Метод адаптивної достовірної нечіткої кластеризації даних на основі еволюційного алгоритму | Zendy

Є. В. Бодянський | Zendy; Аліна Шафроненко | Zendy; І. М. Klimova | Zendy

AI Assistant Blog Pricing

Home ZAIA Blog

Open Access

Метод адаптивної достовірної нечіткої кластеризації даних на основі еволюційного алгоритму

Author(s) -

Є. В. Бодянський,

Аліна Шафроненко,

І. М. Klimova

Publication year - 2021

Publication title -

збірник наукових праць харківського національного університету повітряних сил

Language(s) - Ukrainian

Resource type - Journals

eISSN - 2518-1661

pISSN - 2073-7378

DOI - 10.30748/zhups.2021.68.10

Subject(s) - computer science

Методи обчислювального інтелекту широко використовуються для вирішення багатьох складних проблем, включаючи, звичайно, традиційні: видобуток даних та такі нові напрямки, як динамічний видобуток даних, видобуток потоків даних, видобуток великих даних, веб-видобуток, видобуток тексту, тощо. Одна з основних областей обчислювального інтелекту – це еволюційні алгоритми, які по суті представляють певні математичні моделі еволюції біологічних організмів. У роботі запропоновано адаптивний метод нечіткої кластеризації з використанням оптимізації еволюційних котячих зграй. Використовуючи запропонований підхід, можна вирішити завдання кластеризації в режимі он-лайн.

The content you want is available to Zendy users.

Already have an account? Click here to sign in.

Having issues? You can contact us here

Accelerating Research