МНОГОМЕРНЫЙ НЕЧЕТКИЙ РАСПОЗНАВАТЕЛЬ НА ОСНОВЕ ЧЕТКОГО РАСПОЗНАВАТЕЛЯ И ЕГО ОЦЕНКА
Аннотация
Описан способ усовершенствования модели многомерного нечеткого распознавателя, позволяющий исключить основной недостаток, присущий модели, реализуемой на основе методов типа Мамдани.
Об авторах
О. В. Герман
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники
Беларусь
Беларусь
Н. Л. Боброва
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники
Беларусь
Беларусь
Список литературы
1. Самко А.Р., Боброва Н.Л., Герман О.В.// Докл. БГУИР. 2012. № 2 (64). С. 60-66
2. Ивахненко А.Г., Юрачковский О.П. Моделирование сложных систем по экспериментальным данным. М., 1987.
3. Герман О.В., Дорожкина Н.Н., Самко А.Р. // Труды БГТУ. 2007. Сер. IХ, вып. XVI. С. 116-118
4. Герман О.В., Боброва Н.Л., Самко А.Р. // Докл. БГУИР. 2010. № 4 (48). С. 86-93.
5. Ватлин С.И. Анализ обоснованности нечетких классификационных моделей управления в сложных технических системах. Минск, 1993.
Рецензия
Для цитирования:
Герман О.В., Боброва Н.Л. МНОГОМЕРНЫЙ НЕЧЕТКИЙ РАСПОЗНАВАТЕЛЬ НА ОСНОВЕ ЧЕТКОГО РАСПОЗНАВАТЕЛЯ И ЕГО ОЦЕНКА. Доклады БГУИР. 2013;(6):67-71.
For citation:
German O.V., Bobrova N.L. MULTIDIMENSIONAL FUZZY RECOGNITION BASED ON EXPLICIT AND EVALUATION RECOGNIZER. Doklady BGUIR. 2013;(6):67-71. (In Russ.)
Просмотров: 353
Послать статью по эл. почте 