Модель деревовидної штучної імунної мережі для кластеризації даних

Носова, О. Є.

Публікація:
Модель деревовидної штучної імунної мережі для кластеризації даних

dc.contributor.author	Носова, О. Є.
dc.date.accessioned	2023-01-12T21:55:58Z
dc.date.available	2023-01-12T21:55:58Z
dc.date.issued	2022
dc.description.abstract	Метою кваліфікаційної роботи є дослідження ефективності використання різних алгоритмів кластеризації та удосконалення існуючих методів на основі штучних імунних систем, що дозволить підвищити їх швидкість та забезпечити високу точність виділення кластерів. У ході виконання кваліфікаційної роботи був проведений аналіз існуючих рішень, їх переваг та недоліків. Створено програмний застосунок з графічним інтерфейсом користувача, що забезпечує можливість дослідження впливу параметрів роботи різних методів та підходів на швидкість та точність кластеризації. Дослідження проводилось з використанням зображень, на яких на білому фоні було випадково розміщено множину точок. Розроблений програмний засіб виконує покладене на нього завдання кластеризації об’єктів різними способами
dc.identifier.citation	Носова О. Є. Модель деревовидної штучної імунної мережі для кластеризації даних : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 123 Комп'ютерна інженерія / О. Є. Носова ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2022. – 83 с.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/21298
dc.language.iso	uk
dc.subject	С#, .NET, Windows Forms, кластеризація, штучна імунна мережа, імунна саморегуляція, афінність, антитіло, антиген, авідність
dc.title	Модель деревовидної штучної імунної мережі для кластеризації даних
dc.title.alternative	Model of Tree-Like Artificial Immune Network for Data Clustering
dc.type	Other
dspace.entity.type	Publication