Бодянский, Е. В.Перова, И. Г.2018-09-142018-09-142014Бодянский Е. В. Нечеткая кластеризация биомедицинских данных на основе BSB-нейро-фаззи-модели / Е. В. Бодянский, И. Г. Перова // Наукові праці. – Миколаїв, Вид-во ЧДУ ім. Петра Могили. Комп’ютерні технології. – 2014. – Вип. 238. – Т.250. - C. 93-100.http://openarchive.nure.ua/handle/document/6900В статье рассматривается специальный класс нейросетевой автоассоциативной памяти BSB- и GBSB-модели. Данные модели, реализованные на гиперкубе, решают задачу кластеризации заданного массива данных за счет того, что вершины гиперкуба действуют как точечные аттракторы. Также в статье рассмотрено создание на основе BSB-модели BSB-нейро-фаззи-модели за счет введения нечеткой функции принадлежности, которая позволит решать задачи нечеткой кластеризации. Предлагается обоснование выбора вида такой функции. Рассмотрен алгоритм обучения, который наделяет BSB-нейро-фаззи-модели адаптивными свойствами. Работа BSB-нейро-фаззи-модели апробирована на данных медико-биологических исследований.ruнечеткая кластеризациягиперкубустойчивое состояниеаттракторадаптивный алгоритм обученияArticle