MULTIDIMENSIONAL FUZZY RECOGNITION BASED ON EXPLICIT AND EVALUATION RECOGNIZER
Abstract
A resolver model that produces resolver and creates opportunities advantages over methods such Mamdani, which has the disadvantage that any object is classified as a clear, even if it belongs to a corresponding cluster is questionable is described. Improvement of the model recognizer with a focus on the issue of fuzzy measure values accessories when needed, it is shown in this paper is grounded.
About the Authors
O. V. German
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники
Belarus
Belarus
N. L. Bobrova
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники
Belarus
Belarus
References
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.
Review
For citations:
German O.V., Bobrova N.L. MULTIDIMENSIONAL FUZZY RECOGNITION BASED ON EXPLICIT AND EVALUATION RECOGNIZER. Doklady BGUIR. 2013;(6):67-71. (In Russ.)
Views: 320
Email this article 