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.
- Теория и практика / Нечеткая логика
- 58 604
- 0
Часть 6. Пример: нечеткий регулятор
Задача управления, нечеткий регулятор, пример регулятора с нечеткой логикой
-
- Теория и практика / Нечеткая логика
- 16 276
- 0
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
-
- Теория и практика / Нечеткая логика
- 8 093
- 0
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.
-
- Теория и практика / Прочее
- 8 870
- 0
Программная реализация моделей нечеткой логики, нейросетевых и гибридных
В настоящее время существует огромное количество программных продуктов, позволяющих реализовывать нейросетевые структуры (так называемых программ-нейроимитаторов).
-
- Теория и практика / Нейро-нечеткие сети
- 6 231
- 0
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.
-
- Теория и практика / Нейро-нечеткие сети
- 7 407
- 0
Гибридные сети. Алгоритмы обучения и использования гибридных сетей.
Опишем типовой подход к построению алгоритмов обучения и использования гибридных нейронных сетей.
-
- Теория и практика / Нейро-нечеткие сети
- 12 219
- 0
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.
-
- Теория и практика / Нейро-нечеткие сети
- 15 945
- 0
Сопоставление задач и примеров использования нейронных сетей
Таблицы сопоставления типов, областей применения и решаемых задач нейроуправления и сопоставления задач и примеров использования нейронных сетей...
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).
-
- Теория и практика / Искусственные нейронные сети
- 13 024
- 0
Основные недостатки использования искусственных нейронных сетей и пути их решения
Несмотря на широкий спектр возможностей ИНС, решению задач с их помощью сопутствует ряд недостатков:
-
- Теория и практика / Искусственные нейронные сети
- 34 953
- 0
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.
-
- Теория и практика / Искусственные нейронные сети
- 18 450
- 0
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.
-
- Теория и практика / Искусственные нейронные сети
- 113 298
- 0
Нейронные сети
Робототехника
Нечеткая логика
Клеточные автоматы
Эволюционное моделирование
Искусственные иммунные системы
Ячеечно-нейросетевые модели
Нейро-нечеткие сети
Многоагентные системы
Прочее- Биологи придумали новый способ изучить фауну морского дна при помощи системы «искусственных рифов»
- Чем больше нервничать, тем ближе онкология: ученые уверены, что гормоны стресса способны «разбудить» раковые клетки
- Дрон-камикадзе и ракеты с искусственным интеллектом: как в России создали умные боеприпасы и планируют применять в деле
- Почему у мужчин появляются катышки в пупках, а женщины не страдают от их образования
- Как нужно улыбаться, чтобы улыбка была идеальной: мнение ученых
