Loading…
Academic Journal
Правдоподібна нечітка кластеризація даних на основі еволюційного методу божевільних котів
Yevgeniy Bodyanskiy, Alina Shafronenko, Iryna Pliss
Sistemnì Doslìdženâ ta Informacìjnì Tehnologìï, Iss 3 (2021)
Saved in:
| Title | Правдоподібна нечітка кластеризація даних на основі еволюційного методу божевільних котів |
|---|---|
| Authors | Yevgeniy Bodyanskiy, Alina Shafronenko, Iryna Pliss |
| Publication Year |
2021
|
| Source |
Sistemnì Doslìdženâ ta Informacìjnì Tehnologìï, Iss 3 (2021)
|
| Description |
Розглянуто задачу нечіткої кластеризації великих масивів, що подаються на опрацювання як у пакетному, так і в онлайн режимах на основі правдоподібного підходу. Для відшукання глобального екстремуму цільової функції правдоподібної нечіткої кластеризації введено модифікацію ройового алгоритму зграй божевільних котів, яка об’єднує в собі переваги еволюційних алгоритмів та глобального випадкового пошуку. Показано, що різні режими пошуку породжуються уніфікованою математичною процедурою, окремими випадками якої є відомі алгоритми як локальної, так і глобальної оптимізації. Запропонований підхід є досить простим в обчислювальній реалізації і характеризується високою швидкодією та надійністю у задачах багатоекстремальної нечіткої кластеризації.
|
| Document Type |
article
|
| Language |
Ukrainian
|
| Publisher Information |
Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute, 2021.
|
| Subject Terms | |
