Управляющие системы и машины, №5, 2016, стаття 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. № 5. C. 34-40.
УДК 004.032.26
Бодянський Євгеній Володимирович, д.т.н., проф., проф. кафедри штучного інтелекту, науковий керівник Проблемної науково-дослідної лабораторії автоматизованих систем управління, Харківський національний університет радіоелектроніки, yevgeniy.bodyanskiy@nure.ua, +380577021890,
Винокурова Олена Анатоліївна, д.т.н., проф., головний науковий співробітник Проблемної науково-дослідної лабораторії автоматизованих систем управління, проф. кафедри безпеки інформаційних технологій, Харківський національний університет радіоелектроніки, olena.vynokurova@nure.ua,
Мулеса Павло Павлович, к.т.н., доцент кафедри кібернетики і прикладної математики, ДВНЗ «Ужгородський національний університет», ppmulesa@gmail.com
Диагностирующая вэйвлет-нейро-фаззи-система с адаптивными вэйвлет-функциями принадлежности в задачах анализа многомерных данных
Запропоновано архітектуру діагностуючої вейвлет-нейро-фаззі-системи, побудованої на основі системи Такаґі–Суґено–Канґа з нелінійним шаром діагностики, що дозволяє розв’язати задачу діагностування-кластеризації. Введено модифікацію метода навчання діагностуючої вейвлет-нейро-фаззі-системи, побудованої на основі критерію розпізнавання образів, яка характеризується підвищеною швидкодією та простотою обчислювальної реалізації.
Завантажити повний текст PDF ( російською).
Ключові слова: діагностування, вейвлет-нейро-фаззі-система, обчислювальний інтелект, online-навчання.
Надійшла 30.12.2015
