1. Объединенный институт проблем информатики Минск, Сурганова, 6

УДК: 004.8

Реферат:

Рассматривается процесс построения нечеткой нейросетевой классифицирующей модели (ННМ) на основе имеющихся числовых значений признаков. Показано, что интегрирование нейронных сетей и нечетких систем позволяет создавать гибридные модели, которые способны обучаться на данных посредством минимизации соответствующей функции ошибки классификации и одновремен-но представлять извлекаемые из данных знания в виде набора лингвистических классифицирующих правил. В связи с необходимостью построения ННМ, обладающей достаточной степенью интер-претируемости при сохранении точности классификации, предлагается использовать трехэтапный подход к генерированию набора нечетких классифицирующих правил, которые явным образом пред-ставляют знания, содержащиеся в данных.