Розглядається загальна схема еволюційного навчання нечітких систем, заснованих на правилах, де генетичні процедури застосовуються для навчання та налаштування різних компонентів системи. Пропонуються схеми генетичної налаштування бази даних, генетичного навчання бази правил і два варіанти навчання бази знань НС. Розглядається питання інтерпретованість нечіткої системи.
Рассматривается общая схема эволюционного обучения нечетких систем, основанных на правилах, где генетические процедуры применяются для обучения и настройки различных компонентов системы. Предлагаются схемы генетической настройки базы данных, генетического обучения базы правил и два варианта обучения базы знаний НС. Рассматривается вопрос интерпретируемости нечеткой системы.
The paper presents the general scheme of the evolutionary learning of the rule-based fuzzy systems, where the genetic procedures are used for the learning and tuning the different system components. Several schemes for the genetic tuning of the data base, genetic learning of the rule base and two variants for the fuzzy system' knowledge-base learning are proposed. The problem of the interpretability of the fuzzy system is considered.
