ОБУЧЕНИЕ НЕЧЕТКИХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ГЕНЕТИЧЕСКИМ АЛГОРИТМОМ

Валентин Алексеевич Тененёв; Анна Валентиновна Тененёва

Авторы

В. А. Тененёв Ижевский государственный технический университет
А. В. Тененёва Ижевский государственный технический университет

Ключевые слова:

обработка данных, нечеткие нейронные сети, генетический алгоритм, аппроксимация

Аннотация

Для обработки данных рассматривается применение нечеткой нейронной сети, основанной на правилах, построенных методом деревьев решений. Для оптимизации параметров сети применяется гибридный генетический алгоритм с вещественным кодированием. Установлено преимущество оптимизированных нечетких сетей над обычными многослойными нейронными сетями при решении задач аппроксимации.

Биографии авторов

В. А. Тененёв, Ижевский государственный технический университет

доктор физико-математических наук, профессор кафедры «Высшая математика»тел. (3412) 59-32-24, 8-912-875-07-65; Ижевский государственный технический университет

А. В. Тененёва, Ижевский государственный технический университет

студенткател. 8-912-854-53-76; Ижевский государственный технический университет

Библиографические ссылки

Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / пер. с пол. И. Д. Рудинского. - М. : Финансы и статистика, 2002. - 344 с.

Тененев В. А., Ворончак В. И. Решение задач классификации и аппроксимации с применением нечетких деревьев решений // Интеллектуал. системы в пр-ве. - 2005. - № 2. - С. 46-69.

Тененев В. А. Применение генетических алгоритмов с вещественным кроссовером для минимизации функций большой размерности // Интеллектуал. системы в пр-ве. - 2006. - № 1. - С. 93-107.