Офіційний веб сайт

Динамічний інтелектуальний аналіз даних на основі гібридних еволюційних нейро-фаззі систем

м42

Представлено Харківським національним університетом радіоелектроніки.

Автор: Винокурова О.А., д.т.н.

Робота присвячена вирішенню актуальної науково-технічної проблеми розробки методів динамічного інтелектуального аналізу для послідовної обробки нестаціонарних нелінійних сигналів на основі гібридних еволюційних адаптивних нейро-фаззі систем, здатних функціонувати за умов дефіциту апріорної та поточної інформації щодо структури та параметрів, що мають можливість обробки часових рядів з короткою і довгою вибіркою з локальними особливостями, а також забруднених викидами з невідомим розподілом, і характеризуються підвищеною швидкістю навчання.

Вперше запропоновано низку гібридних адаптивних еволюційних нейро-фаззі-систем, гібридних нейро-фаззі-систем типа-2. Для розроблених архітектур гібридних еволюційних адаптивних нейро-фаззі систем запропоновано низку методів навчання, на основі квазі-н’ютоновських, які характеризуються підвищеною швидкодією, слідкуючими та фільтруючими властивостями.

Проведено експериментальне моделювання на довільних нестаціонарних часових рядах та реальних даних, результати, яких підтверджують актуальність підходу, що розвивається.

Кількість публікацій: 125, в т.ч. за тематикою роботи 4 монографії (2 колективні - за кордоном), 65 статей (14 - у зарубіжних виданнях), 55 тез доповідей. Загальна кількість посилань на публікації авторів складає 29 (згідно з базою даних Scopus).