Запобігання втрати прозорості нечітких моделей під час навчання за експериментальними даними
Ключові слова:
нечітка модель, база знань, навчання, ідентифікація, прозорість моделіАнотація
Виявлено типові порушення прозорості нечітких моделей, які з'являються підчас їх навчання за експериментальними даними. Сформовано систему обмежень, завдяки якій прозорість нечітких моделей при навчанні зберігається. При цьому точність ідентифікації практично не погіршується в порівнянні з традиційними методами навчання нечітких моделей.##submission.downloads##
-
PDF
Завантажень: 46
Переглядів анотації: 169
Опубліковано
2010-11-12
Як цитувати
[1]
С. Д. Штовба, «Запобігання втрати прозорості нечітких моделей під час навчання за експериментальними даними», Вісник ВПІ, вип. 6, с. 39–45, Листоп. 2010.
Номер
Розділ
Автоматика та інформаційно-вимірювальна техніка
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, згодні з такими умовами:
- Автори зберігають авторське право і надають журналу право першої публікації.
- Автори можуть укладати окремі, додаткові договірні угоди з неексклюзивного поширення опублікованої журналом версії статті (наприклад, розмістити її в інститутському репозиторії або опублікувати її в книзі), з визнанням її первісної публікації в цьому журналі.
- Авторам дозволяється і рекомендується розміщувати їхню роботу в Інтернеті (наприклад, в інституційних сховищах або на їхньому сайті) до і під час процесу подачі, оскільки це сприяє продуктивним обмінам, а також швидшому і ширшому цитуванню опублікованих робіт (див. вплив відкритого доступу).
