ИЗВЛЕЧЕНИЕ ЗНАНИЙ ИЗ БАЗ ДАННЫХ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРО-НЕЧЕТКОЙ МОДЕЛИ
##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Аннотация
Кратко рассматриваются технологии извлечения знаний и типы извлекаемых знаний. Предлагается метод извлечения знаний, представляемых в виде наборов ассоциативных правил «ЕСЛИ…, ТО…». Метод реализуется с помощью нейро-нечеткого моделирования предметной области. Описываются приемы построения нечеткой логической модели анализируемой предметной области и способы применения нейронных сетей для выделения нечетких правил. Рассмотрено программное обеспечение для построения нечеткой модели. Описывается алгоритм извлечения знаний из анализируемых баз данных.
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Библиографические ссылки
Piatetsky-Shapiro, G. Knowledge Discovery in Databases / G. Piatetsky-Shapiro, W.J. Frawley. – AAAI/MIT Press, 1991.
Wittern, I.H. Data Mining: practical machine learning tools and techniques / I.H. Wittern, E. Frank. – 2 ed. – Elsevier, 2016.
Aggarwal, C. Data classification: algorithms and applications / C. Aggarwal. – CRC Press, 2014.
Флах П. Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных / П. Флах. – М. : ДМК, 2017.
Kasko, B. Neural networks and Fuzzy Systems / B. Kasko. – NY. : Printice – Hall, 1992.
fuzzyTECH®INFORM GmbH. – Режим доступа http://www.fuzzytech.com/. – Дата доступа: 13.06.2018.
Von Altrock, C. Fuzzy Logic and NeuroFuzzy Application Explained / C. Von Altrock. – Prentice – Hall, 1995.
Рекомендуемые статьи автора (авторов)
- А. Ф. ОСЬКИН, Д. А. ОСЬКИН, АЛГОРИТМ И ПРОГРАММА ЧИСЛЕННОЙ ОПТИМИЗАЦИИ, РЕАЛИЗУЮЩИЕ МЕТОД РОЯ ЧАСТИЦ, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 4 (2022)
- А. Ф. ОСЬКИН, Д. А. ОСЬКИН, МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭПИДЕМИИ С ПОМОЩЬЮ КЛЕТОЧНЫХ АВТОМАТОВ, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 4 (2021)
- А. Ф. ОСЬКИН, Г. Ф. КОНАПЛЕВА, Т. А. ТАВГЕНЬ, В. О. ГРОППЕН, СОЗДАНИЕ БАЗ ЗНАНИЙ ДЛЯ ЭЛЕКТРОННЫХ УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ С ПОМОЩЬЮ ОНТОЛОГИЧЕСКОГО ПОДХОДА, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 1 (2023)
- А. Ф. ОСЬКИН, Е. В. ДАНЧЕНКО, Д. А. ОСЬКИН, АЛГОРИТМ МНОГОМЕРНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ, ОСНОВАННЫЙ НА МЕТОДЕ ПОЛИАДИЧЕСКИХ ЧИСЕЛ, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 12 (2019)
- А. Ф. ОСЬКИН, Д. А. ОСЬКИН, ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ДАННЫХ В СРЕДЕ ПРИЛОЖЕНИЯ RStudio, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 4 (2020)
- А. Ф. ОСЬКИН, Д. А. ОСЬКИН, ПРИМЕНЕНИЕ НЕЧЕТКИХ КОГНИТИВНЫХ КАРТ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПЛОХОСТРУКТУРИРОВАННЫХ СИСТЕМ, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 4 (2017)
- А. Ф. ОСЬКИН, Д. А. ОСЬКИН, ПРИМЕНЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ДАННЫХ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УСПЕШНОСТИ УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 4 (2016)
- А. Ф. ОСЬКИН, А. А. БОЛБОТУНОВ, ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ГОДИЧНОГО РАДИАЛЬНОГО ПРИРОСТА ДЕРЕВЬЕВ, Вестник Полоцкого государственного университета. Серия С. Фундаментальные науки: № 12 (2015)