експоненційною

лінійною

нелінійною

тригонометричною

логарифмічною

дендриту

синапсу

зв’язку

нервової системи

аксону

В цьому випадку в нейронних мережах застосовуються принципи нечіткої логіки для сповільнення процесу налагодження або поліпшення інших параметрів. При такому підході нечітка логіка є лише інструментом нейронних мереж і така система не може бути інтерпретована в нечіткі правила, оскільки являє собою «чорну скриню»;

Системи з тісною взаємодією нечіткої логіки і нейронних мереж. Під терміном «нейро-нечіткі мережі» частіше за все мають на увазі системи саме цього типу. Як правило інтегровані системи є системами типу Мамдані або Такагі-Сугено

У таких системах налагодження параметрів виконується за допомогою нейронних мереж. Далі нечітка система функціонує самостійно. Виділяють такі типи паралельних нейро-нечітких моделей\\: 1) нечітка асоціативна пам’ять (fuzzy associative memory);

В цьому випадку в нейронних мережах застосовуються принципи нечіткої логіки для прискорення процесу налагодження або поліпшення інших параметрів. При такому підході нечітка логіка є лише інструментом нейронних мереж і така система не може бути інтерпретована в нечіткі правила, оскільки являє собою «чорну скриню»

Системи із виділенням нечітких правил шляхом використання карт, що самоорганізуються (fuzzy rule extraction using selforganizing maps); системи, здатні навчати параметри нечітких множин (systems capable of learning fuzzy set parameters);

0

1

−1

2

Не змінюється

середовище, наступний стан якого цілком не визначається поточним станом і дією, виконаною агентом

середовище, у якому через датчики, що створюють шум і є неточними агент не може мати доступ до повної інформації про стан середовища в кожний момент часу

середовище, у якому датчики агента надають йому доступ до повної інформації про стан середовища в кожний момент часу, необхідної для вибору агентом дії

середовище, наступний стан якого цілком визначається поточним станом і дією, виконаною агентом

середовище, що може змінитися в ході того, як агент обирає чергову дію

вихідний

відний

сигнальний

прихований

основний

«k –й нейрон забирає все»

«k ереможених забирають все»

«k – й переможений забирає k – го переможця»

«k переможців забирають k переможених»

«k переможеців забирають все»