Розглянуто спеціалізовану архітектуру нейро-фаззі мережі з прямою передачею інформації та спеціалізовані архітектури рекурентних нейро-фаззі мереж, що є модифікаціями рекурентних мереж Елмана та Мадхавана та рекурентної луна-мережі, в першому прихованому шарі яких містяться блоки затримки та фаззіфікації з функціями належності різних типів. Запропоновано архітектуру нейро-фаззі елемента та вдосконалено метод навчання нейро-фаззі елемента за рахунок введення робастного критерію навчання. Наведено спеціалізовану архітектуру прогнозувальної нейро-фаззі мережі на базі нейро-фаззі елементів і динамічних нейронів зі скінченною імпульсною характеристикою. Запропоновано архітектуру гібридного нейроподібного елемента та спеціалізованої нейро-фаззі мережі на його базі. Визначено спеціалізовану архітектуру штучних нейронних мереж (ШНМ) для нелінійної декомпозиції дійсних функцій. Висвітлено метод об'єднання ансамблю ШНМ, що обробляють багатовимірні дані. Удосконалено метод навчання ШНМ за рахунок урахування симетрії простору їх параметрів і метод навчання ШНМ, який здатен працювати з неповними вибірками.

  Завантажити