Самонавчанна нейро-фаззі система для кластерування великих масивів даних - Іванова, Є. В. (My University, 2020)
Об'єктом дослідження є процес опрацювання даних, що надходять одне за одним, в послідовному режимі за допомогою нечіткої інкрементної самоорганізованої багатошарової мапи. Предметом дослідження є методи потокового кластерування з довільною кількістю кластерів в задачах інтелектуального аналізу даних. Метою бакалаврської атестаційної роботи є створення нечіткої інкрементної самоорганізованої мапи та її послідовне навчання. Методи дослідження базуються на теорії обчислювального інтелекту, а саме на методах теорії штучних нейронних мереж для побудови архітектури самоорганізованих мап, 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 самоорганізованої інкрементної нейронної мережі. В атестаційній роботі розглядається задача нечіткого послідовного кластерування потоків даних в умові невідомої кількості класів.
Keywords: інкрементна самоорганізована мапа; інтелектуальний аналіз даних; кластерування; нейронна мережа; нечітка система; послідовне навчання; штучний інтелект