Колчигин, Б. В.Волкова, В. В.Бодянский, Е. В.Колчигiн, Б. В.Волкова, В. В.Бодянський, Є. В.Колчигiн, Б. В.Волкова, В. В.Бодянський, Є. В.Kolchygin, B.Volkova, V.Bodyanskiy, Ye.2026-06-152026-06-152011https://eir.zp.edu.ua/handle/123456789/29472Колчигин Б. В. Адаптивная нейро-фаззи сеть Кохонена / Б. В. Колчигин, В. В. Волкова, Е. В. Бодянский // Радіоелектроніка, інформатика, управління. – 2011. – № 1 (24). – C. 99-104.RU: В статье предложен рекуррентный алгоритм обучения составной кластеризирующей нейро-фаззи сети Кохонена, являющейся обобщением WTA и WTM принципов обучения и алогоритмов Кашьяпа-Блейдона и Цыпкина, а также объединяющий в себе возможностный и вероятностный подходы к кластеризации. UK: У роботі запропоновано рекурентний алгоритм навчання складової нейро-фаззі мережі Кохонена для кластеризації. Запропонований алгоритм є узагальненням WTA, WTM принципів навчання та алгоритмів Кашьяпа-Блейдона та Ципкіна, а також об’єднує в собі імовірнісний та можливісний методи навчання. EN: Recurrent learning algorithm for compartmental adaptive fuzzy Kohonen clustering network is proposed. The algorithm is generalization of WTA and WTM concepts and Kashyap-Blaydon and Tsypkin learning algorithms and also combines probabilistic and possibilistic clustering methods.ruалгоритм самообучениякластеризациянейро-фаззи сетьсамоорганизующаяся карта Кохоненаалгоритм самонавчаннякластеризаціянейро-фаззі мережасамоорганізована карта Кохоненаclusteringneuro-fuzzy networkself-learning algorithmself-organizing Kohonen mapArticle