рус      eng

Том 8, № 1, 2013

  • Леденева Т.М., Каплиева Н.А.
    «Влияние различных типов транзитивности на декомпозиционное дерево в задаче нечеткой классификации»
    Данная статья посвящена исследованию влияния различных типов транзитивности, порождаемых треугольными нормами, на структуру декомпозиционного дерева в задаче нечеткой классификации. Предложены структурные характеристики декомпозиционного дерева.

    Ключевые слова: подобие, различие, транзитивность, декомпозиционное дерево.

    Ресурсы: первая страница статьи, elibrary.ru.

    Библиографическая ссылка
    Леденева Т.М., Каплиева Н.А. Влияние различных типов транзитивности на декомпозиционное дерево в задаче нечеткой классификации // Нечеткие системы и мягкие вычисления. 2013. Т. 8, № 1. С. 5-25.
  • Филатова Н.Н., Ханеев Д.М.
    «Применение нейроподобных сетевых структур для генерации гипотез правил классификации»
    В статье рассмотрена возможность применения нейроподобных сетевых структур для автоматической генерации гипотез правил классификации. Предложен гибридный алгоритм для решения поставленной задачи. Алгоритм включает в состав правил классификации только наиболее значимые признаки. При описании признаковых пространств используется аппарат нечетких множеств. Описано программное обеспечение, реализующее представленный алгоритм, приведены результаты его работы с реальными экспериментальными данными.

    Ключевые слова: классификация, нейроподобные сетевые структуры, гибридные алгоритмы, нечеткие множества.

    Ресурсы: первая страница статьи, elibrary.ru.

    Библиографическая ссылка
    Филатова Н.Н., Ханеев Д.М. Применение нейроподобных сетевых структур для генерации гипотез правил классификации // Нечеткие системы и мягкие вычисления. 2013. Т. 8, № 1. С. 27-44.
  • Иванова Е.И., Сорокин С.В.
    «Использование искусственных нейронных эхо-сетей в системе прогнозирования неисправностей вагонного электрооборудования на железнодорожном транспорте»
    В статье представлено применение искусственной нейронной эхо-сети для построения прогноза возникновения внештатных ситуаций поведения вагонного оборудования подвижных составов на железнодорожном транспорте. Описан пример работы на реальных данных с контроллера управления электрооборудованием вагона.

    Ключевые слова: информационная система, железнодорожный транспорт, диагностика, прогнозирование, принятие решений, мягкие вычисления, искусственная нейронная сеть, сеть эхо-состояний.

    Ресурсы: первая страница статьи, elibrary.ru.

    Библиографическая ссылка
    Иванова Е.И., Сорокин С.В. Использование искусственных нейронных эхо-сетей в системе прогнозирования неисправностей вагонного электрооборудования на железнодорожном транспорте // Нечеткие системы и мягкие вычисления. 2013. Т. 8, № 1. С. 45-57.

Назад