| Аннотація | Рассмотрена задача классификации текстовых документов на основе нечеткой вероятностной нейронной сети в режиме реального времени. В массиве текстовых документов может быть выделено различное количество классов, к которым могут относиться данные документы. При этом предполагается, что данные классы могут иметь в n-мерном пространстве различную форму и взаимно перекрываться. Предложена архитектура многослойной адаптивной нечеткой вероятностной нейронной сети, которая позволяет решать задачу классификациив последовательном режиме по мере поступления новых данных. Предложен алгоритм обучения многослойной адаптивной нечеткой вероятностной нейронной сети, а также решена задача классификации на основе предложенной архитектуры в условиях пересекающихся классов, что позволяет относить один экземпляр текстового документа к разным классам с различной степенью вероятности. Архитектура классифицирующей нейронной сети отличается простотой численной реализацией и высокой скоростью обучения, и предназначена для обраб |