РЕФЕРАТИВНА БАЗА ДАНИХ "УКРАЇНІКА НАУКОВА"
Abstract database «Ukrainica Scientific»


Бази даних


Реферативна база даних - результати пошуку


Вид пошуку
Пошуковий запит: (<.>ID=REF-0000830086<.>)
Загальна кількість знайдених документів : 1

Shafronenko A. Yu. 
Credibilistic robust online fuzzy clustering in Data Stream Mining tasks = Достовірна робастна онлайн нечітка кластеризація в задачах інтелектуального аналізу потоків даних / A. Yu. Shafronenko, N. V. Kasatkina, Ye. V. Bodyanskiy, Ye. O. Shafronenko // Радіоелектроніка. Інформатика. Управління. - 2023. - № 3. - С. 97-103. - Бібліогр.: 19 назв. - англ.

Задача кластеризації-класифікації без вчителя масивів даних займає важливе місце у загальній проблемі Data Mining, а для її вирішення існує на цей час безліч підходів, методів та алгоритмів. Існує достатньо багато ситуацій, коли реальні дані, що підлягають кластеризації, забруднені аномальними викидами або збуреннями з не Гаусівськими розподілами. Це веде до того, що традиційні методи, що використовують квадратичні метрики не забезпечують бажані результати. Мета роботи - розробка достовірного робастного методу нечіткої кластеризації онлайн, який поєднує в собі переваги теорії довіри та робастних підходів у задачах нечіткої кластеризації. Процедура нечіткої кластеризації даних з використанням достовірного підходу, заснованого на використанні як робастних цільових функцій спеціального типу, нечутливих до викидів, так і призначених для роботи як у пакетному режимі, так і в його повторюваній онлайн-версії, призначеній для вирішення проблем Data Stream Mining, коли дані надходять на обробку послідовно в режимі реального часу. Аналізуючи загальну точність отриманих результатів методів і алгоритму кластеризації, запропонований метод подібний до результату достовірного методу нечіткої кластеризації, але має перевагу в часі незалежно від кількості спостережень, які були використані в процесі кластеризації. Висновки: розглянута задача нечіткої кластеризації потоків даних, забруднених аномальними викидами. Введено у розгляд рекурентний достовірний онлайн алгоритм, заснований на цільовій функції спеціального вигляду, що придушує ці викиди за допомогою використання функції гіперболічного тангенса, що крім нейронних мереж використовується у задачах робастного оцінювання. Запропонований алгоритм є достатньо простим у чисельній реалізації і є узагальненням деяких відомих онлайн процедур нечіткої кластеризації призначених для вирішення задач Data Stream Mining.



Шифр НБУВ: Ж16683 Пошук видання у каталогах НБУВ 
Повний текст  Наукова періодика України 
Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)
  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"
 
Національна бібліотека України імені В. І. Вернадського
Відділ наукового формування національних реферативних ресурсів
Інститут проблем реєстрації інформації НАН України

Всі права захищені © Національна бібліотека України імені В. І. Вернадського