Samara University Repository
Welcome!
| Title: | Исследование алгоритмов генерации нечетких правил для сети Такаги-Сугено-Канга |
| Authors: | Казанцева И. С. Солдатова О. П. |
| Keywords: | генерация правил дефуззификация нейронные сети нечеткая логика нечеткая нейронная сеть сеть Тагаки-Сугено-Канга фуззификация |
| Issue Date: | 2017 |
| Citation: | 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 |
| Abstract: | 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 |
| URI: | http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/47818 |
| Appears in Collections: | Выпускные квалификационные работы |
Files in This Item:
| File | Size | Format | |
|---|---|---|---|
| Казанцева_Ирина_Сергеевна_Исследование_алгоритмов_генерации_нечетких.pdf | 1.52 MB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.