Робастна інкрементна нейро-фаззі мережа в задачах опрацювання потоків даних

Рєпін, Д. О.

Публікація:
Робастна інкрементна нейро-фаззі мережа в задачах опрацювання потоків даних

dc.contributor.author	Рєпін, Д. О.
dc.date.accessioned	2021-07-07T17:19:35Z
dc.date.available	2021-07-07T17:19:35Z
dc.date.issued	2021
dc.description.abstract	Метою кваліфікаційної магістерської роботі є розробка архітектури робастної інкрементної нейро-фаззі мережі для вирішення задачі кластеризації в умовах класів, що перетинаються. Методи дослідження базуються на теорії обчислювального інтелекту, а саме на методах теорії штучних нейронних мереж для побудови архітектури робастної самоорганізованої мапи, що складаються з нечіткого шару виводу і дозволяють проводити нечітке кластерування в послідовному режимі. Імітаційне моделювання застосовується для перевірки якості кластерування з використанням синтезованої архітектури робастної інкрементної нейро-фаззі мережі. В кваліфікаційній роботі розглядається задача робастного нечіткого послідовного кластерування потоків даних в умовах класів, що перетинаються.	uk_UA
dc.identifier.citation	Рєпін Д. О. Робастна інкрементна нейро-фаззі мережа в задачах опрацювання потоків даних : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / Д. О. Рєпін ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2021. – 70 с.	uk_UA
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/16964
dc.language.iso	uk	uk_UA
dc.subject	інкрементна самоорганізована мапа	uk_UA
dc.subject	інтелектуальний аналіз даних	uk_UA
dc.subject	кластерування	uk_UA
dc.subject	нейронна мережа	uk_UA
dc.subject	нечітка система	uk_UA
dc.subject	послідовне навчання	uk_UA
dc.subject	штучний інтелект	uk_UA
dc.title	Робастна інкрементна нейро-фаззі мережа в задачах опрацювання потоків даних	uk_UA
dc.type	Other	uk_UA
dspace.entity.type	Publication