Шкуро К. О. Методи навчання нейро-фаззі мереж зі спеціалізованими архітектурами

В роботі вперше запропоновано метод синтезу архітектури мережі на базі гібридних нейроподібних елементів, що включає метод кодування архітектури і параметрів мережі та еволюційний метод настроювання архітектури мережі, що відрізняється універсальністю і наявністю шаблону, який задає обмеження на основі апріорної інформації про властивості оброблюваних сигналів і системи, що їх генерує, а також можливістю компромісного вибору між локальним і глобальним пріоритетами в ході еволюційного пошуку. Вперше запропоновано архітектуру мережі на базі гібридних нейроподібних елементів для оцінювання точності апроксимації, що відрізняється наявністю блоку оцінювання точності. Удосконалено метод псі-перетворення для навчання мереж на базі гібридних нейроподібних елементів, що відрізняється введенням обмежень у вигляді нерівностей на параметри мережі, що настроюються, та уточненням одержуваної оцінки координат глобального екстремуму за допомогою вдосконаленого гравітаційного пошуку. Отримав подальший розвиток метод синтезу мережі на базі гібридних нейроподібних елементів, що відрізняється двоетапною структурною та параметричною оптимізацією мережі. Ефективність запропонованих методів доведена експериментально на тестових і реальних даних.