Публікація: Розробка та дослiдження методу рекурентної достовiрної нечiткої кластеризацiї великих даних з використанням функцiї належностi спецiального типу
Завантаження...
Дата
2022
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
Об’єктом роботи є дослiдження та розробка методу рекурентної достовiрної нечiткої кластеризацiї. Метою роботи є розглядання задачi нечiткої кластеризацiї на основi ймовiрнiсного, можливiсного i достовiрного пiдходiв на основi пакетного i online режимiв надходження i обробки iнформацiї, введення рекурентної версiї достовiрного алгоритму та модифiкацiї функцiї належностi. Запропоновано метод достовiрної нечiткої кластеризацiї для задач, коли данi надходять на обробку або у послiдовному онлайн режимi, або формують надвеликi масиви (Big Data). Введенi процедури є за суттю градiєнтними алгоритмами оптимiзацiї цiльової функцiї спецiального виду, та мають низку переваг перед вiдомими ймовiрнiсними та можливiсними пiдходами. Запропонованi процедури є узагальненням вiдомих методiв. У результатi роботи здiйснена програмна реалiзацiя системи, яка визначає до якого кластеру належать данi, якi надходять в онлайн та пакетному режимах.
Опис
Ключові слова
нечiтка кластеризацiя, достовiрна нечiтка кластеризацiя, рiвень належностi, рiвень достовiрностi, мiра подiбностi
Бібліографічний опис
Котихiн С. Д. Розробка та дослiдження методу рекурентної достовiрної нечiткої кластеризацiї великих даних з використанням функцiї належностi спецiального типу : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на першому (бакалаврському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / С. Д. Котихiн ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2022. – 55 с.