Послідовне нечітке кластерування потоків даних на основі ансамблевого підходу

Романенко, А. Р.

Публікація:
Послідовне нечітке кластерування потоків даних на основі ансамблевого підходу

dc.contributor.author	Романенко, А. Р.
dc.date.accessioned	2021-07-07T17:19:40Z
dc.date.available	2021-07-07T17:19:40Z
dc.date.issued	2021
dc.description.abstract	Метою даного дослідження є розробка ансамблю систем обчислювального інтелекту для вирішення задачі нечіткого кластерування потоків даних в умовах невідомої кількості класів. Методи дослідження. Теорія штучних нейронних мереж, що дозволила синтезувати нові еволюційні архітектури нейронних мереж, нечітка логіка, що дала можливість реалізувати нечітке висновування на основі розроблених архітектур, теорія оптимізації, що забезпечила розробку методів налаштування синаптичних вагових коефіцієнтів з підвищеною швидкодією і стійкістю до зашумлених даних.	uk_UA
dc.identifier.citation	Романенко А. Р. Послідовне нечітке кластерування потоків даних на основі ансамблевого підходу : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / А. Р. Романенко ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2021. – 86 с.	uk_UA
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/16965
dc.language.iso	uk	uk_UA
dc.subject	анасамблева архітектура	uk_UA
dc.subject	аналіз потоків даних	uk_UA
dc.subject	еволюціонуюча система	uk_UA
dc.subject	нечітке кластерування	uk_UA
dc.title	Послідовне нечітке кластерування потоків даних на основі ансамблевого підходу	uk_UA
dc.type	Other	uk_UA
dspace.entity.type	Publication