Идентификация нечетких, нейро-нечетких и нейросетевых моделей по прецедентам для решения задач распознавания образов

Разработан метод идентификации параметров нечетких моделей, позволяющий синтезировать в неитеративном режиме модели качественных зависимостей по прецедентам. Предложены взаимно эквивалентные нейро-нечеткая и нейросетевые интерпретации нечеткой системы, синтезированной на основе разработанного метода.