Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/12911
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorОрлов, Андрій Андрійович-
dc.contributor.authorOrlov, Andrii-
dc.contributor.authorФомін, Олександр Олексійович-
dc.contributor.authorFomin, Oleksandr-
dc.date.accessioned2022-08-05T12:31:20Z-
dc.date.available2022-08-05T12:31:20Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.citationОрлов, A. А. Ідентифікація нелінійних динамічних об'єктів на основі нечітких нейронних мереж / A. А. Орлов, О. О. Фомин // Modern Information Technology 2022 = Сучасні інформ. технології 2022 : матеріали дванадцятої Міжнарод. наук. конф. студентів та молодих учених, м. Одеса, 19–20 трав. 2022 р. / Держ. ун-т «Одес. політехніка». – Одеса, 2022. – С. 138–140.uk
dc.identifier.urihttp://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/12911-
dc.description.abstractРобота присвячена вирішенню задачі ідентифікації нелінійних динамічних моделей засобами нечітких нейронних мереж. Розглянуто існуючі підходи до розробки ефективної архітектури нечітких нейронних мереж для успішного використання при вирішенні задач практики. Надано недоліки та переваги кожного з розглянутих архітектур.en
dc.description.abstractThe work is devoted to the solution of the nonlinear dynamic models identification problem by means of fuzzy neural networks. Existing approaches to developing an effective architecture of fuzzy neurons for successful use in solving the practice problems are considered. The disadvantages and advantages of each considered architectures are presented.en
dc.language.isouken
dc.publisherОдеса: ОПen
dc.subjectнейронні мережіen
dc.subjectнечіткі множиниen
dc.subjectнелінійні безперервні об'єктиen
dc.subjectідентифікаціяen
dc.subjectneural networksen
dc.subjectfuzzy setsen
dc.subjectnonlinear continuous objectsen
dc.subjectidentificationen
dc.titleІдентифікація нелінійних динамічних об'єктів на основі нечітких нейронних мережen
dc.title.alternativeIdentification of nonlinear dynamic objects based on fuzzy neural networksen
dc.typeArticleen
opu.kafedraКафедра комп’ютеризовані системи та програмні технологіїuk
opu.citation.journalМатеріали дванадцятої міжнародної наукової конференції студентів та молодих учених "Modern Information Technology 2022/Сучасні Інформаційні Технології 2022"en
opu.citation.firstpage138en
opu.citation.lastpage140en
opu.citation.conferenceModern Information Technology 2022/Сучасні Інформаційні Технології 2022en
opu.staff.idfomin@op.edu.ua-
opu.conference.dates19-20 травня 2022 р.en
Располагается в коллекциях:Матеріали конференцій, семінарів каф. КСПТ
Modern Information Technology – Сучасні Інформаційні Технології 2022

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
138-139.doc78.5 kBMicrosoft WordПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.