Нечеткие модели Такаджи-Суджено в последнее время стали довольно мощным средством для моделирования и управления сложными системами. Тем не менее, многие вопросы, в том числе проблема устойчивости нейронечеткой идентификации и управления, требуют решения. В статье предложен рекуррентный релаксационный алгоритм для идентификации параметров последователей правил нейронечеткой модели Такаджи-Суджено. Приводится доказательство устойчивости данного алгоритма на основе метода анализа устойчивости «входа к состоянию».

программирование

естественные науки

математика

нейросетевое моделирование

нейросети / нейронные сети

Параметрическая идентификация класса нечетких систем с помощью устойчивого рекуррентного алгоритма

Использование нейросетевых моделей в поведенческом скоринге

Беспроводные теги на основе Bluetooth-устройств

Профессиональные стандарты в области ИТ как фактор технологического и социального развития

Сравнительный анализ сайтов поиска оптовых поставщиков по критерию функциональной полноты

Анализ интеллектуальных информационных систем на примере сCRM и ERP

Прикладная информатика. Научные статьи

prikladnaia-informatika-nauchnye-stati