|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ФНКЦ РР |
||
Mathematical Model of the Conclusion of the Neural Network Defuzzificator in Fuzzy-Logic Output Procedures and Its Software Implementationстатья
Информация о цитировании статьи получена из
Scopus
Статья опубликована в журнале из списка Web of Science и/или Scopus
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 23 сентября 2021 г.
- Авторы: Dudarov S.P., Kirillov N.D.
- Журнал: Mathematical Models and Computer Simulations
- Том: 13
- Номер: 2
- Год издания: 2021
- Первая страница: 328
- Последняя страница: 337
- DOI: 10.1134/S207004822102006X
- Аннотация: In this paper, a mathematical model of a neural network defuzzificator is presented. It is a two-layer perceptron and serves to convert a fuzzy solution to a numerical form in fuzzy-logic output procedures. The model allows optimizing the computational load that occurs when using the standard center-of-gravity method, through the use of a neural network. Training and testing are conducted with various settings of the neural-network model. The effectiveness of this approach by measuring the time required for the computation is also proved.
- Добавил в систему: Кириллов Никита Дмитриевич