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

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

Fuzzy clusterization of data in ordinal scale based on membership and likelihood functions

Рассмотрена задача кластеризациии данных, заданных в порядковой шкале, в условиях перекрывающихся кластеров. Для классификации предложено использовать подход, основанный на совместном применении функций принадлежности и правдоподобия.Розглядається задача кластеризації даних, що задані в порядковій шкалі, в умовах кластерів, що перекриваються. Для класифікації запропоновано підхід, на основі сумісного використання функцій належності та правдоподібності.Fuzzy clusterization of data in ordinal scale based on membership and likelihood functions taking into account the overlapped clusters is consіdered

Learning algorithm for neuro-fuzzy Kolmogorov’s network based on the error back-propagation and 2-nd order optimization methods

В роботі розглянута нейро-фаззі мережа Колмогорова, що являє собою гібрид схеми суперпозиції функцій однієї змінної, нейронну мережу прямого розповсюдження та систему нечіткого виводу типу Такагі-Сугено. Запропонований новий пакетний градієнтний алгоритм навчання на основі зворотного поширення похибок та методів оптимізації другого порядку. Розглянута мережа та запропонований алгоритм навчання можуть бути використані для вирішення задач класифікації даних, прогнозування часових послідовностей, нейрокерування, емуляції та ін.The architecture of the neuro-fuzzy Kolmogorov’s network which is the hybrid of the superposition scheme of univariate functions, two-layer feed-forward neural network, and Takagi-Sugeno type fuzzy inference system is considered. A batch gradient-based learning procedure based on the error back-propagation and 2-nd order optimization methods is proposed. The considered network and the proposed learning algorithm can be applied to the problems of data classification, time-series prediction, neuro-control, emulation, etc.В работе рассмотрена нейро-фаззи сеть Колмогорова, которая представляет собой гибрид схемы суперпозиции функций одной переменной, нейронную сеть прямого распространения и систему нечеткого вывода типа Такаги-Сугено. Предложено новый пакетный градиентный алгоритм обучения на основе обратного распространения ошибок и методов оптимизации второго порядка. Рассмотренная сеть и предложенный алгоритм обучения могут быть использованы для решения задач классификации данных, прогнозирования временных последовательностей нейроуправления, эмуляции и др

Neuro-fuzzy Kolmogorov’s network with polynomial activation functions and its gradient-based learning algorithm

В роботi розглянута архiтектура нейро-фаззi-мережi Колмогорова, що являє собою гiбрид схеми суперпозицiї функцiй однiєї змiнної, двошарової нейронної мережi та дворiвневої системи нечiткого виведення. Ця мережа базується на використаннi дзвонуватих несиметричних полiномiальних функцiй приналежностi четвертого порядку. Запропонована градiєнтна процедура навчання для настроювання вагових коефiцiєнтiв та активацiйних функцiй вихiдного шару. Запропонована мережа може бути використана для вирiшення задач класифiкацiї даних, прогнозування часових послiдовностей, нейрокерування, емуляцiї та iн.The architecture of the neuro-fuzzy Kolmogorov’s network which is the hybrid of the superposition scheme of univariate functions, two-layer neural network, and multiresolution approach to a fuzzy reasoning is considered. Nonsymmetrical bell-shaped polynomial activation functions of the fourth order are used. A gradient-based learning procedure which tunes both the synaptic weights and activation functions of the output layer is proposed. The proposed network can be applied to the problems of data classification, time-series prediction, neuro-control, emulation, etc.В работе рассмотрена архитектура нейро-фаззи-сети Колмагорова, которыя представляет собой гибрид схемы суперпозиции функций одной переменной, двуслойной нейронной сети и двухуровневой системы нечеткого вывода. Эта сеть базируется на использовании колокольчатых несимметричных полиномиальных функций принадлежности четвертого порядка. Предложена градиентная процедура обучения для настройки весовых коэффициентов и активационных функций выходного слоя. Предложенная сеть может быть использована для решения задач классификации данных, прогнозирования временных последовательностей, нейроуправления, эмуляции и др

Radial–basis fuzzy–wavelet neural network robust learning algorithm

В статті запропоновано робастний алгоритм навчання радіально–базисної адаптивної фаззі–вейвлет–нейронної мережі на базі критерію Р. Велша. Запропонований алгоритм навчання дозволяє оброблювати сигнали за умов суттєвих завад, а також при наявності викидів з великою амплітудою. Результати експеримента підтверджують ефективність запропонованого робастного алгоритму навчання.In this paper a robust learning algorithm of the radial–basis adaptive fuzzy–wavelet–neural network based on R. Welsh criterion is proposed. Proposed learning algorithm allows signals processing under significant noise level and under outliers. The experiment results are confirmed the effectiveness of proposed robust learning algorithm.В статье предложено робастный алгоритм обучения радиально-базисной адаптивной фаззи-вейвлет-нейронной сети на базе критерия Р. Велша. Предложенный алгоритм обучения позволяет обрабатывать сигналы при условиях существенных помех, а также при наличии выбросов с большой амплитудой. Результаты эксперимента подтверждают эффективность предложенного робастного алгоритма обучения