Показано актуальність використання нейро-нечітких мереж, для вирішення складних задач управління. Нейро-нечіткі мережі поєднують у собі математичний апарат нечіткої логіки та можливості нейромереж, що дозволяє поєднати підходи до управління на основі знань з машинним навчанням. Однією з таких мереж є ANFIS мережа. Однією з головних особливостей ANFIS мережі є чітко виражені функції кожного з шарів мережі (фазифікація, розрахунок істинності правил, нормалізація істинності правил, розрахунок значень нечітких правил, генерація результату). При цьому, лише перший та четвертий шари мережі підлягають навчанню. В запропонованому алгоритмі навчання параметри першого шару мережі визначаються за допомогою експертного підходу. Після чого, проводиться ітеративне навчання першого та четвертого шарів мережі за допомогою генетичного алгоритму (починаючи з четвертого шару). Використання даного алгоритму дозволяє досить швидко, та з високим шансом досягти необхідної точності при навчанні ANFIS-подібних мереж для вирішення складних задач управління.

  Повний текст PDF - 331.209 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"