Отрывок: Fig.1. Structure of the neuro-fuzzy classifier. First-layer-elements implement the fuzzification operation, in other words, they form the degree of the membership of input data for the defined fuzzy sets ijA :                   2 ' 2 1 exp)'( ij ijj jA сx x ji   , where ijijс , – the parameters of the membership bell-shaped type function. The initial values of these parameters are set so as membership function satisfied the completenes...
Название : Neural network prediction model of the pilots’ errors
Авторы/Редакторы : Danilenko, A.N.
Ключевые слова : forecast
wrong actions of the pilot
intellectual support
hybrid neuro-fuzzy classifier
two-layer perceptron
small samples
Дата публикации : 2017
Издательство : Новая техника
Библиографическое описание : Danilenko A.N. Neural network prediction model of the pilots’ errors // Сборник трудов III международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2017) - Самара: Новая техника, 2017. - С. 1519-1522.
Аннотация : This paper introduces a hybrid model of the neuro-fuzzy classifier with integrated prediction of pilots’ mistakes. Experiments and studies of the network were conducted on real and test samples.The upgraded hybrid neuro-fuzzy classifier structure and the learning algorithm can solve the problem of the need for multiple individual performance measurements, the dynamics of which would make it possible to build a trend and solve the problem on small samples. Used in organizational and management activities, this principle can help in predicting the danger caused by the human factor.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Neural-network-prediction-model-of-the-pilots’-errors-64062
Другие идентификаторы : Dspace\SGAU\20170522\64062
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
paper 273_1519-1522.pdfОсновная статья679.04 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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