Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2114U006932, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Опубліковано, Стаття Назва роботи БАГАТОШАРОВА АДАПТИВНА НЕЧІТКА ЙМОВІРНІСНА НЕЙРОННА МЕРЕЖА В ЗАДАЧАХ КЛАСИФІКАЦІЇ ТЕКСТОВИХ ДОКУМЕНТІВ Автор Бодянський Є. В.Рябова Н. В.Золотухін О. В.Bodyanskiy Ye. V.Ryabova N. V.Zolotukhin O. V. Дата публікації 22-12-2014 Постачальник інформації Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") Першоджерело https://ric.zp.edu.ua/article/view/45115 Видання National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Опис 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. Додано в НРАТ 2026-02-09 Закрити