СФСНМ НА ОСНОВІ ЛАНОК ДРУГОГО ПОРЯДКУ ДЛЯ НЕЧІТКОЇ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ

Автор(и)

  • Дар’я Михайлівна Малишева Харківський національний університет радіоелектроніки пр. Леніна, 14, м. Харків, Україна, 61166, Україна

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2012.4197

Ключові слова:

нечітка кластеризація, спайк, фаззі-спайк-нейронна мережа.

Анотація

Гібридні нейронні мережі засновані на ідеї поєднання спайк-нейронних мереж та принципів нечіткої логіки. У статті пропонується архітектура самонавчанної фаззі-спайк-нейронної мережі на основі дискретних динамічних ланок другого порядку.

Біографія автора

Дар’я Михайлівна Малишева, Харківський національний університет радіоелектроніки пр. Леніна, 14, м. Харків, Україна, 61166

Студентка

Кафедра штучного інтелекту

Посилання

  1. Bodyanskiy, Ye. A self-learning spiking neural network for fuzzy clustering task. [Text] / Ye. Bodyanskiy, A. Dolotov // Scientific Journal of Riga Technical University: Information Technology and Management Science, 2008. – 36 – P. 27-33.
  2. Bohte, S.M. Unsupervised clustering with spiking neurons by sparse temporal coding and multi-layer RBF networks [Text] / S.M. Bohte, J.S. Kok J.S., H.La. Poutre // IEEE Trans on Neural Networks – 2002. – 13 – P. 426-435.
  3. Jang, J.-S.R. Neuro-Fuzzy and Soft Computing[Text] / J.-S.R. Jang, C.-T. Sun, E. Mizutani – Upper Saddle River: Prentice Hall, 1997. – 614 p.
  4. Natschlaeger, T. Spatial and temporal pattern analysis via spiking neurons. Network: Computations in Neural Systems [Text] / T. Natschlaeger, B. Ruf – 1998 – 9. – P. 319-332.

##submission.downloads##

Опубліковано

2012-06-01

Як цитувати

Малишева, Д. М. (2012). СФСНМ НА ОСНОВІ ЛАНОК ДРУГОГО ПОРЯДКУ ДЛЯ НЕЧІТКОЇ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(11(57), 28–30. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2012.4197