|
|
Публикации в базе данных Math-Net.Ru |
Цитирования |
|
2023 |
1. |
S. A. Karatach, V. G. Sinuk, “Parallel implementation of evolutionary learning of a fuzzy system with non-singleton fuzzification”, ИТиВС, 2023, № 2, 113–122 |
2. |
В. Г. Синюк, С. В. Кулабухов, “Методы вывода для нечетких систем при несинглтонной фаззификации”, ИТиВС, 2023, № 2, 106–112 |
|
2022 |
3. |
V. G. Sinuk, S. V. Kulabukhov, “Method for classification of objects with fuzzy values of features”, ИТиВС, 2022, № 1, 55–59 |
|
2021 |
4. |
В. Г. Синюк, С. В. Кулабухов, “Метод классификации объектов с нечеткими оценками атрибутов”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2021, № 3, 87–92 ; V. G. Sinuk, S. V. Kulabukhov, “Classification method for objects with fuzzy values of features”, Scientific and Technical Information Processing, 49:6 (2022), 481–485 |
1
|
5. |
S. A. Karatach, V. G. Sinuk, “Machine learning of a fuzzy system with linguistic inputs using parallel technologies”, ИТиВС, 2021, № 3, 60–69 |
|
2020 |
6. |
В. Г. Синюк, С. В. Кулабухов, “Анализ методов вывода на основе нечеткого значения истинности для нечетких логических моделей с MISO-структурой”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2020, № 2, 94–98 ; V. G. Sinuk, S. V. Kulabukhov, “Comparative analysis of the inference methods based on the fuzzy truth value for the MISO-structure systems”, Scientific and Technical Information Processing, 48:6 (2021), 362–365 |
7. |
V. G. Sinuk, S. A. Karatach, “Inference method and parallel implementation for MISO structure systems for inputs with linguistic values”, ИТиВС, 2020, № 3, 85–93 |
8. |
В. Г. Синюк, C. В. Кулабухов, “Машинное обучение нейро-нечеткой системы на основе нечеткого значения истинности”, ИТиВС, 2020, № 1, 3–11 |
|
|
|
2017 |
9. |
В. Г. Синюк, М. В. Панченко, “Метод нечеткого вывода для одного класса систем MISO-структуры при нечетких входах”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2017, № 4, 33–39 |
|