Нечеткие множества: основы теории и приложения к моделированию решений

165 Количество строк K матрицы A значительно больше количе - ства ее столбцов M ( N + 1). Решение этой системы уравнений мож - но получить за один шаг при помощи псевдоинверсии матрицы A : P = A + ⋅ D . Псевдоинверсия матрицы заключается в решении задачи ми - нимизации min || || A A E + − , где E – единичная матрица . На этапе 2) фиксируются значения коэффициентов полино - мов p ij нейронов третьего слоя и осуществляется уточнение коэф - фициентов функции Гаусса для первого слоя сети стандартным градиентным методом : 1 t t t ij ij c t ij E c c c + ∂ = − α ∂ ; 1 t t t ij ij t ij E + σ ∂ σ = σ − α ∂σ ; 1 t t t ij ij b t ij E b b b + ∂ = − α ∂ , где t – номер цикла обучения ( номер примера из обучающей вы - борки ). После уточнения нелинейных параметров вновь запускается процесс адаптации линейных параметров сети ( этап 1)) и нелиней - ных параметров ( этап 2)). Цикл обучения нечеткой нейросети по - вторяется до стабилизации всех параметров процесса . 9.4.3. Алгоритм самоорганизации Алгоритм самоорганизации относит входной вектор х к соот - ветствующей группе данных , представляемых центром c i , с ис - пользованием обучения конкурентного типа подобно правилу обу -