Неитеративный синтез нейро-нечетких диагностических экспертных систем

Abstract

Предложен метод синтеза диагностических экспертных систем на основе нейро-нечетких моделей, позволяющий использовать априорные экспертные знания, автоматически формировать разбиение признакового пространства и выделять нечеткие термы на основе эмпирических наблюдений, а в неитеративном режиме – определять значения весовых коэффициентов, функции постсинаптического потенциала и активационные функции нейро-нечеткой сети.

Запропоновано метод синтезу діагностичних експертних систем на основі нейро-нечітких моделей, що дозволяє використовувати апріорні експертні знання, автоматично формувати розбиття простору ознак і виділяти нечіткі терми на основі емпіричних спостережень, а в неітеративному режимі – визначати значення вагових коефіцієнтів, функції постсинаптичного потенціалу й активаційні функції нейро-нечіткої мережі.

The method of diagnostic expert system synthesis based on neuro-fuzzy model is offered. It allows to use an a priori expert knowledge, to form automatically a partition of feature space and to select fuzzy terms on the basis of empirical observations, and also to determine weight values, weight and activation functions of neuro-fuzzy network in a uniterated mode.