Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 17
 İndirme 4
Neural-network approach to structural tuning of classification rules based on fuzzy relational equations
2015
Dergi:  
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies
Yazar:  
Özet:

An adaptive approach to structural tuning of classification rules based on solving fuzzy relational equations, allowing to avoid the fuzzy knowledge base redundancy is proposed. The approach lies in building and training the neural-fuzzy backward chaining network, the isomorphic system of fuzzy relational equations, which allows to adjust the structure of fuzzy rules as new experimental data appear. Because of the lack of effective selection methods, there is no single methodological standard for structural tuning of fuzzy rules. Modern neural-fuzzy systems use heuristic selection methods to reduce the number of rules without losing the distinctive ability of the network. It was found that using the neural-fuzzy backward chaining network allows to avoid the knowledge base redundancy while preserving the inference precision. The number of rules in the class is equal to the number of solutions, and the form of membership functions of fuzzy terms is defined by intervals of values of input variables in each solution. This approach is an alternative to the classical approach, based on selection of rules from a set of rules-candidates that prevents obtaining compact fuzzy knowledge bases. Author Biography Ганна Борисівна Ракитянська, Vinnitsa National Technical University Khmelnitske Sh. 95, Vinnitsa, Ukraine, 21021 Associate professor, Candidate of technical science The department of software design

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler




Eastern-European Journal of Enterprise Technologies

Alan :   Fen Bilimleri ve Matematik

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 4.764
Atıf : 4.485
2023 Impact/Etki : 0.294
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies