Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/100507
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.advisorPonomareva, E. V.en
dc.contributor.advisorПономарева, Е. В.ru
dc.contributor.authorTeslenko, A.en
dc.contributor.authorТесленко, А. Р.ru
dc.date.accessioned2021-07-29T05:51:14Z-
dc.date.available2021-07-29T05:51:14Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.citationTeslenko A. NFC technology and its information security / A. Teslenko ; научный руководитель E. V. Ponomareva // Язык в сфере профессиональной коммуникации : сборник материалов международной научно-практической конференции преподавателей, аспирантов и студентов (Екатеринбург, 29 апреля 2021 г.). — Екатеринбург : ООО «Издательский Дом «Ажур», 2021. — С. 595-600.en
dc.identifier.isbn978-5-91256-521-2-
dc.identifier.urihttp://elar.urfu.ru/handle/10995/100507-
dc.description.abstractСуществует отдельная разновидность в теории нейронных сетей – это нейро-нечеткие сети. Они основаны на применении нечеткой логики и искусственных нейронных сетей в тандеме. Этот аппарат признан самым перспективным для решения многих задач интеллектуального управления. С помощью него можно как строить регуляторы для систем, так и проводить идентификацию. В данной статье будут рассмотрены различные методы обучения нейро-нечетких сетей на примере обучения самой универсальной из них – ANFIS.ru
dc.description.abstractThere is a separate variety in the theory of neural networks – these are neuro-fuzzy networks. They are based on the application of fuzzy logic and artificial neural networks in tandem. This device is recognized as the most promising for solving many problems of intelligent control. With it, you can both build regulators for systems and perform identification. In this article, we will examine various methods of training neuro-fuzzy networks by the example of training the most universal of them – ANFIS.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isoenen
dc.publisherООО «Издательский Дом «Ажур»ru
dc.relation.ispartofЯзык в сфере профессиональной коммуникации.— Екатеринбург, 2021ru
dc.subjectНЕЙРО-НЕЧЕТКИЕ СЕТИru
dc.subjectАДАПТИВНО-СЕТЕВАЯ СИСТЕМА НЕЧЕТКОГО ВЫВОДАru
dc.subjectИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫru
dc.subjectФУНКЦИЯ ПРИНАДЛЕЖНОСТИru
dc.subjectNEURO-FUZZY NETWORKSen
dc.subjectANFISen
dc.subjectADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEMen
dc.subjectINTELLIGENT SYSTEMSen
dc.subjectMEMBERSHIP FUNCTIONen
dc.titleNFC technology and its information securityen
dc.title.alternativeМетоды обучения нейро – нечетких сетейru
dc.typeConference Paperen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjecten
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen
dc.conference.nameМеждународная научно-практическая конференция преподавателей, аспирантов и студентов «Язык в сфере профессиональной коммуникации»ru
dc.conference.nameInternational research to practice conference for educators, postgraduates and students "Languages in professional communication"en
dc.conference.date29.04.2021-
local.description.firstpage595-
local.description.lastpage600-
Располагается в коллекциях:Конференции, семинары

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
978-5-91256-521-2_2021_093.pdf362,81 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


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