Порівняльний аналіз нейро-нечітких систем класифікації електрооптичних зображень в умовах інформаційної невизначеності
A comparative analysis of neuro-fuzzy algorithms is performed and their performance in classification of electrooptical images in an uncertain environment is investigated. Classification algorithms based on Kohonen, ANFIS, NEFCLASS neuro-fuzzy nets have been considered, and their comparison analysis...
Gespeichert in:
| Datum: | 2019 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
2019
|
| Online Zugang: | http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/165167 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | System research and information technologies |
Institution
System research and information technologies| id |
journaliasakpiua-article-165167 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| spelling |
journaliasakpiua-article-1651672019-04-23T15:44:17Z Comparative analysis of neuro-fuzzy systems of electrooptical images classification in uncertain environment Сравнительный анализ нейро-нечетких систем классификации электрооптических изображений в условиях информационной неопределенности Порівняльний аналіз нейро-нечітких систем класифікації електрооптичних зображень в умовах інформаційної невизначеності Petrosyuk, I. M. Zaichenko, Yu. P. A comparative analysis of neuro-fuzzy algorithms is performed and their performance in classification of electrooptical images in an uncertain environment is investigated. Classification algorithms based on Kohonen, ANFIS, NEFCLASS neuro-fuzzy nets have been considered, and their comparison analysis has been conducted. A new method for classification of electrooptical images in the considered class of problems is proposed. Проведен сравнительный анализ нейро-нечетких алгоритмов классификации и исследована их работа для классификации электрооптических изображений в условиях информационной неопределенности. Рассмотрены алгоритмы классификации нейронной сети Кохонена и нечетких нейросетей ANFIS и NEFCLASS. Предложен новый метод классификации электрооптических изображений для данного класса задач. Проведено порівняльний аналіз нейро-нечітких алгоритмів класифікації та досліджено їх роботу для класифікації електрооптичних зображень в умовах інформаційної невизначеності. Розглянуто алгоритми класифікації нейронної мережі Кохонена та нечітких нейромереж ANFIS і NEFCLASS. Запропоновано новий метод класифікації електрооптичних зображень для даного класу задач. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2019-04-23 Article Article application/pdf http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/165167 System research and information technologies; No. 3 (2006); 110-124 Системные исследования и информационные технологии; № 3 (2006); 110-124 Системні дослідження та інформаційні технології; № 3 (2006); 110-124 2308-8893 1681-6048 uk http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/165167/164247 Copyright (c) 2021 System research and information technologies |
| institution |
System research and information technologies |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2019-04-23T15:44:17Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| format |
Article |
| author |
Petrosyuk, I. M. Zaichenko, Yu. P. |
| spellingShingle |
Petrosyuk, I. M. Zaichenko, Yu. P. Порівняльний аналіз нейро-нечітких систем класифікації електрооптичних зображень в умовах інформаційної невизначеності |
| author_facet |
Petrosyuk, I. M. Zaichenko, Yu. P. |
| author_sort |
Petrosyuk, I. M. |
| title |
Порівняльний аналіз нейро-нечітких систем класифікації електрооптичних зображень в умовах інформаційної невизначеності |
| title_short |
Порівняльний аналіз нейро-нечітких систем класифікації електрооптичних зображень в умовах інформаційної невизначеності |
| title_full |
Порівняльний аналіз нейро-нечітких систем класифікації електрооптичних зображень в умовах інформаційної невизначеності |
| title_fullStr |
Порівняльний аналіз нейро-нечітких систем класифікації електрооптичних зображень в умовах інформаційної невизначеності |
| title_full_unstemmed |
Порівняльний аналіз нейро-нечітких систем класифікації електрооптичних зображень в умовах інформаційної невизначеності |
| title_sort |
порівняльний аналіз нейро-нечітких систем класифікації електрооптичних зображень в умовах інформаційної невизначеності |
| title_alt |
Comparative analysis of neuro-fuzzy systems of electrooptical images classification in uncertain environment Сравнительный анализ нейро-нечетких систем классификации электрооптических изображений в условиях информационной неопределенности |
| description |
A comparative analysis of neuro-fuzzy algorithms is performed and their performance in classification of electrooptical images in an uncertain environment is investigated. Classification algorithms based on Kohonen, ANFIS, NEFCLASS neuro-fuzzy nets have been considered, and their comparison analysis has been conducted. A new method for classification of electrooptical images in the considered class of problems is proposed. |
| publisher |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" |
| publishDate |
2019 |
| url |
http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/165167 |
| work_keys_str_mv |
AT petrosyukim comparativeanalysisofneurofuzzysystemsofelectroopticalimagesclassificationinuncertainenvironment AT zaichenkoyup comparativeanalysisofneurofuzzysystemsofelectroopticalimagesclassificationinuncertainenvironment AT petrosyukim sravnitelʹnyjanaliznejronečetkihsistemklassifikaciiélektrooptičeskihizobraženijvusloviâhinformacionnojneopredelennosti AT zaichenkoyup sravnitelʹnyjanaliznejronečetkihsistemklassifikaciiélektrooptičeskihizobraženijvusloviâhinformacionnojneopredelennosti AT petrosyukim porívnâlʹnijanalíznejronečítkihsistemklasifíkacííelektrooptičnihzobraženʹvumovahínformacíjnoíneviznačeností AT zaichenkoyup porívnâlʹnijanalíznejronečítkihsistemklasifíkacííelektrooptičnihzobraženʹvumovahínformacíjnoíneviznačeností |
| first_indexed |
2025-07-17T10:24:38Z |
| last_indexed |
2025-07-17T10:24:38Z |
| _version_ |
1837889361457184768 |