Публікація:
Кластеризація фрактальних реалізацій на основі машинного навчання

dc.contributor.authorМельникова, П. О.
dc.date.accessioned2023-02-01T21:44:02Z
dc.date.available2023-02-01T21:44:02Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractОб’єкт дослідження – процес фрактального броунівського руху частинок. Мета роботи – аналіз і застосування методів кластеризації та подальша розробка програмного забезпечення для виявлення пасток в траєкторіях руху броуновської частинки за допомогою машинного навчання. Методи дослідження – моделювання траєкторій фрактального броунівсь-кого руху і методи кластеризації машинного навчання. Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню застосування методів машинного навчання для пошуку пасток у траєкторії руху частинки. Для обчи-слюваного експерименту була згенерована траєкторія руху частинки, яка скла-дається з вільних відрізків та пасток. Для пошуку пасток були застосовані такі методи кластеризації як K-means та DBSCAN.
dc.identifier.citationМельникова П. О. Кластеризація фрактальних реалізацій на основі машинного навчання : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 113 Прикладна математика / П. О. Мельникова ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2022. – 54 с.
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/21677
dc.language.isouk
dc.subjectкластеризація
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectфрактальний броунівський рух
dc.subjectкласичний броунівський рух
dc.subjectрекурентна матриця
dc.subjectтраєкторія
dc.titleКластеризація фрактальних реалізацій на основі машинного навчання
dc.typeOther
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2022_M_PM_Melnikova_PO.pdf
Розмір:
1.27 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.64 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: