Рассмотрены самообучающиеся гибридные системы вычислительного интеллекта на основе спайк-нейронной сети. Предложена обобщенная архитектура такой системы, позволяющая выполнять иерархическую нечеткую кластеризацию данных. На основе обобщенного правила самообучения Хебба предложен алгоритм обучения гибридной системы. Синтезированная архитектура гибридной системы представлена в терминах преобразования Лапласа. Ил.: 1. Библиогр.: 26 назв.
спайк-нейронна мережа, самообучающаяся гибридная система вычислительного интеллекта, спайк-нейронная сеть, правило самообучения хебба, преобразование лапласа