https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/2131 Wed, 22 Apr 2026 11:20:06 GMT 2026-04-22T11:20:06Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/2240 Нейро-мережевий підхід до генерування сполучених нечітких баз знань на правилах і відношеннях Ракитянська, Г. Б. Пропонується підхід до генерування сполучених правил ЯКЩО-ТО на основі генетико-нейронного алгоритму розв’язання рівнянь нечітких відношень, що дозволяє уникнути селекції правил і виключити перекриття між класами. Суть підходу полягає у побудові та навчанні min-max нейро-нечіткої мережі, ізоморфної лінгвістичним розв’язкам системи рівнянь нечітких відношень, яка дозволяє адаптувати структуру набору правил до змінення границь класів виходу. Розв’язання рівнянь нечітких відношень забезпечує оптимальну кількість нечітких правил для кожного вихідного терму і оптимальну геометрію вхідних термів для кожного лінгвістичного розв’язку.; Предлагается подход к генерированию составных правил ЕСЛИ-ТО на основе генетико-нейронного алгоритма решения уравнений нечетких отношений, что позволяет избежать селекции правил и исключить перекрытие между классами. Суть подхода состоит в построении и обучении min-max нейро-нечеткой сети, изоморфной лингвистическим решениям системы уравнений нечетких отношений, которая позволяет адаптировать структуру набора правил к изменению границ классов выхода. Решение уравнений нечетких отношений обеспечивает оптимальное число нечетких правил для каждого выходного терма и оптимальную геометрию входных термов для каждого лингвистического решения.; The adaptive approach to generating composite IF-THEN rules based on the genetic and neural algorithm of solving fuzzy relational equations is proposed. It allows us to avoid rules selection and eliminate overlaps between classes. The essence of the approach is in constructing and training the specific min-max neuro-fuzzy network isomorphic to linguistic solutions of fuzzy relational equations, which allows adaptation of the rules set structure while the output classes’ bounds are changing. Resolution of fuzzy relational equations guarantees the optimal number of fuzzy rules for each output fuzzy term and the optimal geometry of input fuzzy terms for each linguistic solution. Mon, 14 Apr 2014 00:00:00 GMT https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/2240 2014-04-14T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/2238 Математична модель процесу самостійного засвоєння студентом навчальної дисципліни у міжлекційний період Мокін, Б. І.; Писклярова, А. В.; Мокін, О. Б. Досліджено процес самостійного засвоєння студентом навчальної дисципліни у міжлекційний період і побудована математична модель цього процесу.; Исследован процесс самостоятельного усвоения студентом учебной дисциплины в межлекционный период и построенная математическая модель этого процесса.; Investigated a process of the independent mastering of educational discipline between lectures by the student and built mathematical model of this process. Mon, 14 Apr 2014 00:00:00 GMT https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/2238 2014-04-14T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/2237 Обґрунтування вибору показників та їх аргументів в задачі багатокритеріального синтезу авіаційно-космічної системи Куклінський М.В. В статті розглядаються питання багатокритеріальної оптимізації авіаційно-космічної системи з позиції досконалості її масово-траєкторних параметрів та модифікацій. Вирішення цих питань, дасть змогу суттєво зменшити час проектування системи та фінансові витрати на її реалізацію.; В статье рассматриваются вопросы многокритериальной оптимизации авиационно-космической системы с позиции совершенства ее массово-траекторных параметров и модификаций. Решение этих вопросов, позволит существенно уменьшить время проектирования системы и финансовые затраты на ее реализацию; In the article the issues of multi-criteria optimization for aerospace system are considered from the standpoint of perfection its mass and trajectory parameters and modifications. Solution to these issues will allow significant minimization of time for system design and expenditures for its realization. Mon, 14 Apr 2014 00:00:00 GMT https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/2237 2014-04-14T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/2236 Построение графа связности в алгоритме кластеризации сложных объектов Шатовская, Т. Б.; Каменева, И. В. В статье представлена модификация алгоритма Хамелеон. Алгоритм Хамелеон состоит из следующих этапов: построение графа, огрубление, разделение и восстановление. На каждом из этапов могут быть использованы различные подходы и алгоритмы. Рассмотрено 2 вида графов: симметричный k-nn граф и ассиметричный k-nn граф.; У роботi представлений модифiкований алгоритм Хамелеон. Алгоритм Хамелеон побудований з таких етапiв: побудова графа, огрубiння, подiл та вiдновлення. На кожному з цих етапiв можуть бути використанi рiзнi підходи та алгоритми. Головною метою роботи є дослiдження з покращення этапу побудови через оптимізацiю алгоритму вибору k пiд час побудови графа k найближчих сусідiв. Розглянуто 2 види графів: симетричний k-nn граф та асиметричний k-nn граф.; In the article, modification of Chameleon algorithm is presented. Chameleon algorithm consists of the following stages: graph construction, coarsening, partitioning and uncoarsening. At each of these steps, different algorithms and approaches can be used. The main goal of this work is investigation and improvement of graph construction stage. This can be done by modification of k-selection algorithm during k-nn graph construction. It is considered two kinds of graphs: symmetric and asymmetric. Mon, 14 Apr 2014 00:00:00 GMT https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/2236 2014-04-14T00:00:00Z