Комбінований метод нечіткої кластеризації даних в системах технічної діагностики
У статті наведено результати аналізу методів нечіткої кластеризації даних поточних спостережень в технічних системах. Запропоновано і протестовано комбінований підхід до нечіткої кластеризації даних з використанням комбінації алгоритму Густафсона-Кесселя, методу остовного лісу та фільтра Калмана, що...
Main Authors: | , , |
---|---|
Format: | Article |
Language: | English |
Published: |
Ivan Kozhedub Kharkiv National Air Force University
2020-03-01
|
Series: | Системи обробки інформації |
Subjects: | |
Online Access: | https://journal-hnups.com.ua/index.php/soi/article/view/168 |
Summary: | У статті наведено результати аналізу методів нечіткої кластеризації даних поточних спостережень в технічних системах. Запропоновано і протестовано комбінований підхід до нечіткої кластеризації даних з використанням комбінації алгоритму Густафсона-Кесселя, методу остовного лісу та фільтра Калмана, що може бути використаний в системах технічної діагностики (зокрема, діагностики стану основних параметрів технологічних процесів). Розглянуто можливість подальшого розширення функціональних можливостей наведеного комбінованого методу кластеризації з наданням йому адаптивних властивостей. Наведено результати тестування та визначено переваги запропонованого підходу. |
---|---|
ISSN: | 1681-7710 2518-1696 |