Дослідження та моделювання нейрофаззі мережі Кохонена для кластеризації викривлених даних

Личагіна, С. М.

Публікація:
Дослідження та моделювання нейрофаззі мережі Кохонена для кластеризації викривлених даних

dc.contributor.author	Личагіна, С. М.
dc.date.accessioned	2025-01-23T21:14:47Z
dc.date.available	2025-01-23T21:14:47Z
dc.date.issued	2025
dc.description.abstract	Об’єктом дослідження є процес кластеризації даних із пропусками або викривленнями. Метою дослідження є розробка і моделювання нейро-фаззі мережі Кохонена для кластеризації викривлених даних, оцінка її ефективності у порівнянні з традиційними методами кластеризації. Використано методи нейронної мережі Кохонена в комбінації з фаззі логікою для підвищення точності кластеризації викривлених даних. Проведено дослідження та порівняння методів кластеризації на основі реальних датасетів з різною кількістю викривлених даних. У результаті дослідження здійснена програмна реалізація нейро-фаззі мережі Кохонена для кластеризації викривлених даних та отримано якісні характеристики алгоритму у порівнянні з класичними алгоритмами Fuzzy C Means та Густафсона-Кесселя.
dc.identifier.citation	Личагіна С. М. Дослідження та моделювання нейрофаззі мережі Кохонена для кластеризації викривлених даних : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / С. М. Личагіна ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025. – 73 с.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/29647
dc.language.iso	uk
dc.subject	мережа Кохонена
dc.subject	інтелектуальний аналіз даних
dc.subject	алгоритм Густафсона-Кесселя
dc.subject	fuzzy c-means
dc.title	Дослідження та моделювання нейрофаззі мережі Кохонена для кластеризації викривлених даних
dc.type	Other
dspace.entity.type	Publication