Рассмотрена модификация нечеткого метода автоматической классификации, основанного на понятии распределения объектов по нечетким кластерам с использованием операции транзитивного замыкания. Рассмотрены основные понятия и определения метода, описана схема алгоритма и особенности его модификаций. Приведены результаты вычислительного эксперимента и предложена методология применения разработанных алгоритмов для обнаружения аномальных наблюдений. Сформулированы предварительные выводы.

Індекс рубрикатора НБУВ: З970.22

Рубрики:

Високопродуктивні обчислювальні системи

Шифр НБУВ: Ж15477 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Предложена методология идентификации объектов на аэрокосмических изображениях в режиме времени, близком к реальному, посредством механизма нечеткого вывода (НЧВ) на примере системы НЧВ типа Мамдани. Изложен метод быстрого прототипирования системы НЧВ на основании результатов обработки данных об объектах обучающей выборки эвристическим алгоритмом возможностной кластеризации. Приведены результаты вычислительных экспериментов и сформулированы предварительные выводы.

Предложена методология многоэтапного применения нечетких методов автоматической классификации в задачах интеллектуального анализа и обработки многомерных данных. Приведен результат вычислительного эксперимента при анализе искусственного набора данных и сформулированы предварительные выводы.

Предложен метод кластеризации объектов с варьирующимися в интервале значениями признаков в случаях неустойчивой кластерной структуры множества объектов. Приведены результаты вычислительного эксперимента.

Рассмотрен метод обнаружения аномального поведения пользователей распределенной компьютерной сети при интервально-значном представлении данных, основанный на построении устойчивой кластерной структуры с помощью эвристического метода возможностной кластеризации. Предложенный метод проиллюстрирован результатами вычислительного эксперимента.