Нейро-фаззи-сеть Колмогорова с полиномиальными функциями принадлежности и градиентный алгоритм ее обучения

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorБодянский, Е. В.
dc.contributor.authorГоршков, Е. В.
dc.contributor.authorКолодяжный, В. В.
dc.contributor.authorБодянський, Є. В.
dc.contributor.authorГоршков, Є. В.
dc.contributor.authorКолодяжний, В. В.
dc.contributor.authorBodyanskiy, Ye. V.
dc.contributor.authorGorshkov, Ye. V.
dc.contributor.authorKolodyazhniy, V. V.
dc.date.accessioned2015-06-16T12:07:20Z
dc.date.available2015-06-16T12:07:20Z
dc.date.issued2004
dc.description.abstractenThe architecture of the neuro-fuzzy Kolmogorov’s network which is the hybrid of the superposition scheme of univariate functions, two-layer neural network, and multiresolution approach to a fuzzy reasoning is considered. Nonsymmetrical bell-shaped polynomial activation functions of the fourth order are used. A gradient-based learning procedure which tunes both the synaptic weights and activation functions of the output layer is proposed. The proposed network can be applied to the problems of data classification, time-series prediction, neuro-control, emulation, etc.uk
dc.description.abstractruВ работе рассмотрена архитектура нейро-фаззи-сети Колмагорова, которыя представляет собой гибрид схемы суперпозиции функций одной переменной, двуслойной нейронной сети и двухуровневой системы нечеткого вывода. Эта сеть базируется на использовании колокольчатых несимметричных полиномиальных функций принадлежности четвертого порядка. Предложена градиентная процедура обучения для настройки весовых коэффициентов и активационных функций выходного слоя. Предложенная сеть может быть использована для решения задач классификации данных, прогнозирования временных последовательностей, нейроуправления, эмуляции и др.uk
dc.description.abstractukВ роботi розглянута архiтектура нейро-фаззi-мережi Колмогорова, що являє собою гiбрид схеми суперпозицiї функцiй однiєї змiнної, двошарової нейронної мережi та дворiвневої системи нечiткого виведення. Ця мережа базується на використаннi дзвонуватих несиметричних полiномiальних функцiй приналежностi четвертого порядку. Запропонована градiєнтна процедура навчання для настроювання вагових коефiцiєнтiв та активацiйних функцiй вихiдного шару. Запропонована мережа може бути використана для вирiшення задач класифiкацiї даних, прогнозування часових послiдовностей, нейрокерування, емуляцiї та iн.uk
dc.format.pagerangeС. 102–109uk
dc.identifier.citationБодянский, Е. В. Нейро-фаззи-сеть Колмогорова с полиномиальными функциями принадлежности и градиентный алгоритм ее обучения / Е. В. Бодянский, Е. В. Горшков, В. В. Колодяжный // Адаптивнi системи автоматичного управлiння : міжвідомчий науково-технічний збірник. – 2004. – № 7(27). – С. 102–109. - Бібліогр.: 11 назв.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/11781
dc.language.isoruuk
dc.publisherСистемнi технологiїuk
dc.publisher.placeДнiпропетровськuk
dc.sourceАдаптивні системи автоматичного управління: міжвідомчий науково-технічний збірникuk
dc.status.pubpublisheduk
dc.titleНейро-фаззи-сеть Колмогорова с полиномиальными функциями принадлежности и градиентный алгоритм ее обученияuk
dc.title.alternativeНейро-фаззi-мережа Колмогорова з полiномiальними функцiями приналежностi та градiєнтний алгоритм її навчанняuk
dc.title.alternativeNeuro-fuzzy Kolmogorov’s network with polynomial activation functions and its gradient-based learning algorithmuk
dc.typeArticleuk
thesis.degree.level-uk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
14_102.pdf
Розмір:
152.36 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Адаптивні системи автоматичного управління: міжвідомчий науково-технічний збірник, № 7(27)