Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2118U005343, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Опубліковано, Стаття Назва роботи ДОНАВЧАННЯ ДІАГНОСТИЧНИХ НЕЙРО-НЕЧІТКИХ МОДЕЛЕЙ Автор Олійник А. О.Субботін С. О.Леощенко С. Д.Ильяшенко М. Б.Миронова Н. О.Мастиновський Ю. В.Oliinyk A.Subbotin S.Leoshchenko S.Ilyashenko M.Myronova N.Mastinovsky Y. Дата публікації 07-12-2018 Постачальник інформації Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") Першоджерело https://ric.zp.edu.ua/article/view/149787 Видання National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Опис Актуальність. Вирішено задачу автоматизації синтезу діагностичних моделей при діагностуванні та розпізнаванні образів. Об’єкт дослідження – методи синтезу нейро-нечітких діагностичних моделей. Предмет дослідження – методи донавчання нейро-нечітких мереж. Мета роботи – створення методу донавчання нейро-нечітких діагностичних моделей. Метод. Запропоновано метод донавчання діагностичних нейро-нечітких моделей, який дозволяє адаптувати до зміни середовища функціонування існуючі моделі шляхом їх модифікації з урахуванням інформації, отриманої в результаті нових спостережень. Даний метод передбачає виконання етапів видобування та угрупування коригувальних екземплярів, діагностування за якими за допомогою існуючої моделі призводить до некоректних результатів, а також побудову коригувального блоку, який узагальнює дані коригувальних екземплярів, і впровадження його у вже існуючу модель. Використання запропонованого методу донавчання діагностичних нейро-нечітких моделей дозволяє не виконувати ресурсномісткий процес повторної побудови діагностичної моделі на основі повного набору даних, використовувати вже наявну модель в якості обчислювального блоку нової моделі. Моделі, синтезовані за допомогою запропонованого методу, характеризуються високою інтерпретовністю, оскільки кожен блок узагальнює інформацію про свій набір даних і в якості базису використовує нейро-нечіткі моделі. Результати. Розроблено програмне забезпечення, яке реалізує запропонований метод донавчання нейронечітких мереж і дозволяє виконувати перебудову існуючих діагностичних моделей на основі нової інформації про досліджувані об’єкти або процеси. Висновки. Проведені експерименти підтвердили працездатність запропонованого метод донавчання нейро-нечітких мереж і дозволяють рекомендувати його для використання на практиці при обробці масивів даних для діагностування та розпізнавання образів. Перспективи подальших досліджень можуть полягати в розробці нових методів донавчання глибоких нейромереж для оброблення великих даних. Додано в НРАТ 2026-02-09 Закрити