ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОБУЧЕНИЯ НЕЧЕТКОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ТАКАГИ-СУГЕНО-КАНГА ПРИ ПОМОЩИ АЛГОРИТМОВ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ДАННЫХ

Казанцева, И.С.; Солдатова, О.П.

Samara University Repository

Welcome to the Samara University repository!

This is an open electronic archive created to preserve and disseminate the scientific results of our university. The works of researchers, faculty members, and students are available to everyone for academic and research purposes.

The repository contains dissertations, research articles, educational and methodological materials, monographs, and regulatory documents. The collections cover a wide range of fields: from aerospace technologies, engine engineering, and computer science to history, linguistics, mathematics, and ecology. The archive brings together the scientific heritage of the university, including materials prepared during the period of Samara State Aerospace University and Samara State University.

Looking for publications by author, title, date, or subject? Full-text search will provide relevant results. Want to explore the academic life more closely? Browse materials by the universityâs organizational units.

Descriptions of all publications and articles available in the repository can be found in the libraryâs electronic catalog. Staff and students can log in via the menu "Login -> My Resource Archive" using their personal account credentials (SSAU_id).

Use the archive for study, research, and professional development!

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	Казанцева, И.С.
dc.contributor.author	Солдатова, О.П.
dc.date	2018-04
dc.date.accessioned	2025-08-22T12:05:48Z	-
dc.date.available	2025-08-22T12:05:48Z	-
dc.date.issued	2018-04
dc.identifier.identifier	Dspace\SGAU\20180705\70473
dc.identifier.citation	Перспективные информационные технологии (ПИТ 2018) [Электронный ресурс]: труды Международной научно-технической конференции / под ред. С.А. Прохорова. – Электрон. текстовые и граф. дан. (34,4 Мбайт). – Самара: Издательство Самарского научного центра РАН, 2018. – С. 448-450
dc.identifier.isbn	978-5-93424-817-9
dc.identifier.uri	http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/3847	-
dc.language	rus
dc.publisher	Издательство Самарского научного центра
dc.title	ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОБУЧЕНИЯ НЕЧЕТКОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ТАКАГИ-СУГЕНО-КАНГА ПРИ ПОМОЩИ АЛГОРИТМОВ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ДАННЫХ
dc.type	Article
dc.identifier.udc	004
local.identifier.olduri	http://repo.ssau.ru/handle/Perspektivnye-informacionnye-tehnologii/ISSLEDOVANIE-EFFEKTIVNOSTI-OBUChENIYa-NEChETKOI-NEIRONNOI-SETI-TAKAGISUGENOKANGA-PRI-POMOShI-ALGORITMOV-KLASTERIZACII-DANNYH-70473
local.identifier.olduri	http://repo.ssau.ru/handle/Perspektivnye-informacionnye-tehnologii/ISSLEDOVANIE-EFFEKTIVNOSTI-OBUChENIYa-NEChETKOI-NEIRONNOI-SETI-TAKAGISUGENOKANGA-PRI-POMOShI-ALGORITMOV-KLASTERIZACII-DANNYH-70473
Appears in Collections:	Перспективные информационные технологии

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОБУЧЕНИЯ НЕЧЕТКОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ТАКАГИ-СУГЕНО-КАНГА ПРИ ПОМОЩИ АЛГОРИТМОВ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ДАННЫХ.pdf		430.2 kB	Adobe PDF	View/Open

Show simple item record