Реєстраційний номер
0419U003872, Кандидатська дисертація
На здобуття
Кандидат технічних наук
Дата захисту
25-09-2019
Статус
Захищена
Назва роботи
Нечітка кластеризація потоків даних за умов невідомої кількості кластерів
Здобувач
Жернова Поліна Євгеніївна,
Керівник Бодянський Євгеній Володимирович
Опонент Гороховатський Олексій Володимирович
Опонент Пелешко Дмитро Дмитрович
Установа, організація, у вченій раді якої відбудеться/відбувся захист
Харківський національний університет радіоелектроніки
Опис
У дисертаційній роботі запропоновано ансамбль самоорганізовних карт Т. Кохонена, який базується на використанні онлайн методу К-середніх. Такий підхід дозволяє обробляти інформацію, яка надходить на вхід системи спостереження за спостереженням. На відміну від існуючих методів кластеризації використання ансамблевого підходу дозволяє обійти проблему, коли кількість класів заздалегідь невідома, оскільки кожна з мереж Кохонена налаштована на свою кількість кластерів. Вдосконалено метод, заснований на ансамблевому підході, з використанням ядерних самоорганізовних карт Т. Кохонена, що дозволило завдяки додатковому прихованому ядерному шару нейромережі підвищити розмірність вхідного простору, що дає змогу кластеризувати дані, які є лінійно нероздільними. Розроблено ансамбль нейро-фаззі самоорганізовних карт Т. Кохонена для кластеризації потоків даних, який за допомогою використання вдосконаленого методу С-середніх та додаткового ядерного шару здатний обробляти інформацію, що є лінійно нероздільною, а також обробляти кластери довільної форми. Саме це дозволяє обробляти дані високої розмірності та уникнути ефекту концентрації норм. Вдосконалено ансамбль самоорганізовних карт Т. Кохонена для кластеризації потоків даних високої розмірності, який обробляє інформацію, що надходить на вхід системи з використанням двох підходів: імовірнісного та можливісного.
Дата реєстрації
2019-10-04
Додано/оновлено в НРАТ
2020-04-03 / 2026-06-29
