Методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей для решения задач диагностики и классификации по признакам

Abstract

Проанализированы известные методы синтеза и модели нейро-нечетких сетей прямого распространения. Впервые предложены критерии, позволяющие оценивать временную и пространственную сложность неитеративных методов обучения нейро-нечетких сетей.

Проаналізовано відомі методи синтезу і моделі нейро-нечітких мереж прямого поширення. Уперше запропоновано критерії, що дозволяють оцінювати часову і просторову складність неітеративних методів навчання нейро-нечітких мереж.

The known methods of synthesis and models of feed-forward neuro-fuzzy networks are analyzed. The new criteria for measuring the temporal and spatial complexity of non-iterative training methods of neuro-fuzzy networks are proposed.