ГІБРИДНИЙ АЛГОРИТМ НАВЧАННЯ ANFIS–ПОДІБНИХ НЕЙРОМЕРЕЖ В ЗАДАЧАХ УПРАВЛІННЯ
DOI:
https://doi.org/10.20535/1560-8956.30.2017.117715Ключові слова:
нейронна мережа, ANFIS, нейро-нечіткий контроллер, гібридне навчання, ітеративне навчання.Анотація
З метою спрощення навчання нейро-нечітких мереж на базі ANFIS в задачах управління запропоновано новий гібридний алго ритм навчання. В даному алгоритмі використовуються класичні підходи до побудови нечітких контролерів для встановлення початкових параметрів та ітеративне навчання за допомогою генетичного алгоритму.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у нашому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована нашим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у нашому журналі.
3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення рукопису роботи авторами в мережі Інтернет (наприклад, на arXiv.org або на особистих веб-сайтах). Причому рукописи статей можуть бути розміщенні у відкритих архівах як до подання рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання. Це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії, позитивно позначається на оперативності ознайомлення наукової спільноти з результатами Ваших досліджень і як наслідок на динаміці цитування вже опублікованої у журналі роботи. Детальніше про це: The Effect of Open Access.
