Search
Классификация качества коммерческих сайтов на основе адаптивной нейронной системы с нечетким выводом
View/
Date
2013Publisher
БрГТУUDC
004.032.26Citation
Хуань, Лю Классификация качества коммерческих сайтов на основе адаптивной нейронной системы с нечетким выводом / Лю Хуань // Вестник Брестского государственного технического университета. Серия: Физика, математика, информатика. – 2013. – № 5. – С. 18–22.Abstract
В статье описан комбинированный подход к проблеме классификации качества сайтов электронной коммерции, основанный на
использовании методологии адаптивных нейронных сетей с нечетким выводом. Предложена модель нейронной сети, в рамках которой
совместно используются нечеткие экспертные рассуждения и строгие математические методы. На основе модели в программной среде Matlab реализована интеллектуальная система с нечетким выводом. Показано, что система является эффективным инструментом
для моделирования процессов анализа качества данного типа сайтов.
Annotation in another language
This paper describes a combined approach to the quality classification problem of E-commerce sites, based on the use of the methodology of
adaptive neural networks with fuzzy inference. A model of a neural network was proposed, in the frame of which expert fuzzy reasoning and rigorous
mathematical methods were jointly used. The intelligent system with fuzzy inference was realized based on the model in Matlab software environment.
It shows that the system is an effective tool for the quality analysis process modelling of the given type of sites.
Collection
- 2013 [20]
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция-Некоммерчески») 4.0 Всемирная.