Модифікований рекурентний метод достовірної нечіткої кластеризації з використанням оптимізаційної процедури на основі косяків риб

Розглянуто проблему кластеризації великих масивів даних, що послідовно надходять на обробку. В основі підходу, що пропонується, покладено ідею достовірної кластеризації, представлену у рекурентній формі. Оскільки у загальному випадку цільова функція кластеризації є багатоекстремальною, з невідомою к...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Sistemi obrobki ìnformacìï 2023-05 (1 (172)), p.92-96
Hauptverfasser: Шафроненко, А. Ю., Бодянський, Є. В., Руденко, Д. О.
Format: Artikel
Sprache:eng
Online-Zugang:Volltext
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Beschreibung
Zusammenfassung:Розглянуто проблему кластеризації великих масивів даних, що послідовно надходять на обробку. В основі підходу, що пропонується, покладено ідею достовірної кластеризації, представлену у рекурентній формі. Оскільки у загальному випадку цільова функція кластеризації є багатоекстремальною, з невідомою кількістю локальних оптимумів, запропоновано алгоритм пошуку глобального екстремуму, що за суттю є гібридом ройового алгоритму косяків риб, випадкового пошуку та еволюційного планування на основі метода Нелдера-Міда. Запропонований підхід є достатньо простим у числовій реалізації, дозволяє знаходити глобальні екстремуми складних функцій, що підтверджується результатами числового експерименту.
ISSN:1681-7710
2518-1696
DOI:10.30748/soi.2023.172.11