Адаптивный метод гибридного обучения эволюционирующей нейро-фаззи системы

Abstract

Предложен метод обучения нейро-фаззи систем, который включает процессы эволюции архитектуры, самообучения функций принадлежности и обучения синаптических весов. Этот подход обеспечивает высокое быстродействие и возможность обрабатывать информацию в on line режиме, адаптируя при этом параметры и структуру системы к условиям задачи.

Запропоновано метод навчання нейро-фаззі систем, який поєднує процеси еволюції архітектури, самонавчання функцій належності і навчання синаптичних ваг. Цей підхід забезпечує високу швидкодію і можливість обробляти інформацію в on line режимі, адаптуючи при цьому параметри і структуру системи до умов задачі.

A neuro-fuzzy system learning method is proposed. It combines architecture evolving processes, membership functions self-learning, and synaptic weights learning. This method provides quick response and on-line information processing by adapting the system parameters and structure to problem conditions.