Нечеткие выводы

Нечеткие выводы

Понятие нечеткого выводазанимает важнейшее место в нечеткой логике Алгоритм Mamdani, Алгоритм Tsukamoto, Алгоритм Sugeno, Алгоритм Larsen, Упрощенный алгоритм нечеткого вывода, Методы приведения к четкости.

нечеткая логика нечеткие множества
Часть 6. Пример: нечеткий регулятор

Часть 6. Пример: нечеткий регулятор

нечеткий регулятор

Задача управления, нечеткий регулятор, пример регулятора с нечеткой логикой

нечеткая логика нечеткие множества
Часть 7. Эффективность систем принятия решений, использующих методы нечеткой логики

Часть 7. Эффективность систем принятия решений, использующих методы нечеткой логики

Возможность использования нечеткой логики, использование нечеткой логики, логический контроллер Маmdani, недостатки систем с нечеткой логикой

нечеткая логика нечеткие множества
Памяти М.А. Кумахова

Памяти М.А. Кумахова

25 июня 2014 года ушел из жизни выдающийся ученый Мурадин Абубекирович Кумахов, внесший огромный вклад в развитие нетолько отечественной но и мировой науки в области физики рентгеновского и нейтронного излучения.

термоядерный синтез ядерная физика Кумахов эффект Кумахова
Программная реализация моделей нечеткой логики, нейросетевых и гибридных

Программная реализация моделей нечеткой логики, нейросетевых и гибридных

В настоящее время существует огромное количество програм­мных продуктов, позволяющих реализовывать нейросетевые струк­туры (так называемых программ-нейроимитаторов). 

искусственные нейронные сети нейро-нечеткие сети
Гибридные сети. Нечеткий гибридный классификатор.

Гибридные сети. Нечеткий гибридный классификатор.

Рассмотрим теперь, как с помощью гибридной системы реша­ется задача классификации, т.е. отнесение объекта, характеризу­ющегося набором признаков, к некоторому классу.

искусственные нейронные сети нейро-нечеткие сети
Гибридные сети. Основные понятия и определения.

Гибридные сети. Основные понятия и определения.

Гибридные сети. Основные понятия и определения.

Каждая разновидность систем искусственного интеллекта имеет свои особенности, например, по возможностям обучения, обобщения и выработки выводов, что делает ее наиболее пригодной для решения одного класса задач и менее пригодной — для другого.

искусственные нейронные сети нейро-нечеткие сети
Сопоставление задач и примеров использования нейронных сетей

Сопоставление задач и примеров использования нейронных сетей

Таблицы сопоставления типов, областей применения и решаемых задач нейроуправления и сопоставления задач и примеров использования нейронных сетей...

искусственные нейронные сети
Структура искусственной нейронной сети прямого распространения

Структура искусственной нейронной сети прямого распространения

Нейроны в сетях такого типа делятся на группы с общим выходным сигналом – слои, при этом на каждый нейрон первого слоя подаются все элементы внешнего выходного сигнала, а все выходы нейронов q-го слоя подаются на каждый нейрон слоя (q+1). 

искусственные нейронные сети
Основные недостатки использования искусственных нейронных сетей и пути их решения

Основные недостатки использования искусственных нейронных сетей и пути их решения

Несмотря на широкий спектр возможностей ИНС, решению задач с их помощью сопутствует ряд недостатков:

искусственные нейронные сети
Общий круг задач, решаемых искусственными нейронными сетями

Общий круг задач, решаемых искусственными нейронными сетями

Общий круг задач, решаемых искусственными нейронными сетями

Классификация образов.Задача состоит в указании принадлежности входного образа (например, речевого сигнала или рукописного символа), представленного вектором признаков, одному или нескольким предварительно определенным классам. К известным приложениям относятся распознавание букв, распознавание речи, классификация сигнала электрокардиограммы, классификация, клеток крови. К примеру, нейросетевые алгоритмы распознавания объектов на изображении изложены в этой статье.

искусственные нейронные сети
Обучение нейронной сети

Обучение нейронной сети

Обучение нейронной сети- это процесс, в котором параметры нейронной сети настраиваются посредством моделирования среды, в которую эта сеть встроена. Тип обучения определяется способом подстройки параметров. Различают алгоритмы обучения с учителем и без учителя.
Процесс обучения с учителем представляет собой предъявление сети выборки обучающих примеров. Каждый образец подается на входы сети, затем проходит обработку внутри структуры НС, вычисляется выходной сигнал сети, который сравнивается с соответствующим значением целевого вектора, представляющего собой требуемый выход сети. 

искусственные нейронные сети обучение нейронной сети
Последние комментарии
Дрон-камикадзе и ракеты с искусственным интеллектом: как в России создали умные боеприпасы и планируют применять в деле
Современная микроэлектроника, включая микроконтроллеры и процессоры для современных ПК, является продуктом высокотехнологического производства и
Как работает Любовь? Квантовая связь нейронной активности Людей
ребят,вот вам смешно,а квантовая связь влюбленных то существует.и я не шучу. мой парень видел глюки и в этих глюках присутствовала я.(если что,в
Почему космос не имеет начала и конца: комментарии учёных
Земля находится трёх слонах, которые стоят на черепахе
Судьба ледокола «Арктика» остается неопределенной после повреждения одного из двигателей
Народ теперь что бы накачать мышцы и убрать лишний жир можно без спорта и диет, просто надел и забыл. Опробовал лично и результат удивил уже через
Сообщение о покупке водородной яхты Билом Гейтсом оказалось ложным
Народ теперь что бы накачать мышцы и убрать лишний жир можно без спорта и диет, просто надел и забыл. Опробовал лично и результат удивил уже через
Мы в социальных сетях
Статистика
0  
Всего статей 2562
0  
Всего комментариев 1028
0  
Пользователей 254