ПРОГНОЗУЮЧА НЕЙРО-ФАЗЗІ МЕРЕЖА НА ОСНОВІ БАГАТОВИМІРНОГО НЕО-ФАЗЗІ-НЕЙРОНА ТА ЇЇ ПРОЦЕДУРА НАВЧАННЯ
Анотація
У статті запропоновано прогнозуючу нейро-фаззі мережу, що призначена для вирішення задач екстраполяції багатовимірних нестаціонарних стохастичних та хаотичних часових рядів за умов короткої навчальної вибірки. В основі мережі полягає багатовимірний нео-фаззі-нейрон із спеціально організованим вхідним шаром та сплайн-функціями належності. Введена система забезпечує високу якість апроксимації у сенсі середньоквадратичної похибки та високу швидкість збіжності за рахунок використання процедури навчання другого порядку. Розроблено програмне забезпечення, що реалізує запропоновану архітектуру нейро-фаззі мережі. Проведено ряд експериментів з дослідження властивостей запропонованої мережі. Результати експериментів підтвердили придатність запропонованої архітектури до розв’язання задач Data Mining та більш високу точність у порівнянні з традиційними прогнозуючими нейро-фаззі системами.
Ключові слова
обчислювальний інтелект, багатовимірний нео-фаззі-нейрон, процедура навчання, прогнозування часових рядів, функція належності.
Повний текст:
PDFАдреса редакції журналу:
Редакція журналу «РІУ», Запорізький національний технічний університет,
вул. Жуковського, 64, м. Запоріжжя, 69063, Україна.
Телефон: 0 (61) 769-82-96 – редакційно-видавничий відділ
E-mail: rvv@zntu.edu.ua
При повному або частковому використаннi матерiалiв посилання на журнал є обов’язковим.