Нечеткая кластеризация массивов биомедицинских данных в условиях избыточности информации

Abstract

В работе изучены закономерности формирования статического мышечного перенапряжения как одного из главных предрасполагающих факторов развития пограничных гипертонических состояний у учащейся молодежи и использование новых перспективных методов нечеткой кластеризации для обработки полученных данных. Результатом кластеризации сжатых данных с помощью моделей является разделение объектов на группы таким образом, что можно четко определить принадлежность каждого объекта только к одному классу. Использование новых перспектнвньх методов при обработке полученных данных показали высокую степень достоверности полученных результатов, что дает основание использовать такие методы в дальнейших исследованиях.