Науковці кафедри представили результати своїх досліджень

30 August 2023

29 серпня у видавництві Springer в серії Studies in Computational Intelligence (SCI, volume 1107) під редакцією М. Згуровського та Н. Панкратової вийшла книга «System Analysis and Artificial Intelligence».

Книга містить найновіші наукові праці українських вчених та їхніх закордонних колег у трьох взаємопов’язаних галузях: системний аналіз, штучний інтелект та інтелектуальний аналіз даних. 

Результати досліджень науковців кафедри штучного інтелекту представлені у розділі:
Bodyanskiy, Y., Chala, O., Filatov, V., Pliss, I. (2023). Neo-Fuzzy Radial-Basis Function Neural Network and Its Combined Learning. In: Zgurovsky, M., Pankratova, N. (eds) System Analysis and Artificial Intelligence . Studies in Computational Intelligence, vol 1107. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-37450-0_19
Нечітка нейронна мережа з радіально-базисною функцією стекування (NF-RBFNN) – це запропонована гібридна нейромережева система, яка поєднує традиційну RBFNN та нечіткий нейрон. Ця комбінація має на меті створити ефективну систему, яка добре працює в сценаріях з обмеженими наборами даних або коли потрібне швидке навчання через отримання даних в режимі онлайн. NF-RBFNN складається з двох незалежних підсистем, які полегшують швидке налаштування параметрів та реалізацію. Завдяки здатності апроксимувати нелінійні функції та обробляти невизначену інформацію, нео-нечіткий нейрон і традиційна нейронна мережа з радіально-базисною функцією відомі своїми сильними сторонами. Поєднуючи ці два підходи, NF-RBFNN є ефективною гібридною нейронною мережею, яка може покращити властивості апроксимації при обробці невизначеностей. Зрештою, ця проста, але ефективна система чудово підходить для ситуацій, коли потрібно швидко навчатися та обробляти невизначену інформацію. Завдяки своїй вражаючій продуктивності та простоті реалізації, система має великий потенціал для безлічі практичних застосувань у різних галузях.

Вітаємо авторів з публікацією у виданні Springer!