Методы синтеза нейросетевых  и нейро-нечетких распознающих  моделей с линеаризацией и факторной  группировкой признаков

dc.contributor.author	Субботин, С.А.
dc.date.accessioned	2010-03-11T14:12:50Z
dc.date.available	2010-03-11T14:12:50Z
dc.date.issued	2008
dc.identifier.citation	Методы синтеза нейросетевых и нейро-нечетких распознающих моделей с линеаризацией и факторной группировкой признаков / С.А. Субботин // Штучний інтелект. — 2008. — № 1. — С. 165-173. — Бібліогр.: 12 назв. — рос.	uk_UA
dc.identifier.issn	1561-5359
dc.identifier.uri	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/6602
dc.description.abstract	Предложены новые методы синтеза логически прозрачных нейронных и нейро-нечетких классифицирующих моделей в неитеративном режиме. Разработанные методы позволяют решать задачи автоматизации процессов принятия решений в технической и биомедицинской диагностике, распознавании образов.	uk_UA
dc.description.abstract	Запропоновано нові методи синтезу логічно прозорих нейронних і нейро-нечітких класифікуючих моделей у неітеративному режимі. Розроблені методи дозволяють вирішувати завдання автоматизації процесів прийняття рішень у технічній та біомедичній діагностиці, розпізнаванні образів.	uk_UA
dc.description.abstract	The new non-iterative methods of logically transparent neural and neuro-fuzzy classifying model synthesis are offered. The developed methods allow to automatize the decision making processes in technical and biomedical diagnostics, in pattern recognition.	uk_UA
dc.language.iso	ru	uk_UA
dc.publisher	Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України	uk_UA
dc.subject	Нейросетевые технологии	uk_UA
dc.title	Методы синтеза нейросетевых и нейро-нечетких распознающих моделей с линеаризацией и факторной группировкой признаков	uk_UA
dc.title.alternative	Методи синтезу нейромережних і нейро-нечітких розпізнавальних моделей з лінеаризацією і факторним групуванням ознак	uk_UA
dc.title.alternative	Methods of neural and neuro-fuzzy recognizing model synthesis with feature linearization and factor grouping	uk_UA
dc.type	Article	uk_UA
dc.status	published earlier	uk_UA
dc.identifier.udc	004.93