Нечіткі нейронні мережі

Abstract

У статті розглядаються сучасні підходи до побудови та застосування нечітких нейронних мереж як гібридних моделей штучного інтелекту, що поєднують апарат нечіткої логіки та механізми навчання штучних нейронних мереж. Проаналізовано основні архітектури нейро-нечітких систем, зокрема моделі типу ANFIS, гібридні нейро-нечіткі системи, логічно-орієнтовані та глибокі нечіткі мережі. Розглянуто напрями практичного застосування нечітких нейронних мереж у задачах класифікації, регресії, прогнозування, прийняття рішень та інтелектуального керування. Показано, що використання нейронечітких моделей дозволяє досягти балансу між точністю, адаптивністю та інтерпретованістю результатів, що є важливим для сучасних інтелектуальних систем.

The paper considers modern approaches to the design and application of fuzzy neural networks as hybrid artificial intelligence models that combine fuzzy logic theory and learning mechanisms of artificial neural networks. The main architectures of neuro-fuzzy systems are analyzed, including ANFIS models, hybrid neuro -fuzzy systems, logicoriented fuzzy neural networks, and deep fuzzy networks. The main application areas of fuzzy neural networks in classification, regression, forecasting, decision making, and intelligent control are discussed. It is shown that neurofuzzy models provide a balance between accuracy, adaptability, and interpretability, which is essential for modern intelligent systems.