An Improvement of Non-Linear Neuro-Fuzzy Model Properties
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F01%3A00000961" target="_blank" >RIV/61989100:27240/01:00000961 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
An Improvement of Non-Linear Neuro-Fuzzy Model Properties
Popis výsledku v původním jazyce
A fuzzy neural network is constructed based on fuzzy model Takagi-Sugeno type. By learning of tne neural network we can tune of embedded initial fuzzy model. To show the applicability of new method and to make a possibility to real system modelling the fuzzy neural network program tool FUZNET is presented
Název v anglickém jazyce
An Improvement of Non-Linear Neuro-Fuzzy Model Properties
Popis výsledku anglicky
A fuzzy neural network is constructed based on fuzzy model Takagi-Sugeno type. By learning of tne neural network we can tune of embedded initial fuzzy model. To show the applicability of new method and to make a possibility to real system modelling the fuzzy neural network program tool FUZNET is presented
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
JB - Senzory, čidla, měření a regulace
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2001
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Neural Network World
ISSN
1210-0552
e-ISSN
—
Svazek periodika
11
Číslo periodika v rámci svazku
5
Stát vydavatele periodika
CZ - Česká republika
Počet stran výsledku
112
Strana od-do
503-523
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
—