Ядерне послідовне кластерування потоків даних на основі еволюційних нейронних мереж

Григор`єв, Д. С.

Публікація:
Ядерне послідовне кластерування потоків даних на основі еволюційних нейронних мереж

dc.contributor.author	Григор`єв, Д. С.
dc.date.accessioned	2021-07-07T17:19:01Z
dc.date.available	2021-07-07T17:19:01Z
dc.date.issued	2021
dc.description.abstract	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.	uk_UA
dc.identifier.citation	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.	uk_UA
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/16958
dc.language.iso	uk	uk_UA
dc.subject	динамічний аналіз даних	uk_UA
dc.subject	гібридна система	uk_UA
dc.subject	кластерування даних	uk_UA
dc.subject	узагальнена регресійна нейронна мережа	uk_UA
dc.subject	ядерна нейронна мережа	uk_UA
dc.title	Ядерне послідовне кластерування потоків даних на основі еволюційних нейронних мереж	uk_UA
dc.type	Other	uk_UA
dspace.entity.type	Publication