Метод адаптивної достовірної нечіткої кластеризації даних на основі еволюційного алгоритму

• Main Authors: Є.В. Бодянський, А.Ю. Шафроненко, І.М. Климова
• Format: Article
• Language: English
• Published: Ivan Kozhedub Kharkiv National Air Force University 2021-04-01
• Series: Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил
• Subjects: нечітка кластеризація, достовірна нечітка кластеризація, рівень nature належності, оптимізація, котячі зграї, режим пошуку, режим трасування.
• Online Access: https://journal-hnups.com.ua/index.php/zhups/article/view/598

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.