Классификация текстовых документов с помощью нечеткой вероятностной нейронной сети

Автор(и)

  • Евгений Владимирович Бодянский Харьковский национальный университет радиоэлектроники пр. Ленина, 14, оф.511, г. Харьков, 61166, Україна
  • Наталия Владимировна Рябова Харьковский национальный университет радиоэлектроники пр. Ленина, 14, оф.511, г. Харьков, 61166, Україна
  • Олег Викторович Золотухин Харьковский национальный университет радиоэлектроники пр. Ленина, 14, оф.511, г. Харьков, 61166, Україна

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2011.1917

Ключові слова:

Hечітка нейронна мережа, класифікація

Анотація

У статті розглядається архітектура та алгоритм нечіткої ймовірнісної нейронної мережі, яка може виконувати завдання класифікації в режимі реального часу

Біографії авторів

Евгений Владимирович Бодянский, Харьковский национальный университет радиоэлектроники пр. Ленина, 14, оф.511, г. Харьков, 61166

Доктор технических наук, профессор, научный руководитель

Проблемная научно-исследовательская лаборатория автоматизированных систем управления

Наталия Владимировна Рябова, Харьковский национальный университет радиоэлектроники пр. Ленина, 14, оф.511, г. Харьков, 61166

Кандидат технических наук, заведующая кафедрою

Кафедра искусственного интеллекта

Олег Викторович Золотухин, Харьковский национальный университет радиоэлектроники пр. Ленина, 14, оф.511, г. Харьков, 61166

Аспирант

Кафедра искусственного интеллекта

Посилання

  1. Specht D.F. Probobalistic neural networks // Neural Networks. – 1990.-3.-p.109-118.
  2. Бодянский Е.В., Шубкина О.В. Семантическое аннотирование текстовых документов с использованием модифицированной вероятностной нейронной сети// Системные технологии.- Днепропетровск, 2011. – Вып.4 (75).-с.48-55.
  3. Bodyanskiy Ye., Shubkina O. Semantic annotation of text documents using modified probobalistic neural network// Proc. 6th IEEE Int. Conf. Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications – 15-17 Sept.2011, Prague, Czech Republic, 2011. – p.328-331.
  4. Bodyanskiy Ye., Shubkina O. Semantic annotation of text documents using evolving neural network based on principle “Neurons at Data Points”// Proc. 4th Int. Workshop on Inductive Modelling “IWIM 2011”.-Kyiv, 2011.-p.31-37.
  5. Zahirnak D.R., Chapman R., Rogers S.K., Suter B.W., Kabriski M., Pyatti V. Pattern recognition using radial basis function network// Proc. 6th Ann. Aerospace Application of AI Conf., Dayton, OH, 1990.- p.249-260.
  6. Ciarelli P.M., Oliveira E. An enhanced probobalistic neural network approach applied to text classification// Lecture Notes on Computer Science.-V.5856.-Berlin- Heidelberg: Springer-Verlag, 2009.- p.661-668.
  7. Kohonen T. Self-Organizing Maps.-Berlin: Springer, 1995.-362 p.
  8. Бодянский Е.В., Руденко О.Г. Искусственные нейронные сети: архитектура, обучение, применение.-Харьков: ТЕЛЕТЕХ, 2004.-372 с.
  9. Bezdek J.C., Hathaway R.J., Sabin M.J., Tucker W.T. Convergence theory for fuzzy c-means: Counterexamples and repairs//IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. Vol. SMC-17, no. 5, 1987.- p.873-877.
  10. Bezdek J.C., Keller J., Krishnapuram R., Pal N.R. Fuzzy Models and Algorithms for Pattern Recognition and Image Processing.-N.Y.: Springer Science + Business Media, Inc., 2005.- 776 p.
  11. Cannady J., Garcia R.G. The Application of Fuzzy ARTMAP in the Detection of Computer Network Attacks// Proc. Int. Conf. Artificial Neural Networks – ICANN 2001, Vienna, Austria, 2001.- p.225-230.

##submission.downloads##

Як цитувати

Бодянский, Е. В., Рябова, Н. В., & Золотухин, О. В. (2012). Классификация текстовых документов с помощью нечеткой вероятностной нейронной сети. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6(2(54), 16–18. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2011.1917

Номер

Том 6 № 2(54) (2011): Інформаційні технології

Розділ

Інформаційні технології

Ліцензія

Авторське право (c) 2014 Евгений Владимирович Бодянский, Наталия Владимировна Рябова, Олег Викторович Золотухин

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.