Публікація:
Гибридный ЕМ-алгоритм вероятностной кластеризации потоков данных

Немає доступних мініатюр

Дата

2016

Назва журналу

ISSN журналу

Назва тома

Видавництво

Дослідницькі проекти

Організаційні підрозділи

Видання журналу

Анотація

Задача кластеризации больших массивов многомерных наблюдений (векторов-образов) часто встречается во многих реальных практических задачах, а для ее решения разработано множество алгоритмов [1, 2], при этом в последние годы в рамках концепции Big Data особое внимание уделяется обработке информации, хранящейся либо в сверхбольших базах данных (VLDB), либо поступающей на обработку в on-line режиме в форме потока данных (data stream). Для решения этих задач с успехом может быть использован математический аппарат вычислительного интеллекта (computational intelligence) [3-6] и, прежде всего, искусственные нейронные сети и мягкие вычисления (soft computing), основанные на нечеткой логике. Понятно, что известные системы вычислительного интеллекта должны быть существенно модифицированы для обработки больших объемов информации, поступающей на обработку.

Опис

Ключові слова

искусственные нейронные сети, многомерные наблюдения, кластеризация

Бібліографічний опис

DOI