Публікація: Кластеризація фрактальних реалізацій на основі машинного навчання
Завантаження...
Дата
2022
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
Об’єкт дослідження – процес фрактального броунівського руху частинок.
Мета роботи – аналіз і застосування методів кластеризації та подальша розробка програмного забезпечення для виявлення пасток в траєкторіях руху броуновської частинки за допомогою машинного навчання.
Методи дослідження – моделювання траєкторій фрактального броунівсь-кого руху і методи кластеризації машинного навчання.
Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню застосування методів машинного навчання для пошуку пасток у траєкторії руху частинки. Для обчи-слюваного експерименту була згенерована траєкторія руху частинки, яка скла-дається з вільних відрізків та пасток. Для пошуку пасток були застосовані такі методи кластеризації як K-means та DBSCAN.
Опис
Ключові слова
кластеризація, машинне навчання, фрактальний броунівський рух, класичний броунівський рух, рекурентна матриця, траєкторія
Бібліографічний опис
Мельникова П. О. Кластеризація фрактальних реалізацій на основі машинного навчання : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 113 Прикладна математика / П. О. Мельникова ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2022. – 54 с.