Машинное обучение нейро-нечеткой системы на основе нечеткого
В.Г. Синюк1), C.В. Кулабухов1), Р.И. Мухамедиев2), А.Н. Перов3), 4)
1) Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова», г. Белгород, Россия
2) Казахский национальный исследовательский технический университет им. К.И. Сатпаева, г. Алматы, Казахстан
3) Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", г. Москва, Россия
4) Хабаровский Федеральный исследовательский центр Дальневосточного отделения РАН, г. Хабаровск, Россия
Аннотация
В работе описываются нейро-нечеткие системы, в которых вывод осуществляется продукционными системами логического типа на основе нечеткого значения истинности. Для обучения таких систем рассматривается применение эволюционной стратегии (μ, λ). Описывается ряд особенностей реализации системы. Приводятся результаты вычислительного эксперимента, состоящего в аппроксимации функциональной зависимости нейро-нечеткой системой, обучением и оценкой качества.
Ключевые слова
нечеткие системы, нейро-нечеткие системы, эволюционные стратегии
