صنایع 5. طراحی نقشه های شناختی فازی با استفاده از شبکه های عصبی برای پیش بینی سری زمانی پر هرج و مرج

خرید این محصول

» :: صنایع 5. طرح‌ریزی نقشه های شناختی فازی حرف استفاده از شبکه های عصبی برای پیش بینی سری زمانی پر هرج و مرج

طرح‌ریزی نقشه های شناختی فازی حرف استفاده از شبکه های عصبی برای پیش بینی سری زمانی پر هرج و مرج 

چکیده.

به عنوان یک طرح کارامد از بهر ارائه اطلاعات و مکانیسم شبیه سازی متناسب با بررسی های بیشمار و در حوزه های کاربردی طرح شناختی فازی (FCMs) تدقیق زیادی را از جوامع تحقیقاتی مختلف به سمت خود جلب کرده است. به سمت هر حال FCMs سنتی روش کارامدی را برای تعیین حال سیستم مورد بحث و تعیین کردن کمیت تلفاتی که مبنای نظریه FCMs را مشخص می کنند ایجاد می کند. بنابراین در بسیاری از موارد، ایجاد FCMs برای جهاز های پیچیده بستگی به توان کارشناسی دارد. مدل های ایجاد شده دستی دارای کمبودهایی از نظر خاص وجود داشتن مدل و مشکلاتی از تماشا دسترسی به حد معقول خود دارند. در این مقاله ما یک کانال عصبی فازی را برای بالا بردن توان یادگیری FCMs مطرح باده کنیم به گونه ای که تعیین اتوماتیک تابع عضویت و مشخص کردن دلایل مربوط به آن با مکانیسم اثباتی FCMs سنتی ادغام می گردد. به این ترتیب، مدل FCMs از سیستم های تحقیقی به صورت اتوماتیک از داده ها ایجاد شده و بنابراین مستقل از موارد کارشناسی شده می باشند.به این انتظام تفسیرها مشخصی در ارتباط با دلایل FCMsایجاد شده و به این ترتیب فرایند استنباط درکش اسان تر می گردد. به منظور ابداع صحت در عملکرد، روش های بیان شده در پیش بینی بی نظمی های پوشیده زمانی تست می گردد. بررسی های شبیه سازی شده کارای رویکردهای مورد بحث شده را نشان باده دهد.

خرید این محصول

ریاضی 6. طراحی برنامه شناختی فازی با استفاده از شبکه های عصبی برای پیش بینی سری زمانی پر هرج و مرج

خرید این محصول

» :: ریاضی 6. طرح‌ریزی برنامه شناختی فازی با استعمال از شبکه های عصبی برای پیش بینی سری زمانی پر هرج و مرج

طراحی پروگرام شناختی فازی با استعمال از شبکه های عصبی برای پیش بینی سری زمانی پر هرج و مرج 

چکیده.

به عنوان یک طرح کارامد برای ارائه اطلاعات و سازوکار تالی سازی متناسب با بررسی های بیشمار و در حوزه های کاربردی طرح شناختی فازی(FCMs) توجه زیادی را از جوامع تحقیقاتی مختلف به سمت خود جلب کرده است. به سمت هر حال FCMs سنتی آیین کارامدی را برای تعیین حالت سیستم مورد بحث و تعیین کردن کمیت تلفاتی که مبنای نظریه FCMs را مشخص می کنند ایجاد می کند. بنابراین در بسیاری از موارد، ایجاد FCMs از بهر سیستم های پیچیده ارتباط به توان کارشناسی دارد. مدل های ابداع شده دستی دارای کمبودهایی از نظر خاص بودن مدل و مشکلاتی از نظر دسترسی به حد معقول خود دارند. در این مقاله ما یک شبکه آتشی‌مزاج فازی را برای بالا بردن توان یادگیری FCMs مطرح می کنیم به گونه ای که بازشناخت اتوماتیک تابع عضویت و مشخص کردن دلایل مربوط به آن با مکانیسم اثباتی FCMs سنتی ادغام می گردد. به سمت این ترتیب، الگو FCMs از سیستم های تحقیقی به صورت اتوماتیک از داده ها ایجاد شده و بنابراین مستقل از موارد کارشناسی شده می باشند. به این ترتیب تفاسیر مشخصی در بستگی با ادله FCMsایجاد شده و به این ترتیب فرایند استنباط درکش اسان تر می گردد. به منظور ایجاد صحت در عملکرد، روش های تاویل شده در سابق بینی بی نظمی های سری زمانی تست می گردد. امعان های شبیه سازی شده کارای رویکردهای مطرح شده را نشان می دهد.

خرید این محصول