Search
Now showing items 1-6 of 6
Анализ критериев обучения нечеткого классификатора
(Автоматика и вычислительная техника, 2015)
В нечетком классификаторе отображение "входы – выход" описывается
лингвистическими правилами <Если – то>, антецеденты которых содержат
нечеткие термы "низкий", "средний", "высокий" и т.п. Для повышения
безошибочности ...
Ідентифікація залежностей за допомогою гібридної нечіткої бази знань з різнорідними правилами
(ВНТУ, 2014)
Розглядається гібридна нечітка база знань з правилами різних форматів
Критерії навчання нечіткого класифікатора, що враховують платіжну матрицю
(ВНТУ, 2013)
В нечітких класифікаторах зв’язок «входи—вихід» описується лінгвістичними правилами «Якщо — тоді», антецеденти яких містять нечіткі терми «низький», «середній», «високий» тощо. Для підвищення безпомилковості нечіткий ...
Логічне виведення за ієрархічними гібридними нечіткими базами знань
(Черкаський державний технологічний університет, 2013-05)
Основні переваги ієрархічних нечітких баз знань полягають в можливості здолати
―прокляття розмірності‖ за рахунок того, що малим числом коротких нечітких правил можна описати складні багатофакторні залежності. При цьому ...
Логічне виведення по нечіткій базі знань з різнорідними правилами
(Національний університет кораблебудування імені адмірала Макарова, 2013-09)
Inference algorithms on fuzzy knowledge base with different types of rules (Sugemo, Mamdani, Larsen etc) are proposed.
Analysis of criteria for fuzzy classifier learning
(Institute of Electronics and Computer Sciences, 2015)
In a fuzzy classifier, the maping “inputs–output” is described by the linguistic 〈If–then〉 rules, the antecedents in which contain the fuzzy terms “low,” “average,” “high,” and so on. To increase the correctness, the fuzzy ...