У статті запропоновано еволюційну каскадну систему обчислювального інтелекту на основі нейро-фаззі вузлів, а також алгоритми її навчання. Запропонована система в процесі навчання налаштовує не тільки свої параметри, але й архітектуру в online режимі. У якості вузлів еволюційної каскадної системи запропоновано використовувати нейро-фаззі системи. Для налаштування параметрів функцій належності нейро-фаззі вузлів запропоновано алгоритм, що ґрунтується на використанні градієнтної процедури мінімізації критерію навчання. У процесі навчання нейро-фаззі вузлів налаштовуються синаптичні ваги, центри і параметри ширини функцій належності нейро-фаззі вузлів. Розроблено програмне забезпечення, що реалізує запропоновану архітектуру еволюційної каскадної нейро-фаззі системи. Проведено ряд експериментів з дослідження властивостей запропонованої системи. Результати експериментів підтвердили те, що запропоновану систему можна використовувати для розв’язання широкого кола задач інтелектуального аналізу даних, при цьому обробка даних відбувається в online режимі. Система характеризується простотою чисельної реалізації, а процес обробки даних може бути пришвидшено завдяки можливості паралельного налаштування вузлів еволюційної каскадної системи. Характерною особливістю запропонованої системи є те, що для її налаштування не потрібний великий об’єм навчальної вибірки.

гібридна система, обчислювальний інтелект, каскадна система, нейро-фаззі система, функція належності, еволюційна система, гибридная система, вычислительный интеллект, каскадная система, нейро-фаззи система, функция принадлежности, эволюционирующая система