ГИБРИДНЫЙ МЕТОД ВОССТАНОВЛЕНИЯ ПРОПУЩЕННЫХ ДАННЫХ С АДАПТИВНЫМ УПРАВЛЕНИЕМ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ И НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ | Научно-инновационный портал СФУ

ГИБРИДНЫЙ МЕТОД ВОССТАНОВЛЕНИЯ ПРОПУЩЕННЫХ ДАННЫХ С АДАПТИВНЫМ УПРАВЛЕНИЕМ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ И НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Перевод названия: HYBRID METHOD OF RECONSTRUCTION OF MISSING DATA WITH ADAPTIVE CONTROL ON THE BASIS OF FUZZY LOGIC AND NEURAL NETWORKS

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2012

Ключевые слова: hybrid method, Data reconstruction, adaptive control, neural networks, fuzzy logic, гибридный метод, восстановление данных, адаптивное управление, нейронные сети, нечеткая логика

Аннотация: Рассматривается задача восстановления пропущенных значений в массивах данных. Предложен гибридный метод, использующий преимущества отдельных методов восстановления. Рассмотрена адаптивная модель управления работой метода, основанная на использовании нечеткой логики и искусственных нейронных сетей. The problem of the reconstruction of the missed data in databases is considered. A hybrid method implementing the advantages of some peculiar techniques of the reconstruction is suggested. The adaptive model of the control of the method work based on fussy logics and artificial neural networks is described.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Вестник Красноярского государственного педагогического университета им. В.П. Астафьева

Выпуск журнала: 4

Номера страниц: 222-227

ISSN журнала: 19950861

Место издания: Красноярск

Издатель: федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Красноярский государственный педагогический университет им. В.П. Астафьева"

Авторы

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.