Дейнеко, А. А.Заика, А. А.Куценко, Я. В.Плисс, И. П.2016-11-072016-11-072016http://openarchive.nure.ua/handle/document/3431Задача кластеризации больших массивов многомерных наблюдений (векторов-образов) часто встречается во многих реальных практических задачах, а для ее решения разработано множество алгоритмов [1, 2], при этом в последние годы в рамках концепции Big Data особое внимание уделяется обработке информации, хранящейся либо в сверхбольших базах данных (VLDB), либо поступающей на обработку в on-line режиме в форме потока данных (data stream). Для решения этих задач с успехом может быть использован математический аппарат вычислительного интеллекта (computational intelligence) [3-6] и, прежде всего, искусственные нейронные сети и мягкие вычисления (soft computing), основанные на нечеткой логике. Понятно, что известные системы вычислительного интеллекта должны быть существенно модифицированы для обработки больших объемов информации, поступающей на обработку.ruискусственные нейронные сетимногомерные наблюдениякластеризацияArticle