Романенко, А. Р.2021-07-072021-07-072021Романенко А. Р. Послідовне нечітке кластерування потоків даних на основі ансамблевого підходу : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / А. Р. Романенко ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2021. – 86 с.https://openarchive.nure.ua/handle/document/16965Метою даного дослідження є розробка ансамблю систем обчислювального інтелекту для вирішення задачі нечіткого кластерування потоків даних в умовах невідомої кількості класів. Методи дослідження. Теорія штучних нейронних мереж, що дозволила синтезувати нові еволюційні архітектури нейронних мереж, нечітка логіка, що дала можливість реалізувати нечітке висновування на основі розроблених архітектур, теорія оптимізації, що забезпечила розробку методів налаштування синаптичних вагових коефіцієнтів з підвищеною швидкодією і стійкістю до зашумлених даних.ukанасамблева архітектурааналіз потоків данихеволюціонуюча системанечітке кластеруванняOther