УДК 519.226.3; 510.644.4; 510.647; 004.032.26
DOI: 10.36871/2618-9976.2022.12.004
Авторы
Гульнара Исмановна Кожомбердиева
Кандидат технических наук, доцент, Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, г. Санкт-Петербург, Россия
Дмитрий Петрович Бураков
Кандидат технических наук, доцент, Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, г. Санкт-Петербург, Россия
Георгий Алексеевич Хамчичев
Аспирант, Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, г. Санкт-Петербург, Россия
Аннотация
В статье представлена многослойная структура нейро-нечеткой сети на основе байесовской логико-вероятностной модели нечеткого вывода, ранее предложенной, исследованной и программно реализованной авторами. Дается краткое описание байесовской логико-вероятностной модели, приводится пример настройки нейро-нечеткой сети для решения задачи нечеткого вывода. На примере показано, какие параметры сети могут использоваться для ее обучения. По мнению авторов, предложенная сетевая структура с тремя параметрическими слоями сопоставима с известными нечеткими нейронными сетями Такаги–Сугено–Канга и Ванга–Менделя.
Ключевые слова
искусственная нейронная сеть
многослойная нейронная сеть
нечеткая нейронная сеть
нейро-нечеткая сеть
нечеткий вывод
нечеткая логика
байесовская логико-вероятностная модель
нечеткого вывода
байесовский подход
вероятностная логика
теорема Байеса
