350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №8 за 2009 г.
Статья в номере:
Нейро-нечеткая кластер-регрессионная аппроксимация по обобщенной оси
Ключевые слова: нейро-нечеткие иерархические аппроксимирующие модели
Авторы:
С. А. Субботин - к.т.н., доцент кафедры программных средств Запорожского национального технического университета. E-mail: subbotin@zntu.edu.ua
Аннотация:
Предложен метод построения нейро-нечетких иерархических аппроксимирующих моделей, обеспечивающий высокий уровень интерпретабельности и простоты моделей, обладающий неитеративным характером настройки весов и не требующий дифференцируемости функций нейроэлементов
Страницы: 52-62
Список источников
  1. Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ: Подход с использованием ЭВМ. М.: Мир. 1982. 488 с.
  2. Кирсанова Е.В., Субботин С.А. Обобщенный метод кластер-регрессионной аппроксимации в задаче моделирования показателя здоровья детей // Радiоелектронiка. Iнформатика. Управлiння. 2004. № 1. С. 62-67.
  3. Субботiн С.О. Алгоритми кластер-регресiйної апроксимації та їх нейромережевi iнтерпретацiї // Радiоелектронiка. Інформатика. Управління. 2003. № 1. С. 114-121.
  4. Субботин С.А., Кирсанова Е.В. Синтез многослойной нейросети на основе кластер-регрессионной аппроксимации в задаче моделирования показателя здоровья детей // Нейроинформатика и ее приложения: Материалы XII Всероссийского семинара, 1-3 октября 2004 г. / Под ред. А.Н.Горбаня, Е.М.Миркеса. Отв. за выпуск Г.М.Садовская. Красноярск: ИВМ СО РАН, 2004. С. 136-137.
  5. Broomhead D.S., Lowe D.Multivariable function interpolation and adaptive networks // Complex systems. 1988. No.2.
    P. 321-355.
  6. Борисов В.В., Круглов В.В., Федулов А.С. Нечеткие модели и сети. М.: Горячая линия-Телеком. 2007. 284 с.
  7. Субботин С.А. Нейро-нечеткая кластер-регрессионная аппроксимация // Нейроинформатика и ее приложения: Материалы XV Всероссийского семинара / Под ред. А.Н. Горбаня, Е.М. Миркеса. Отв. За выпуск Г.М. Садовская. Красноярск: ИВМ СО РАН. 2007. С. 143-146.