Отрывок: В то же время увеличивается объем вычислений, что значительно сказывается на времени вычислений. Если же значение r велико, то упрощается процедура вычисления, но при этом возрастает погрешность обучения. Поэтому для эффективного обучения нейронной сети необходимо тщательнее выбирать величину порога r, чтобы соблюдался баланс между точностью отображения и вычислительной сложностью. 3.3.1 Исследование зависимости ...
Название : Исследование алгоритмов генерации нечетких правил для сети Ванга-Менделя
Авторы/Редакторы : Баранова О. С.
Солдатова О. П.
Сопченко Е. В.
Министерство образования и науки Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Дата публикации : 2016
Библиографическое описание : Баранова, О. С. Исследование алгоритмов генерации нечетких правил для сети Ванга-Менделя : вып. квалификац. работа по спец. "Информатика и вычислительная техника" / О. С. Баранова ; рук. работы О. П. Солдатова; рец. Е. В. Сопченко; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Фак-т информатики, Каф. информ. - Самара, 2016. - on-line
Аннотация : В рамках выпускной квалификационной работы было проведено исследование алгоритмов генерации баз нечетких продукционных правил для нейронной сети Ванга-Менделя. Целью данной работы является реализация рейтингового алгоритма генерации баз нечетких продукцио
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20160713113026
Ключевые слова: фуззификация
ДЕФУЗЗИФИКАЦИЯ
ГЕНЕРАЦИЯ ПРАВИЛ
нечеткая логика
нечеткая нейронная сеть
нейронные сети
сети Ванга-Менделя
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Баранова_Ольга_Сергеевна_Исследование_алгоритмов_генерации_нечетких.pdf1.98 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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