Дейнеко, А. О.Плісc, І. П.Бодянський, Є. В.Deineko, A. A.Pliss, I. P.Bodyanskiy, Ye.2026-06-082026-06-082012https://eir.zp.edu.ua/handle/123456789/29259Дейнеко А. О. Комбіноване навчання еволюційної нейро-фаззі системи / А. О. Дейнеко, І. П. Плісc, Є. В. Бодянський // Радіоелектроніка, інформатика, управління. – 2012. – № 1 (26). – C. 86-92.UK: Запропоновано архітектуру еволюційної нейро-фаззі системи, що не схильна до прокльону розмірності, здатна обробляти інформацію в режимі реального часу, адаптуючи при цьому свої параметри і структуру до умов задачі. У якості активаційних функцій було використано ядерні функції. EN: In this work the evolving neuro-fuzzy system with kernel activation function that contains fuzzy support vector machine, normalized radial basis function neural network and general regression neuro-fuzzy network as subsystems is proposed. This network is tuned using both optimization and memory based approaches and does not inclined to the «curse of dimensionality», is able to real time mode information processing by adapting its parameters and structure to problem conditions.ukеволюційна нейро-фаззі системанормалізована радіально-базисна нейронна мережаузагальнена регресійна нейро-фаззі мережанечітка машина опорних векторівядерна функція активаціїevolving neuro-fuzzy systemnormalized radialbasis function neural networkgeneral regression neuro-fuzzy networkfuzzy support vector machinekernel activation functionArticle