Синтез нейро-нечетких сетей на основе ассоциативных правил

Abstract

Рассмотрена задача построения нейро-нечетких моделей. Разработан метод синтеза нейро-нечетких сетей на основе ассоциативных правил, который использует извлеченные из заданной транзакционной базы данных ассоциативные правила для определения структуры нейро-нечеткой сети, а также для вычисления значений параметров функций принадлежности и весовых коэффициентов. Создано программное обеспечение, реализующее предложенный метод. Решены задачи синтеза нейросетевых моделей для технического и медицинского диагностирования.

Розглянуто задачу побудови нейро-нечітких моделей. Розроблено метод синтезу нейро-нечітких мереж на основі асоціативних правил. Запропонований метод використовує добуті з заданої транзакційної бази даних асоціативні правила для визначення структури нейро-нечіткої мережі, а також для обчислення значень параметрів функцій належності та вагових коефіцієнтів. Створено програмне забезпечення, що реалізує запропонований метод. Розв’язано задачі синтезу нейромережевих моделей для технічного та медичного діагностування.

The construction of neuro-fuzzy models is considered. The method of the synthesis of neuro-fuzzy networks based on association rules is developed. The method uses association rules, extracted from a given transaction database, to determine the structure of the neuro-fuzzy network and to calculate the parameters of membership functions and weights. The software to implement the proposed method is created. The problems of synthesis of neural-network models for technical and medical diagnostics are solved.