Learning Algorithm for Matrix Representation of Fuzzy Logical Inclusion Systems

Simple item page
dc.creatorMukhamedieva, D.T.
dc.date2022-12-21
dc.date.accessioned2023-08-20T07:09:57Z
dc.date.available2023-08-20T07:09:57Z
dc.descriptionThe application of fuzzy logic theory in solving classification problems makes it possible to obtain fundamentally new models and methods for analyzing these systems. A neuro-fuzzy algorithm for the synthesis of fuzzy inference systems is proposed. A two-stage adaptive algorithm for the synthesis of fuzzy inference systems is described. At the first stage, the initial fuzzy parameters are clustered in order to reduce the number of input parameters of fuzzy rules, and at the second stage, fuzzy models (inference rules) of the Mamdani type are synthesized and the matrix representation of fuzzy logic is used to solve classification problems.en-US
dc.descriptionПрименение теории нечеткой логики при решении задач классификации дает возможность получить принципиально новые модели и методы анализа данных систем.  Предлагается нейро - нечеткий алгоритм синтеза систем нечеткого вывода. Описывается двухэтапный адаптивный алгоритм синтеза систем нечеткого вывода. На первом этапе производится кластеризация исходных нечетких параметров с целью сокращения числа входных параметров нечетких правил, а на втором - осуществляется синтез нечетких моделей (правил вывода) типа Мамдани и применение матричного представления нечеткой логики для решения задач классификации.ru-RU
dc.formatapplication/pdf
dc.identifierhttps://ijdt.uz/index.php/ijdt/article/view/50
dc.identifier.urihttp://dspace.umsida.ac.id/handle/123456789/6812
dc.languagerus
dc.publisherSamarkand branch of TUITen-US
dc.relationhttps://ijdt.uz/index.php/ijdt/article/view/50/32
dc.rightsCopyright (c) 2022 Mukhamediyeva D.T.en-US
dc.sourceINTERNATIONAL JOURNAL OF THEORETICAL AND APPLIED ISSUES OF DIGITAL TECHNOLOGIES; Vol. 2 No. 2 (2022): International Journal of Theoretical and Applied Issues of Digital Technologies; 85-93en-US
dc.sourceМеждународный Журнал Теоретических и Прикладных Вопросов Цифровых Технологий; Том 2 № 2 (2022): Международный журнал теоретических и прикладных вопросов цифровых технологий; 85-93ru-RU
dc.source2181-3094
dc.source2181-3086
dc.subjectfuzzy seten-US
dc.subjectproduction rulesen-US
dc.subjectfuzzy inferenceen-US
dc.subjectfuzzy modelen-US
dc.subjectknowledge baseen-US
dc.subjectexpert knowledge matrixen-US
dc.subjectalgorithmen-US
dc.subjectalternativeen-US
dc.subjectdecision makingen-US
dc.subjectнечеткое множествоru-RU
dc.subjectправила продукцийru-RU
dc.subjectнечеткий выводru-RU
dc.subjectнечеткая модель, база знанийru-RU
dc.subjectэкспертная матрица знанийru-RU
dc.subjectалгоритмru-RU
dc.subjectальтернатива принятий решенийru-RU
dc.titleLearning Algorithm for Matrix Representation of Fuzzy Logical Inclusion Systemsen-US
dc.titleАлгоритм обучения матричного представления нечетких систем логического выводаru-RU
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typePeer-reviewed Articleen-US
Files
Collections
International Journal of Theoretical and Applied Issues of Digital Technologies