Зведений каталог бібліотек Харкова

 

004.8
С89Субботин, Субботин Сергей Александрович.
    Методы построения диагностических моделей на основе нейро-нечетких сетей в интеллектуальных системах диагностирования [Текст] : дис. ... д-ра техн. наук : 05.13.23 "Системы и средства искусственного интеллекта" / МОН Украины, Запорож. нац. техн. ун-т. — Запорожье, 2013. — 492 с.


- Ключові слова:

інтелектуальні системи діагностування, интеллектуальные системы диагностирования ; ЕОМ, ЭВМ, computer, Computer, ordinateur ; автоматизовані системи технічного діагностування, автоматизированные системы технического диагностирования ; автоматизовані системи, автоматизированные системы, automation system ; бази даних, БД, базы данных, databases, bases de donnees, bases de connaissances ; бази знань, (БЗ), базы знаний, (БЗ), knowledge bases ; діагностичні моделі, диагностические модели ; експертні системи, ЕС, экспертные системы, ЭС, expert systems, systemes experts ; метод групового обліку аргументів, МГОА, метод группового учета аргументов, МГУА ; нейро-нечіткі мережі, нейро-нечеткие сети ; нейронні мережі, нейронные сети ; системи підтримки прийняття рішень, СППР, системы поддержки принятия решений, decision support systems ; стохастичний пошук, стохастический поиск ; технічне діагностування, техническое диагностирование ; self constructing neural fuzzy inference network, SONFIN ; Principal component analysis, PCA ; Particle swarm optimization, PSO ; Partial least squares, PLS ; non-linear dimensionality reduction, NLDR ; neural network fuzzy logic controller, NNFLC ; neural network driven fuzzy reasoning, NNDFR ; Multifactor dimensionality reduction, MDR ; fuzzy net, FUN ; fuzzy bee system, FBS ; fuzzy adaptive learning control network, FALCON ; Bacteria fouraging optimization, BCO ; Approximate reasoning-based intelligent control, ARIC ; Adaptive neuro fuzzy inference system, ANFIS

- Анотація:

Разработаны новые методы и программные средства для построения интеллектуальных систем диагностирования, которые синтезируют диагностические модели в нейро-нечетком базисе с автоматической настройкой параметров и на основе гибридного стохастического поиска. Предложены модели качества выборок и диагностических нейромоделей, методы формирования выборок, использование которых позволяет решить проблему автоматизации построения интеллектуальных систем диагностирования. Проведено экспериментальное исследование свойств и характеристик и предложены рекомендации по использованию разработанных методов при решении практических задач диагностики и автоматической классификации.

- Теми документа

  • УДК // Діагностичні експертні системи
  • УДК // Нейронні мережі
  • УДК // Оброблення і перетворення образів



Наявність
Установа Кількість Документ на сайті установи
Наукова бібліотека Харківського національного університету радіоелектроніки 1 Перейти на сайт