Управляющие системы и машины, №5, 2016, статья 4
DOI: https://doi.org/10.15407/usim.2016.02.034
Бодянский Е.В., Винокурова Е.А., Мулеса П.П. Диагностирующая вэйвлет-нейро-фаззи-система с адаптивными вэйвлет-функциями принадлежности в задачах анализа многомерных данных. Управляющие системы и машины. 2016. № 2. C. 34-40.
УДК 004.032.26
Бодянский Евгений Владимирович, д.т.н., проф., проф. кафедры искусственного интеллекта, научный руководитель Проблемной научно-исследовательской лаборатории автоматизированных систем управления, Харьковский национальный университет радиоэлектроники, yevgeniy.bodyanskiy@nure.ua,
Винокурова Елена Анатольевна, д.т.н., проф., главный научный сотрудник проблемной научно-исследовательской лаборатории автоматизированных систем управления, проф. кафедры безопасности информационных технологий, Харьковский национальный университет радиоэлектроники, olena.vynokurova@nure.ua,
Мулеса Павел Павлович, к.т.н., доцент кафедры кибернетики и прикладной математики, ДВНЗ «Ужгородский национальный университет», ppmulesa@gmail.com
Диагностирующая вэйвлет-нейро-фаззи-система с адаптивными вэйвлет-функциями принадлежности в задачах анализа многомерных данных
Предложена архитектура диагностирующей вэйвлет-нейро-фаззи-системы, построенной на основе системы Такаги-Сугено-
Канга с нелинейным слоем диагностики, позволяющей решать задачу диагностирования-кластеризации. Введена модифи
ция метода обучения диагностирующей вэйвлет-нейро-фаззи-системы, основанной на критерии распознавания образов, ко
рая характеризуется повышенным быстродействием и простотой численной реализации.
Загрузить полный текст в PDF ( на русском).
Ключевые слова: диагностирование, вэйвлет-нейро-фаззи-система, вычислительный интеллект, online-обучение.
Поступила 30.12.2015
