Open AccessМетод адаптивної достовірної нечіткої кластеризації даних на основі еволюційного алгоритму
Author(s) -
Є. В. Бодянський,
А.Ю. Шафроненко,
І.М. Климова
Publication year - 2021
Publication title -
zbìrnik naukovih pracʹ harkìvsʹkogo unìversitetu povìtrânih sil
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.