| http://dbpedia.org/ontology/abstract
|
الأنظمة العصبية الضبابية (بالإنجليزية: Neu … الأنظمة العصبية الضبابية (بالإنجليزية: Neuro-Fuzzy Systems) هي أنظمة هجينة متكونة من أنظمة الشبكات العصبية الاصطناعية والأنظمة الضبابية أي القائمة على المنطق الضبابي. الهدف من هذه الأنظمة الهجينة هي استغلال كل من خصائص الأنظمة العصبية الاصطناعية كالتعميم والأنظمة الضبابية التي تحاكي في عملها عمليات التفكير البشري.عادة ما تعتبر هذه الأنظمة تطويرا لأنظمة المنطق ضبابي لكنها أيضا تستعمل للدلالة على:
* تحسين أو ضبط معاملات الشبكات العصبية الاصطناعية كعدد النيورونات في الشبكة أو
* نمذجة الضبابية أو طرق الاستنتاج الضبابي عن طريق الشبكات العصبية الاصطناعية و يتم عادة التفرقة بين نوعين من الأنظمة العصبية الضبابية:
* الأنظمة الهجينة hybrid neuro fuzzy systems التي لا يمكن فيها فك الارتباط بين النظام العصبي ونظام المنطق الضبابي حيث أن الشبكة يمكن فهمها على أنها نظام شبكات عصبية اصطناعية أو في نفس الوقت كنظام منطق ضبابي
* الأنظمة التعاونية cooperative neuro fuzzy systems: وهي أنظمة يتم فيها استعمال شبكة عصبية اصطناعية للتحصل على المعاملات الخاصة بنظام المنطق الضبابي كدالة الانتماء ومن ثم يتم فصل الشبكة عنه ويعمل نظام المنطق الضبابي بمفردهلشبكة عنه ويعمل نظام المنطق الضبابي بمفرده
, In the field of artificial intelligence, neuro-fuzzy refers to combinations of artificial neural networks and fuzzy logic.
, Нейро-нечёткие системы или Нечёткие нейрон … Нейро-нечёткие системы или Нечёткие нейронные сети — это системы из области искусственного интеллекта, были предложены Ж. С. Р. Чангом, которые комбинируют методы искусственных нейронных сетей и систем на нечёткой логике. Нейро-нечёткие системы являются результатом попытки создания гибридной интеллектуальной системы, которая бы давала синергетический эффект этих двух подходов путём комбинирования человекоподобного стиля рассуждений нечётких систем с обучением и коннекционистской структурой нейронных сетей. Основная сила нейро-нечётких систем состоит в том, что они являются универсальными аппроксиматорами со способностью запрашивать интерпретируемые правила ЕСЛИ-ТО. Преимущество нейро-нечётких систем включает в себя две противоречивые необходимости нечёткого моделирования: интерпретируемость и точность. На практике, одно из них всегда преобладает. Нейро-нечёткие системы в исследовательской сфере нечёткого моделирования разделены на две зоны:
* лингвистическое нечёткое моделирование, которое ориентировано на интерпретируемость, в основном, в ;
* точное нечёткое моделирование, которое ориентировано на точность, в основном, в (ТСК).тировано на точность, в основном, в (ТСК).
, En el campo de inteligencia artificial, neuro-borroso (neuro-difuso, o neuro-fuzzy) se refiere a combinaciones de redes neuronales artificiales y lógica difusa.
|
| http://dbpedia.org/ontology/thumbnail
|
http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/ANFIS_-_de.svg?width=300 +
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageExternalLink
|
http://www.soft-computing.de/detail1.html +
, http://www.springeronline.com/sgw/cda/frontpage/0%2C11855%2C5-40109-22-48660080-0%2C00.html +
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageID
|
2715076
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageLength
|
6988
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageRevisionID
|
1096793576
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageWikiLink
|
http://dbpedia.org/resource/Fuzzification +
, http://dbpedia.org/resource/File:ANFIS_-_de.svg +
, http://dbpedia.org/resource/Universal_approximator +
, http://dbpedia.org/resource/Neural_networks +
, http://dbpedia.org/resource/Membership_function +
, http://dbpedia.org/resource/Cluster_analysis +
, http://dbpedia.org/resource/Concept_drift +
, http://dbpedia.org/resource/Unsupervised_learning +
, http://dbpedia.org/resource/Fuzzy_rule +
, http://dbpedia.org/resource/Fuzzy_set +
, http://dbpedia.org/resource/Hybrid_intelligent_system +
, http://dbpedia.org/resource/Data_stream_mining +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Fuzzy_logic +
, http://dbpedia.org/resource/Algorithm +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Neural_networks +
, http://dbpedia.org/resource/Connectionism +
, http://dbpedia.org/resource/Fuzzy_logic +
, http://dbpedia.org/resource/Radial_basis_function +
, http://dbpedia.org/resource/Self_organizing_map +
, http://dbpedia.org/resource/Connectionist +
, http://dbpedia.org/resource/Fuzzy_system +
, http://dbpedia.org/resource/Neural_network +
, http://dbpedia.org/resource/Artificial_neural_network +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Artificial_intelligence +
, http://dbpedia.org/resource/Defuzzification +
, http://dbpedia.org/resource/Artificial_intelligence +
|
| http://dbpedia.org/property/wikiPageUsesTemplate
|
http://dbpedia.org/resource/Template:Cleanup_rewrite +
, http://dbpedia.org/resource/Template:ISBN +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Reflist +
|
| http://purl.org/dc/terms/subject
|
http://dbpedia.org/resource/Category:Neural_networks +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Fuzzy_logic +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Artificial_intelligence +
|
| http://www.w3.org/ns/prov#wasDerivedFrom
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Neuro-fuzzy?oldid=1096793576&ns=0 +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/depiction
|
http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/ANFIS_-_de.svg +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/isPrimaryTopicOf
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Neuro-fuzzy +
|
| owl:sameAs |
http://ar.dbpedia.org/resource/%D9%86%D8%B8%D8%A7%D9%85_%D8%B9%D8%B5%D8%A8%D9%8A_%D8%B6%D8%A8%D8%A7%D8%A8%D9%8A +
, http://es.dbpedia.org/resource/Neuro-borroso +
, http://www.wikidata.org/entity/Q4165150 +
, http://rdf.freebase.com/ns/m.07zn7s +
, http://dbpedia.org/resource/Neuro-fuzzy +
, http://fa.dbpedia.org/resource/%D8%B9%D8%B5%D8%A8%DB%8C-%D9%81%D8%A7%D8%B2%DB%8C +
, http://vi.dbpedia.org/resource/Neuro-fuzzy +
, https://global.dbpedia.org/id/3rpR7 +
, http://ru.dbpedia.org/resource/%D0%9D%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE-%D0%BD%D0%B5%D1%87%D1%91%D1%82%D0%BA%D0%B8%D0%B5_%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D1%8B +
|
| rdfs:comment |
In the field of artificial intelligence, neuro-fuzzy refers to combinations of artificial neural networks and fuzzy logic.
, Нейро-нечёткие системы или Нечёткие нейрон … Нейро-нечёткие системы или Нечёткие нейронные сети — это системы из области искусственного интеллекта, были предложены Ж. С. Р. Чангом, которые комбинируют методы искусственных нейронных сетей и систем на нечёткой логике. Нейро-нечёткие системы являются результатом попытки создания гибридной интеллектуальной системы, которая бы давала синергетический эффект этих двух подходов путём комбинирования человекоподобного стиля рассуждений нечётких систем с обучением и коннекционистской структурой нейронных сетей. Основная сила нейро-нечётких систем состоит в том, что они являются универсальными аппроксиматорами со способностью запрашивать интерпретируемые правила ЕСЛИ-ТО.рашивать интерпретируемые правила ЕСЛИ-ТО.
, الأنظمة العصبية الضبابية (بالإنجليزية: Neu … الأنظمة العصبية الضبابية (بالإنجليزية: Neuro-Fuzzy Systems) هي أنظمة هجينة متكونة من أنظمة الشبكات العصبية الاصطناعية والأنظمة الضبابية أي القائمة على المنطق الضبابي. الهدف من هذه الأنظمة الهجينة هي استغلال كل من خصائص الأنظمة العصبية الاصطناعية كالتعميم والأنظمة الضبابية التي تحاكي في عملها عمليات التفكير البشري.عادة ما تعتبر هذه الأنظمة تطويرا لأنظمة المنطق ضبابي لكنها أيضا تستعمل للدلالة على:
* تحسين أو ضبط معاملات الشبكات العصبية الاصطناعية كعدد النيورونات في الشبكة أو
* نمذجة الضبابية أو طرق الاستنتاج الضبابي عن طريق الشبكات العصبية الاصطناعيةالضبابي عن طريق الشبكات العصبية الاصطناعية
, En el campo de inteligencia artificial, neuro-borroso (neuro-difuso, o neuro-fuzzy) se refiere a combinaciones de redes neuronales artificiales y lógica difusa.
|
| rdfs:label |
Нейро-нечёткие системы
, نظام عصبي ضبابي
, Neuro-fuzzy
, Neuro-borroso
|
