Search academic texts

Information × Registration Number 2114U006932, Article popup.category Опубліковано, Стаття Title MULTILAYER ADAPTIVE FUZZY PROBABILISTIC NEURAL NETWORK IN CLASSIFICATION PROBLEMS OF TEXT DOCUMENTS popup.author Бодянський Є. В.Рябова Н. В.Золотухін О. В.Bodyanskiy Ye. V.Ryabova N. V.Zolotukhin O. V. popup.publication 22-12-2014 popup.source_user Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") popup.source https://ric.zp.edu.ua/article/view/45115 popup.publisher National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Description Розглянуто задачу класифікації текстових документів на основі нечіткої імовірнісної нейронної мережі в режимі реального часу. У масиві текстових документів може бути виділено різну кількість класів, до яких можуть відноситися дані документи. При цьому передбачається що дані класи можуть мати в n-вимірному просторі різну форму і взаємно перекриватися. Запропонована архітектура багатошарової адаптивної нечіткої імовірнісної нейронної мережі, яка дозволяє вирішувати задачу класифікації в послідовному режимі по мірі надходження нових даних. Запропонований алгоритм навчання багатошарової адаптивної нечіткої імовірнісної нейронної мережі, а також вирішена задача класифікації на основі запропонованої архітектури в умовах пересічних класів, що дозволяє відносити один екземпляр текстового документа до різних класів з різним ступенем імовірності. Архітектура класифікуючої нейронної мережі відрізняється простотою чисельної реалізацією і високою швидкістю навчання, і призначена для обробки великих масивів даних, що характеризуються векторами ознак високої розмірності. Пропонована нейронна мережа і метод її навчання призначені для роботи в умовах пересічних класів, що відрізняються як формою, так і розмірами. popup.nrat_date 2026-02-09 Close