Що таке нейронечітка модель?
Доцент кафедри мехатроніки… Опубліковано 3 травня 2024 р. Нейро-
моделювання є підхід, який поєднує елементи нечіткої логіки та нейронних мереж для створення моделей, здатних працювати зі складними та невизначеними системами.3 травня 2024 р
Нейро нечіткий є поєднання нечіткої множини та адаптивної нейронної мережі, яка налаштовує нечітку функцію належності за допомогою нейронних мереж. Нейро-нечіткі методи зустрічаються в середовищі NIDS і зазвичай застосовуються до проблем IDS (Gomez and Dasgupta, 2002).
У контексті штучного інтелекту нейронечіткість передбачає інтеграція механізмів навчання на основі неврології з можливостями інтерпретації та аргументації нечіткої логіки. Цей синергетичний підхід дозволяє покращити моделювання, аргументацію та прийняття рішень в інтелектуальних системах.
Нечітке моделювання визначається як розширення класичної логіки, яка використовує теорію нечітких множин для створення моделей із гнучкими межами прийняття рішень, що забезпечує кращу адаптацію до конкретних застосувань і точне відображення їх характеристик.
Теорія нечітких множин (FST) була представлена в 1965 році Zadeh [97] як формальні інструменти для роботи з даними, які мають нестатистичні невизначеності. Нечітка змінна моделюється функцією належності, яка діє в діапазоні дійсних чисел нуль або одиниця. Momoh та ін.
1> Нейро-нечіткі системи: це гібридні системи, які поєднують принципи нечіткої логіки та нейронних мереж. Нечітка логіка – це форма міркування, яка має справу з наближеними міркуваннями, а не точними міркуваннями, що корисно при роботі з невизначеністю або неточністю даних.