Электронный архив
Донецкого национального технического университета (г.Донецк)
Electronic archive of Donetsk national technical university (Donetsk)
 

eaDonNTU, Donetsk >
Научные труды ДонНТУ >
Серія: Інформатика, кібернетика та обчислювальна техніка >
Випуск 12(165) >

Please use this identifier to cite or link to this item: http://ea.donntu.org/handle/123456789/2926

Title: Модели критериев сравнения нейронных и нейро-нечетких сетей в задачах диагностики и классификации образов
Other Titles: Models of neural and neuro-fuzzy network comparison criterions in the tasks of diagnostics and pattern classification
Authors: Субботин, С.А.
Keywords: neural network
comparison criterion
neuro-fuzzy network
diagnostics
нейронная сеть
pattern recognition
нейро-нечеткая сеть
критерий сравнения
диагностика
распознавание образов
Issue Date: 2010
Publisher: ДВНЗ «ДонНТУ»
Citation: Модели критериев сравнения нейронных и нейро-нечетких сетей в задачах диагностики и классификации образов / Субботин С.А.//Научные труды ДонНТУ. Серия «Информатика, кибернетика и вычислительная техника».– 2010.– Вып. 12(165).– С. 148-152
Series/Report no.: Інформатика, кібернетика та обчислювальна техніка;25
Description: The complex of criterions for an estimation of properties artificial neural and neuro- fuzzy networks is proposed. It includes criterions of variety, overfitting, elasticity, equifinality, sta-bility to a noise, emergency, and also set monotonicity for a neural model construction. The application of offered criterions in practice allows to automatize the process of a construction, analysis and comparison of neural models for problem solving of diagnostics and patternt classification
URI: http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/2926
Appears in Collections:Випуск 12(165)

Files in This Item:

File Description SizeFormat
Models of neural and neuro-fuzzy network comparison criterions in the tasks of diagnostics and pattern classification.pdf412.04 kBAdobe PDFView/Open

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.