Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/37844
Название: Models of neural networks with fuzzy activation functions
Авторы: Nguyen, A. T.
Korikov, Anatoly Mikhailovich
Ключевые слова: нейронные сети; нечеткие функции; активация; нечеткие нейронные сети; импульсы
Дата публикации: 2017
Издатель: IOP Publishing
Библиографическое описание: Nguyen A. T. Models of neural networks with fuzzy activation functions / A. T. Nguyen, A. M. Korikov // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. — 2017. — Vol. 177 : Mechanical Engineering, Automation and Control Systems (MEACS 2016) : International Conference, October 27–29, 2016, Tomsk, Russia : [proceedings]. — [012031, 5 p.].
Аннотация: This paper investigates the application of a new form of neuron activation functions that are based on the fuzzy membership functions derived from the theory of fuzzy systems. On the basis of the results regarding neuron models with fuzzy activation functions, we created the models of fuzzy-neural networks. These fuzzy-neural network models differ from conventional networks that employ the fuzzy inference systems using the methods of neural networks. While conventional fuzzy-neural networks belong to the first type, fuzzy-neural networks proposed here are defined as the second-type models. The simulation results show that the proposed second-type model can successfully solve the problem of the property prediction for time – dependent signals. Neural networks with fuzzy impulse activation functions can be widely applied in many fields of science, technology and mechanical engineering to solve the problems of classification, prediction, approximation, etc.
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/37844
Располагается в коллекциях:Материалы конференций

Файлы этого ресурса:
Файл РазмерФормат 
dx.doi.org-10.1088-1757-899X-177-1-012031.pdf352,37 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.