Аппроксимация функций и квадратурные формулы
Рассмотрены два основных этапа построения нечетких аппроксиматоров: идентификация структуры, идентификация параметров. Для идентификации структуры предложено использовать следующие методы: нечеткий кластерный анализ, нечеткое разделение и субъективное разделение данных. Для оптимизации параметров выбраны следующие методы: основанные на производных и метаэвристические. В первой группе рассмотрены метод наименьших квадратов, градиентный метод, фильтр Калмана. Во второй группе – дискретный, прямой и непрерывный алгоритмы муравьиной колонии, алгоритм роящихся частиц, генетический алгоритм. Представлены результаты компьютерного эксперимента.
Примечание. Тезисы докладов публикуются в авторской редакции
Ваши комментарии Обратная связь |
[Головная страница] [Конференции] |
© 1996-2000, Институт вычислительных технологий СО РАН, Новосибирск
© 1996-2000, Сибирское отделение Российской академии наук, Новосибирск
Дата последней модификации: 06-Jul-2012 (11:49:22)