Розглянуто нейро-фаззі мережу Колмогорова, що є гібридом схеми суперпозиції функцій однієї змінної, нейронну мережу прямого розповсюдження та систему нечіткого виводу типу Такагі - Сугено. Запропоновано новий пакетний градієнтний алгоритм навчання на базі зворотного поширення похибок та методів оптимізації другого порядку. Розглянуту мережу та запропонований алгоритм навчання можна використовувати для вирішення задач класифікації даних, прогнозування часових послідовностей, нейрокерування, емуляції та ін.

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"