|
Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)
Вычислительный интеллект
Совместное использование моделей и методов нейронных сетей и теории свидетельств в нечетких системах управления и диагностики
В. К. Иванов, Б. В. Палюх Тверской государственный технический университет, г. Тверь, Россия
Аннотация:
В статье описываются результаты исследования совместного использования методов интеллектуальной обработки данных, таких как нейронные сети и алгоритмы теории свидетельств. Исследование включает анализ описаний современных разработок, опубликованных за последнее время. Рассмотрены описания состава, структуры и функционирования основных алгоритмов систем, разработанных для проектов в различных областях. Определены варианты совместного применения нейронных сетей и алгоритмов теории свидетельств, включая особенности их архитектур и реализации. Получено подтверждение эффективности совместного применения указанных методов в части уменьшения уровня неопределенности и увеличения уровня доверия к данным,
используемым для принятия решений. Областью применения результатов настоящего исследования является проектирование архитектурных решений гибридной экспертной системы для диагностики состояния технологических процессов и обнаружения аномалий в них.
Ключевые слова:
нейронная сеть, теория свидетельств Демпстера–Шафера, гибридная экспертная система, диагностика, технологический процесс, нечеткая система, обучение сети, функция доверия.
Образец цитирования:
В. К. Иванов, Б. В. Палюх, “Совместное использование моделей и методов нейронных сетей и теории свидетельств в нечетких системах управления и диагностики”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2021, № 4, 75–88; Scientific and Technical Information Processing, 49:6 (2022), 446–454
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/iipr120 https://www.mathnet.ru/rus/iipr/y2021/i4/p75
|
|