Методи побудови регресійних моделей на основі нечітких даних
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...
Saved in:
Date: | 2015 |
---|---|
Main Authors: | Єршов, С.В., Лико, Т.І. |
Format: | Article |
Language: | Ukrainian |
Published: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2015
|
Series: | Компьютерная математика |
Subjects: | |
Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
Cite this: | Методи побудови регресійних моделей на основі нечітких даних / С.В. Єршов, Т.І. Лико // Компьютерная математика. — 2015. — № 1. — С. 43-49. — Бібліогр.: 7 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of UkraineSimilar Items
-
Методи побудови регресійних моделей на основі нечітких даних
by: Єршов, С.В., et al.
Published: (2015) -
Діагностична система на основі нечітких знань
by: Саввакін, В.О., et al.
Published: (2019) -
Діагностична система на основі нечітких знань
by: Саввакін, В.О., et al.
Published: (2019) -
Ярусно-паралельна модель обчислень для логічного виведення у нечітких багаторівневих системах
by: Єршов, С.В., et al.
Published: (2016) -
Ярусно-паралельна модель обчислень для логічного виведення у нечітких багаторівневих системах
by: Єршов, С.В., et al.
Published: (2016)