Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АрхитектураБиологияГеографияДругоеИностранные языки
ИнформатикаИсторияКультураЛитератураМатематика
МедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогика
ПолитикаПравоПрограммированиеПсихологияРелигия
СоциологияСпортСтроительствоФизикаФилософия
ФинансыХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника

Нечеткие нейронные продукционные сети - это

Укажите выражение для корректировки синаптических весов нейронов в соответствии с дифференциальным методом обучения Хебба | Назовите несуществующую функцию активации искусственного нейрона. | Чем характеризуется нейронные нечеткие сети | Функция, используемая в качестве импликации для FIS типа Сугено в системе Matlab. | Укажите примеры операции T-нормы. | В каком случае база нечетких продукционных правил с MIMO-структурой может быть представлена совокупностью баз правил с MISO-структурой. | Что определяется в результате агрегирования степени истинности предпосылок правил. |


Читайте также:
  1. СЕМАНТИЧЕСКАЯ НЕПРАВИЛЬНОСТЬ И НЕЧЕТКИЕ ФУНКЦИИ
  2. Чем характеризуется нейронные нечеткие сети

Приведите запись реляционного представления процедуры нечеткого вывода с использованием базы правил.

Нечеткие нейронные продукционные сети - это

Нечеткие нейронные продукционные сети – это нечеткие продукционные модели и алгоритмы нечеткого вывода на их основе, по структуре идентичные многослойным нейронным сетям с прямым распространением сигнала (feedforward), элементы каждого слоя (или совокупности слоев) которой реализует отдельный этап нечеткого вывода в нечеткой продукционной модели: fuzzification, алгоритм нечеткого вывода, defuzzification.

6. Какие из перечисленных способов интеграции нечетких продукционных моделей с нейронными сетями не относятся к классу нечетких нейронных продукционных сетей?

Нечеткие продукционные сети, обладающие возможностью параметрической оптимизации нечетких правил на основе алгоритмов обучения с использованием экспериментальных данных.

Формирование функций принадлежности предпосылок и заключений нечетких продукционных правил с использование нейронных сетей

Нечеткие продукционные сети с использованием нейронных сетей для формирования заключений (или предпосылок) нечетких продукционных правил

Нечеткие продукционные сети с использованием нечетких нейронных сетей для дефаззицикации выходной переменной.

Нечеткие продукционные сети с комбинированием указанных выше реализаций компонентов нечетких продукционных моделей на основе нейронных сетей.

Нечеткие продукционные сети с адаптацией структуры под особенности нейронных сетей, построенных на основе традиционных нейронов со взвешенным суммированием входных сигналов и нелинейной функцией активации

7. Какие из представленных структур не являются структурами нечетких продукционных сетей типа ANFIS?

Количество узлов 2,3 и 4 слои должны быть одинаковы, на последнем слое (5) сумматор

 

8. Какая из представленных структур является структурой нечеткой нейронной продукционной сети Ванга-Менделя?

Нечеткая нейронная продукционная сеть Ванга-Менделя строится на основе нечеткой продукционной модели, основанной на правилах типа MISO:

Пi: IF x1 это Ai1 AND … AND xj это Aij THEN y это Bi, где i = 1,..., n.

 

 

9. Какая из представленных структур является структурой нечеткой нейронной продукционной сети Такаги-Сугено-Канта?


Дата добавления: 2015-07-20; просмотров: 170 | Нарушение авторских прав


<== предыдущая страница | следующая страница ==>
VII. НОМИНАЛ| Укажите функциональную зависимость для дефаззифицированного значения выходной переменной нечеткой нейронной продукционной сети Такаги-Сугэно-Канга

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.005 сек.)