Нечеткий алгоритм обучения на основе эффекта забывания, вызванного извлечением информации

Abstract

Объектом исследования являются модели классической и нечеткой логистической регрессии.Цель работы: разработка нечеткого алгоритма обучения на основе эффекта забывания, вызванного извлечением информации.В процессе работы были использованы теория вероятностей и теория нечетких множеств.В результате работы были проанализированы и реализованы: классическая логистическая регрессия, логистическая регрессия, расширенная на основе когнитивной карты, нечеткая логистическая регрессия S. Pourahmad, новая модель нечеткой логистической регрессии, расширенной на основе когнитивной карты.Эффективность работы заключается в программной реализации моделей логистической регрессии и описании новой модели нечеткой логистической регрессии с нечеткими параметрами.