Tytuł artykułu
Autorzy
Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
Sieci neuronowe samoorganizujące klasyczne i rozmyte - studium porównawcze
Języki publikacji
Abstrakty
The paper presents the comparative analysis of neural and neurofuzzy networks in the aspect of learning algorithms and application features. Two kinds of networks have been compared: the hard clustering selforganizing feedforward structure and the structure of neurons of distributed activities, known as neurofuzzy network. The characteristic features of network structures as well as learning algorithms are analysed and compared. It was shown that neurofuzzy networks present some generalization of the classical networks and fulfill the same role. However their accuracy of representation of the data is much better at the same number of neurons.
Artykuł przedstawia analizę porównawczą dwu rodzajów sieci neuronowych samoorganizujących się przez konkurencję: sieci klasycznych oraz sieci wykorzystujących zbiory rozmyte. Porównane są algorytmy uczenia obu sieci oraz ich najważniejsze cechy decydujące o zastosowaniach praktycznych. Zostało pokazane, że sieci rozmyte stanowią pewne udoskonalenie sieci klasycznych, pozwalające uzyskać lepsze wyniki odwzorowania danych uczących. Algorytmy uczące sieci rozmytych bazujących na współzawodnictwie są równie skuteczne a nawet prostsze niż sieci klasycznych. Z punktu widzenia zastosowan praktycznych oba rodzaje sieci spełniają podobną rolę i mogą wykonywać podobne zadania, choć sieci rozmyte wydają się lepiej przybliżać rzeczywiste uwarunkowania występujące w technice.
Słowa kluczowe
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
199--217
Opis fizyczny
Bibliogr. 16 poz., rys.
Twórcy
autor
autor
- Institute of the Theory of Electrical Engineering and Electrical Measurements, Warsaw University of Technology
Bibliografia
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BPS2-0007-0042
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.