Обучение гранулярных когнитивных карт методом APSO

Обучение гранулярных когнитивных карт методом APSO Full article

Journal

Математические структуры и моделирование
ISSN: 2222-8772 , E-ISSN: 2222-8799

Output data

Year: 2025, Volume: 74, Number: 2, Pages: 123–130 Pages count : 8 DOI: 10.24147/2222-8772.2025.2.123-130

Tags

гранулированные когнитивные карты, метод PSO, ускоренная оптимизация роя частиц.

Authors

Чуканов С.Н. ¹ , Чуканов И.С. ² , Лейхтер С.В. ³

Affiliations

1	Институт математики им. С.Л. Соболева СО РАН, Омский филиал, Омск, Россия
2	Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина,
3	Омский государственный университет им. Ф.M. Достоевского, Омск, Россия

Funding (1)

Омский филиал ФГБУН «Институт математики им. С.Л. Соболева СО РАН».

FWNF-2022-0016

Рассматривается метод ускоренной оптимизации роя частиц для оценивания весов и обучения гранулярных когнитивных карт (GCM). Основная задача процедуры обучения– найти настройку весов GCM, которая приведёт GCMктребуемому устойчивому состоянию. Это достигается посредством минимизации правильно определённой целевой функции. Установленные алгоритмы в значительной степени зависят от начального приближения матрицы весов, которое предоставляется экспертами. В работе для обучения весов нечётких когнитивных карт используется метод ускоренной оптимизации роя частиц (APSO). ОдинизметодовобученияGCMоснованнаметодеускоренной оптимизации роя частиц. APSO используется для определения соответствующих весовых матриц для системы путём минимизации заданной целевой функции.

Чуканов С.Н. , Чуканов И.С. , Лейхтер С.В.
Обучение гранулярных когнитивных карт методом APSO
Математические структуры и моделирование. 2025. Т.74. №2. С.123–130. DOI: 10.24147/2222-8772.2025.2.123-130 РИНЦ

Submitted:	Dec 4, 2024
Published print:	Jun 9, 2025
Published online:	Jun 9, 2025

Elibrary:

82415766

Пока нет цитирований