ИЗВЛЕЧЕНИЕ ЗНАНИЙ ИЗ БАЗ ДАННЫХ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРО-НЕЧЕТКОЙ МОДЕЛИ
##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.