ПОСТРОЕНИЕ МНОГОМЕРНОГО НЕЧЕТКОГО РАСПОЗНАВАТЕЛЯ НА ОБУЧАЮЩЕМ МНОЖЕСТВЕ

Аннотация

Работа содержит описание модели многомерного нечеткого распознавателя на основе классифицирующего дерева, которое обеспечивает следующие преимущества: модель не использует функции нечеткой меры для оценки степени сходства нечетких векторов; модель ориентирована на вход векторов и не зависит от взаимного или группового соотношения элементов входных векторов. Это обстоятельство делает ненужной процедуру обучения, которая имеет решающее значение в моделях нейро-сетей с экспертом