Отрывок: 2.2. HYBRID NEURO CLASSIFIER The hybrid neuro classifier consists of four layers. Elements of the first layer implement the operation of fuzzification that is form of membership of the input variables to certain fuzzy sets Aij:               2 ' 2 1 exp)'( ij ijɫjx jxjiA  , where cij,σij-the parameters of the membership function of bell type. The initial values of these parameters are set so that the membersh...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorDanilenko, Aleksandra-
dc.date.accessioned2017-03-07 09:58:03-
dc.date.available2017-03-07 09:58:03-
dc.date.issued2015-
dc.identifierDspace\SGAU\20170307\62573ru
dc.identifier.citationИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2015): материалы Международной конференции и молодежной школы. – Самара: Изд-во СамНЦ РАН, 2015. – с. 197-201ru
dc.identifier.isbn978-5-93424-739-4-
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Developing-methods-and-algorithms-for-a-decisionmaking-intellectual-support-in-personnel-management-systems-62573-
dc.description.abstractThis paper proposes methods and algorithms for an intellectual support of decision-making management based on neuro-fuzzy networks. The algorithm for automatic generation of knowledge base is developed in accordance with the criteria of completeness and minimality. Reducing space is made on the basis of expert estimates.ru
dc.language.isoenru
dc.publisherИздательство Самарского научного центра РАНru
dc.subjectdecision-making managementru
dc.subjectknowledge baseru
dc.subjecthybrid neuro classifierru
dc.subjectfuzzy multilayer perceptronru
dc.subjectneuro-fuzzy network modelru
dc.titleDeveloping methods and algorithms for a decision-making intellectual support in personnel management systemsru
dc.typeArticleru
dc.textpart2.2. HYBRID NEURO CLASSIFIER The hybrid neuro classifier consists of four layers. Elements of the first layer implement the operation of fuzzification that is form of membership of the input variables to certain fuzzy sets Aij:               2 ' 2 1 exp)'( ij ijɫjx jxjiA  , where cij,σij-the parameters of the membership function of bell type. The initial values of these parameters are set so that the membersh...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
itnt_2015_49.pdfОсновная статья190.64 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.