Робастна інкрементна нейро-фаззі мережа в задачах опрацювання потоків даних - Рєпін, Д. О. (My University, 2021)
Метою кваліфікаційної магістерської роботі є розробка архітектури робастної інкрементної нейро-фаззі мережі для вирішення задачі кластеризації в умовах класів, що перетинаються. Методи дослідження базуються на теорії обчислювального інтелекту, а саме на методах теорії штучних нейронних мереж для побудови архітектури робастної самоорганізованої мапи, що складаються з нечіткого шару виводу і дозволяють проводити нечітке кластерування в послідовному режимі. Імітаційне моделювання застосовується для перевірки якості кластерування з використанням синтезованої архітектури робастної інкрементної нейро-фаззі мережі. В кваліфікаційній роботі розглядається задача робастного нечіткого послідовного кластерування потоків даних в умовах класів, що перетинаються.
Keywords: інкрементна самоорганізована мапа; інтелектуальний аналіз даних; кластерування; нейронна мережа; нечітка система; послідовне навчання; штучний інтелект