Публікація: Ядерне послідовне кластерування потоків даних на основі еволюційних нейронних мереж
Завантаження...
Дата
2021
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
Метою даного дослідження є розробка методу кластеризації на основі
ядерної нейронної мережі, яка налаштовує свою архітектуру в процесі
навчання-самонавчання, в умовах кластерів довільної форми, що
перетинаються. Методи дослідження – теорія обчислювального інтелекту і м'яких
обчислень; теорія штучних нейронних мереж; теорія нечіткої логіки; теорія
оптимізації і статистичний аналіз; імітаційне моделювання.
Припускається, що задача розробки нового методу ядерної кластеризації,
призначеного для обробки даних в online режимі, коли дані надходять на
обробку послідовно, одне за одним, а кластери можуть перекриватися і мати
довільну форму на сьогоднішній день є актуальною і такий підхід може бути
використано для вирішення широкого класу задач динамічного аналізу даних.
Опис
Ключові слова
динамічний аналіз даних, гібридна система, кластерування даних, узагальнена регресійна нейронна мережа, ядерна нейронна мережа
Бібліографічний опис
Григор`єв Д. С. Ядерне послідовне кластерування потоків даних на основі еволюційних нейронних мереж : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / Д. С. Григор`єв ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2021. – 80 с.