Методи побудови регресійних моделей на основі нечітких даних - Єршов, С.В.; Лико, Т.І. (Компьютерная математика, 2015)
Запропоновано метод побудови регресійних моделей для систем на основі нечітких правил у випадку, коли реакція систем представлена нечіткими даними. Розроблено алгоритм, який з прийнятною точністю будує адекватну кількість правил Такагі-Сугено регресійної моделі з використанням автоматичної стратегії на основі даних спостережень, що надходять. Побудовано процедуру, що використовується для знаходження максимальної схожості параметрів регресійних моделей, у випадку, коли модель залежить від параметрів у консеквентах нечітких правил.