Самонастраивающиеся эволюционные алгоритмы формирования систем на нечеткой логике : специальность 05.13.01 Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям) ""

Становов Владимир Вадимович

Дополнительные ссылки: eLibrary

База данных: Каталог библиотеки СФУ

Библиографическое описание: Самонастраивающиеся эволюционные алгоритмы формирования систем на нечеткой логике : специальность 05.13.01 Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям) "" : диссертация на соискание ученой степени кандидат технических наук / В. В. Становов ; Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева". - , 2016. - 148 с. - .

Аннотация: При помощи разработанных эволюционных алгоритмов решена важная и актуальная проблема автоматизации построения компактных и легко интерпретируемых классификаторов с использованием аппарата нечеткой логики. Цель: повышение качества и интерпретируемости нечетких классификаторов, а также снижение требуемых вычислительных ресурсов при их формировании за счет применения самонастраивающихся эволюционных алгоритмов. Разработаны методы кодирования базы нечетких правил, реализован метод гибридизации питтсбургского и мичиганского подходов к формированию нечетких классификаторов, а также разработан метод селекции обучающих примеров для снижения вычислительной сложности алгоритма и повышения качества классификации и интерпретируемости получаемых результатов. Разработаны, исследованы и апробированы новый самокофигурируемый гибридный эволюционный алгоритм формирования баз нечетких правил и новый адаптивный метод селекции обучающих примеров с возможностью формирования сбалансированных подвыборок ограниченного объема для обучения классификаторов. Полученные результаты численных экспериментов доказывают, что предложенный подход с активным обучением показывает эффективность классификации на уровне лучших алгоритмов из известных в мировом сообществе и в некоторых случаях превосходит их. Проведенный статистический анализ результатов и тестирование алгоритма для различных объемов обучающей подвыборки и длины периода адаптации показывает преимущества предложенного подхода. Решенные практические задачи классификации с несбалансированными данными подтверждают корректность и реализуемость предложенного метода.

Год издания: 2016

Авторы: Становов Владимир Вадимович

Авторский коллектив: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева"

Количество страниц: 148

Количество экземпляров:

Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки

Показать дополнительные сведения

Коллективные методы интеллектуального анализа данных на основе нечеткой логики : специальность 05.13.01 Системный…

Полякова Анастасия Сергеевна
2019 год

АВТОМАТИЧЕСКОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ СОСТОЯНИЯ СЛУШАТЕЛЕЙ С ПОМОЩЬЮ КЛАССИФИКАТОРОВ НА НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКЕ : доклад, тезисы доклада

Ахмедова Ш.А. и др.
2019 год

Проектирование нейросетевых систем глубинного обучения эволюционными алгоритмами для задачи человеко-машинного…

Иванов Илья Андреевич
2017 год

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ МОДИФИКАЦИИ СИСТЕМЫ, ОСНОВАННОЙ НА ПРЕЦЕДЕНТАХ И… : доклад, тезисы доклада

СЕРДЮКОВ К.Е. и др.
2016 год

ЭВОЛЮЦИОННЫЙ АЛГОРИТМ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ КЛАССИФИКАЦИИ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ : доклад, тезисы доклада

Долженко К.Е.
2025 год

ГИБРИДНЫЙ АЛГОРИТМ КЛАССИФИКАЦИИ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ И ЭВОЛЮЦИОННОГО АЛГОРИТМА : доклад, тезисы доклада

Нуриманова А.Р. и др.
2023 год

Классификация сетевых протоколов с применением методов машинного обучения и алгоритмов нечеткой… : статья из журнала

Ермаков Р. Н.
2019 год

Оценка рисков эксплуатации технологического оборудования нефтегазового комплекса на основе… : доклад, тезисы доклада

Бухтояров В.В. и др.
2018 год

Самонастраивающийся эволюционный алгоритм проектирования баз нечетких правил для задач классификации : научное издание

Становов В.В. и др.
2014 год

Система оценки состояния авиационного оборудования на основе нечеткой логики : статья из журнала

Нурушев Е. Т.
2021 год

МОДИФИКАЦИЯ МЕТОДА ГЕНЕРАЦИИ НЕЧЕТКИХ ПРАВИЛ ДЛЯ АЛГОРИТМА МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ НА НЕЧЕТКОЙ… : доклад, тезисы доклада

Плешкова Т. С.
2022 год

Разработка интеллектуальных агентов на основе нечеткой логики : научное издание

Сажина Ю.В. и др.
2015 год

Метод синтеза сложных логических управляющих устройств с переменными булевой и нечеткой логик : статья из журнала

Веревкин Александр Павлович и др.
2017 год

Обобщенный метод синтеза гиперэвристических эволюционных алгоритмов оптимизации сложных систем : специальность 05.13…

Сопов Евгений Александрович
2021 год

Синтез алгоритма управления шунтирующими реакторами с использованием нечеткой логики : статья из журнала

Пирвердиев Э. С. и др.
2018 год

Многополюсный контроллер нечеткой логики для усовершенствования управления шунтирующими реакторами : статья из журнала

Гашимов А. М. и др.
2019 год

Библиотечно-издательский комплекс СФУ

Похожие публикации