Отрывок: 4 Исследование метода нечеткой кластеризации C-means Алгоритм C-means является нечётким – он определяет не однозначность вхождение объекта в кластер, а степени принадлежности различнм кластерам. Это даёт преимущества в качестве разбиения в случаях, когда кластеры находятся близко друг к другу, и большое число точек находится на их границах. Одними из основных недостатков метода нечёткой кластеризации C- means является априорное определение числа кластеров и отсутствие гарантии глоб...
Название : Исследование алгоритмов генерации нечетких правил для сети Такаги-Сугено-Канга
Авторы/Редакторы : Казанцева И. С.
Солдатова О. П.
Министерство образования и науки Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Дата публикации : 2017
Библиографическое описание : Казанцева, И. С. Исследование алгоритмов генерации нечетких правил для сети Такаги-Сугено-Канга : вып. квалификац. работа по спец. "Информатика и вычислительная техника" / И. С. Казанцева ; рук. работы О. П. Солдатова ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Фак-т информатики, Каф. информ. систем и технологий. - Самара, 2017. - on-line
Аннотация : В рамках выпускной квалификационной работы было проведено исследование алгоритмов генерации баз нечетких продукционных правил для нейронной сети Такаги-Сугено-Канга. Целью данной работы является реализация алгоритма Абе-Лэна, который генерирует базу нечетких продукционных правил вывода, и алгоритма С-means, который генерирует предпосылки для нечетких продукционных правил вывода. Задача также предполагает проектирование нечеткой продукционной нейронной сети Такаги-Сугено-Канга. В качестве алгоритма обучения нейронной сети Такаги-Сугено-Канга использовался алгоритм наискорейшего спуска и метод обратного распространения ошибки. Тесты проводились с использованием модельных наборов данных, описывающих виды ирисов из базы UCI Machine Learning Repository. Система реализована на языке C# в интегрированной среде разработки Visual Studio
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20170707152640
Ключевые слова: генерация правил
нейронные сети
нечеткая логика
нечеткая нейронная сеть
сеть Тагаки-Сугено-Канга
фуззификация
дефуззификация
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Казанцева_Ирина_Сергеевна_Исследование_алгоритмов_генерации_нечетких.pdf1.52 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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