Предложен новый способ формализации нечеткости в виде составных нечетких чисел. Рассмотрена аксиоматика такого представления, введено понятие множеств скалярного и векторного уровней, сформулированы процедуры для вычисления расстояний между данными. На основании разработанных моделей и методов рассмотрены и решены задачи группирования состояний нечеткой системы, описанных совокупностью составных нечетких чисел, на основе множеств скалярного и векторного уровня. Основная идея разработанных алгоритмов кластеризации состоит в вычислении и использовании значений расстояния между элементами соответствующих множеств заданного скалярного и векторного уровней с учетом величины погрешности, которая определяется на прямоугольной сетке, накрывающей множество исходных данных. Предложенные алгоритмы позволяют формализовать поиск кластерных центров совокупности составных нечетких чисел и реализовать процедуры группирования данных в пределах предварительно заданного или автоматически сгенерированного по ходу алгоритма количества кластеров. Рассмотрены условия конструктивного использования алгоритмов кластеризации. Предложенный подход является модификацией существующих методов кластеризации, адаптированных к обработке нечетких данных специального вида. Приведены примеры использования данного подхода при решении практических задач, проанализированы результаты численных экспериментов.

 Наукова періодика України 

---

Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)

• Апанасенко Дмитро Володимирович (фізико-математичні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"