Flexible wavelet-neuro-fuzzy neuron in dynamic data mining tasks

Запропоновано нову гнучку модифікацію нео-фаззі нейрону та алгоритм навчання усіх параметрів. Запропонований алгоритм навчання дає змогу налаштувати не тільки синаптичні ваги, але й параметри функцій активації-приналежності та її форми, що дає змогу уникнути виникнення «дірок» у вхідному просторі. Запропонований алгоритм навчання має як фільтруючі, так і властивості слідкування, таким чином гнучкий нео-фаззі нейрон може використовуватися для вирішення задач прогнозування, фільтрації та згладжування нестаціонарних стохастичних и хаотичних послідовностей. Перевагами запропонованого підходу є простота обчислення у порівняні з відомими алгоритмами навчання гібридних вейвлет-нейро-фаззі-систем обчислювального інтелекту.Предлагается новая гибкая модификация нео-фаззи нейрона и алгоритм обучения всех его параметров. Предложенный алгоритм обучения позволяет настраивать не только синаптические веса, но и параметры функций активации-принадлежности и ее формы, что позволяет избежать возникновения «дырок» во входном пространстве. Предложенный алгоритм обучения обладает как фильтрующими, так и следящими свойствами, таким образом гибкий нео-фаззи нейрон может использоваться для решения задач прогнозирования, фильтрации и сглаживания нестационарных и хаотических последовательностей. Преимуществом предложенного подхода являются вычислительная простота в сравнении с известными алгоритмами обучения гибридных вэйвлет-нейро-фззи систем вычислительного интеллекта.A new flexible modification of neo-fuzzy neuron (FNFN) and adaptive learning algorithms for the tuning of its all parameters are proposed in the paper. The algorithms are interesting in that they provide on-line tuning of not only the synaptic weights and membership functions parameters, but also forms of these functions, that provide improving approximation properties and allow to avoid the occurrence of ”gaps” in space of inputs. The proposed algorithms have both the tracking and filtering properties, so the FNFN can be effectively used for prediction, filtering and smoothing of non-stationary stochastic and chaotic sequences. A special feature of the proposed approach is its computational simplicity in comparison with known learning procedures for hybrid wavelet-neuro-fuzzy systems of computational intelligence

Нетрадиційні функції приналежності для фільтрації зображень з використанням підходу нечітких груп рівних

Пропонється застосувати для фільтрації кольорових цифрових зображень нечіткі групи рівних в межах ковзного вікна. Результат фільтра визначається ансамблем функцій приналежності, які відрізняються ступенем крутизни і опуклості. Це дозволяє вибирати потрібну функцію в залежності від властивостей зображення і виду перешкоди. Проведено порівняння дії фільтра з нечіткими групами рівних із запропонованими функціями належності в умовах декількох типів шуму.It is proposed to apply to the digital color filtering fuzzy peer group within the sliding window. The result of the filter is determined by the ensemble of membership functions, which differ in the slope and convexity. This allows to select the desired function depending on the image properties and the disturbance type. A comparison of the fuzzy peer groups filter with the proposed membership functions effects in terms of several types of noise is made

Multilayer gmdh-neuro-fuzzy network based on extended neo-fuzzy neurons and its application in online facial expression recognition

Real-time image recognition is required in many important practical problems. Interaction with users in online mode requires flexibility and adaptability from applications. The Group Method of Data Handling (GMDH) allows changing the model structure and adjusting the system architecture to the characteristics of each task under consideration. Moreover, the approximating properties of neo-fuzzy neurons used as elements of the system provide the high recognition accuracy under conditions of short data samples. This paper proposes a multilayer GMDH-neuro-fuzzy network based on extended neo-fuzzy neurons. The learning algorithm has filtering and tracking properties, guarantees the required speed important for real-time applications. The effectiveness of the proposed system is confirmed for the human emotions recognition

Вэйвлет-нейро-фаззи система типа-2 и алгоритм ее обучения в задачах интеллектуальной обработки информации

В статті запропонована вейвлет-нейро-фаззі система типу-2, що реалізується за допомогою ансамблю звичайних систем першого типу з різними параметрами фаззі-вейвлет-функцій належності типу-2. Також запропонована процедура редукції-дефаззіфікації реального часу, що дозволяє в on-line режимі синтезувати оптимальний вихідний сигнал. Введену вейвлет-нейро-фаззі систему типу-2 можна використовувати для вирішення задач інтелектуальної обробки інформації. Проведено експериментальне моделювання на довільних нестаціонарних процесах, результати, якого підтверджують доцільність запропонованих методів.The type-2 wavelet-neuro-fuzzy system, which is implemented by the ensemble of usual type-1 systems with different parameters of type-2 fuzzy-wavelet membership function is proposed. Also the real time type-reduction and defuzzyfication procedure is introduced, which allows to synthesize the optimal output signal on-line. The proposed type-2 wavelet-neuro-fuzzy systems can be used in Data Mining tasks. The experimental simulations based on different non-stationary process are performed. Experimental simulation results confirm the appropriateness of the proposed methods.В статье предложена вэйвлет-нейро-фаззи система типа-2, которая реализуется с помощью ансамбля обычных систем первого типа с различными параметрами фаззи-вэйвлет-функций принадлежности типа-2. Также предложена процедура редукции-дефаззификации реального времени, позволяющая в on-line режиме синтезировать оптимальный выходной сигнал. Введенную вэйвлет-нейро-фаззи систему типа-2 можно использовать для решения задач интеллектуальной обработки информации. Проведено экспериментальное моделирование на различных нестационарных процессах, результаты, которого подтверждают эффективность предложенных методов

An adaptive learning algorithm for a neuro-fuzzy network. Ed. by B. Reusch "Computational Intelligence. Theory and Applications

Abstract: In different fields a conception of granules is applied both as a group of elements defined by interna

Задача оценки близости многомерных объектов анализа данных

Бодянский Е. В. Задача оценки близости многомерных объектов анализа данных. / Е. В. Бодянский, В. М. Струков, Д. Ю. Узлов // Управляющие системы и машины. - 2016. - № 6. - С. 67-72.Стаття присвячена проблемі оцінки близькості багатовимірних об’єктів, признаки яких вимірюються в різних шкалах, а оброблювані дані мають велику розмірність і в силу різних причин мають пропуски. Запропонований спосіб оцінки близькості таких об’єктів, який дозволяє будувати алгоритми кластеризації, класифікації і асоціації з її використанням та застосовувати при цьому класичні методи. The article is devoted to the problem of proximity estimation of multidimensional objects with different measurement scales properties but processing data are big data and have omissions. The way of such objects proximity estimation is proposed, which enables to build algorithms of clustering, classification and association applying classic methods. Статья посвящена проблеме оценки близости многомерных объектов, признаки которых измеряются в разных шкалах, а обрабатываемые данные имеют большую размерность и в силу различных причин содержат пропуски. Предложен способ оценки близости таких объектов, который позволяет строить алгоритмы кластеризации, классификации и ассоциации, основанные на ней, с использованием классических методов

Кластеризація векторних та матричних масивів даних із використанням комбінованого еволюційного методу рибних зграй

The problem of clustering data arrays described in both vector and matrix forms and based on the optimization of data distribution density functions in these arrays is considered. For the optimization of these functions, the algorithm that is a hybrid of Fish School Search, random search, and evolutionary optimization is proposed. This algorithm does not require calculating the optimized function’s derivatives and, in the general case, is designed to find optimums of multiextremal functions of the matrix argument (images). The proposed approach reduces the number of runs of the optimization procedure, finds extrema of complex functions with many extrema, and is simple in numerical implementation.Розглянуто задачу кластеризації масивів даних, що описано як у векторній, так і матричній формі на основі оптимізації функцій щільності розподілу даних у цих масивах. Для оптимізації цих функцій – пошуку локальних екстремумів запропоновано алгоритм, що є гібридом Fish School Search, випадкового пошуку та еволюційної оптимізації. Цей алгоритм не потребує обчислення похідних функції, що оптимізується, і у загальному випадку призначений для відшукання максимумів багатоекстремальних функцій матричного аргумента (зображень). Запропонований підхід дозволяє скоротити кількість запусків процедури оптимізації, знаходити екстремуми функцій складної форми та є простим у числовій реалізації