id: 25386
Назва: Determination of similarity criteria in optimization tasks by means of neuro-fuzzy modelling = Визначення критеріїв подібності в задачах оптимізації за допомогою нейро-нечіткого моделювання
Автори: Rubanenko O. O., Komar V. O., Petrushenko O. Y., Smolarz A., Smailova S., Imanbekova U.
Ключові слова: similarity theory, neuro-fuzzy modelling, basic similarity criteria, membership functions, uncertainty
Дата публікації: 2020-07-21 12:31:35
Останні зміни: 2020-07-21 12:31:35
Рік видання: 2017
Аннотація: A method is proposed for solving optimization problems with high complexity when searching for the function minimum by using methods and means of similarity theory and neuro-fuzzy modelling. The problem with nonlinear objective function and constraints is transformed into a task with a nonlinear objective function and linear constraints. In this task, the basic similarity criteria are presented in the form of membership functions.
Dependent similarity criteria are defined through the base with the use of standard computational procedures.
URI: http://repository.vsau.org/repository/getfile.php/25386.pdf
Тип виданя: Статті Scopus
Видавництво: Przegląd elektrotechniczny. 2017. - R. 93, NR 3. - P. 93-96.
Розташовується в колекціях :
Ким внесений: Адміністратор
Файл : 25386.pdf Розмір : 396596 байт Формат : Adobe PDF Доступ : Доступний тільки користувачам ВНАУ
| |
|
|
