Кластеризація фрактальних реалізацій на основі машинного навчання - Мельникова, П. О. (My University, 2022)
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.
Keywords: кластеризація; машинне навчання; фрактальний броунівський рух; класичний броунівський рух; рекурентна матриця; траєкторія