Počet záznamů: 1
RBF Neural Networks and Radial Fuzzy Systems
- 1.
SYSNO ASEP 0453637 Druh ASEP C - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.) Zařazení RIV D - Článek ve sborníku Název RBF Neural Networks and Radial Fuzzy Systems Tvůrce(i) Coufal, David (UIVT-O) RID, SAI, ORCID Zdroj.dok. Engineering Applications of Neural Networks. - Cham : Springer, 2015 / Iliadis L. ; Jayne C. - ISSN 1865-0929 - ISBN 978-3-319-23981-1 Rozsah stran s. 206-215 Poč.str. 10 s. Forma vydání Tištěná - P Akce EANN 2015. International Conference /16./ Datum konání 25.09.2015 - 28.09.2015 Místo konání Rhodes Země GR - Řecko Typ akce WRD Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. CH - Švýcarsko Klíč. slova RBF neural networks ; Radial fuzzy systems ; Conjunctive and implicative rule bases Vědní obor RIV IN - Informatika CEP LD13002 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy Institucionální podpora UIVT-O - RVO:67985807 EID SCOPUS 84951826652 DOI 10.1007/978-3-319-23983-5_20 Anotace RBF neural networks are an efficient tool for acquisition and representation of functional relations reflected in empirical data. The interpretation of acquired knowledge is, however, generally difficult because the knowledge is encoded into values of the parameters of the network. Contrary to neural networks, fuzzy systems allow a more convenient interpretation of the stored knowledge in the form of IF-THEN rules. This paper contributes to the fusion of these two concepts. Namely, we show that a RBF neural network can be interpreted as the radial fuzzy system. The proposed approach is based on the study of conjunctive and implicative representations of the rule base in radial fuzzy systems. We present conditions under which both representations are computationally close and, as the consequence, a reasonable syntactic interpretation of RBF neural networks can be introduced. Pracoviště Ústav informatiky Kontakt Tereza Šírová, sirova@cs.cas.cz, Tel.: 266 053 800 Rok sběru 2016
Počet záznamů: 1