Локально-аппроксимационные алгоритмы классификации траекторий
Применение процедур локальной аппроксимации для решения задачи классификации траекторий на основе критериев точечного сходства. Представление рядов в виде матричных наборов данных и применение алгоритма нечетких средних для их дальнейшей кластеризации.
Подобные документы
Применение кластеризации данных для решения задачи группировки графических образов. Построение схемы последовательной кластеризации сложной графической информации. Обзор вопроса выбора меры различия, учитывающей степень визуального сходства изображений.
статья, добавлен 31.08.2018Разработка математических моделей текстов на естественном языке предназначенных для поиска, классификации и кластеризации данных. Таксономическое представление текстовых документов в виде решетки замкнутых структурных синтактико-семантических описаний.
диссертация, добавлен 28.12.2016- 3. Методы и алгоритмы функционирования скважиного агента на основе технологии мультиагентных вычислений
Представление данных о ситуации на нефтепромысле в виде ориентированного информационного графа. Понятие скважинного агента. Разработка алгоритма формирования задачи, предназначенной для решения в GRID и алгоритма работы агента мультиагентного диспетчера.
статья, добавлен 05.02.2021 Этапы развития теории нечетких временных рядов. Основные понятия авторегрессии нечеткого временного ряда. Формализованная постановка задачи нечеткой кластеризации. Модель нечетких тенденций с характеризующими параметрами, ее компоненты и уравнения.
статья, добавлен 19.01.2018Применение генетического алгоритма для нахождения решения в оптимизационной задаче. Его традиционная схема и общий вид. История эволюционных вычислений в области алгоритмизации. Структура хромосомы и ее представление в двоичном виде и коде Грея.
реферат, добавлен 12.01.2014В статье описываются результаты анализа различных способов построения индивидуальных образовательных траекторий. Выделены общие черты у возможных подходов, составлены четыре уникальных алгоритма построения индивидуальных образовательных траекторий.
статья, добавлен 17.03.2022Приближенные методы решения взвешенной задачи о минимальном покрытии множества. Реализация жадного алгоритма и алгоритма Бар-Иегуды-Эвена, сравнение их временной сложности. Применение результатов, полученных с их помощью в других подходах решения задачи.
дипломная работа, добавлен 17.07.2020Аспекты автоматической генерации верификационных наборов тестовых процедур. Разработка алгоритма нахождения тестовых наборов посредством трансляции программ в логические выражения и их преобразования для решения задачи выполнимости булевых формул.
статья, добавлен 11.01.2018Обучение адаптивных нейро-нечетких сетей (ANFIS) для решения задач классификации деталей. Возможности ANFIS для решения задачи классификации втулок с помощью системы нечеткого вывода. Зависимость точности работы системы от количества обучающих выборок.
статья, добавлен 08.05.2018Рассмотрение подхода к автоматической кластеризации и классификации объектов по данным обучающей выборки с применением современных инструментальных средств. Известные методы решения задачи кластеризации. Выбор инструментальных средств решения задачи.
статья, добавлен 27.02.2019Исследуются процессы синхронизации, протекающие в осцилляторных сетях различной топологии. Оценка локальной и глобальной синхронизации осцилляторов в сети. Способы использования осцилляторных сетей при решении задач кластеризации N-мерных данных.
статья, добавлен 15.01.2019Анализ задачи машинного представления больших графов с учетом емкостных и скоростных критериев. Сравнение списочных и матричных способов представления. Инструментальные решения и фреймворки для работы с графовыми моделями для обработки больших данных.
статья, добавлен 08.02.2022- 13. Нечеткая кластеризация потоков данных с помощью ЕМ-алгоритма на основе самообучения по Т. Кохонену
Описание мягкого вероятностного нечеткого алгоритма кластеризации многомерных данных, последовательно поступающих на обработку в режиме реального времени. Использование алгоритма для решения задач Dynamic Stream Mining в условиях перекрывающихся классов.
статья, добавлен 19.06.2018 Анализ основных проблем, возникающих при применении методов кластеризации. Разработка метода и алгоритма кластеризации на базе нечеткого отношения эквивалентности. Разработка критериев качества кластеризации, пригодных для построения адаптивной системы.
автореферат, добавлен 31.07.2018Метод дублирования информации, позволяющий повысить качество решения задач в условиях возникновения искажений информации во входных данных. Применение при прогнозировании и классификации. Алгоритмы использования нейросетевых технологий обработки данных.
диссертация, добавлен 08.02.2013Нейронные сети для решения задач классификации или кластеризации многомерных данных. Алгоритм работы блока функции преобразования. Рекурсивные сети. Программа Акинатор. Прохождение последовательности сигналов через сеть. Основные свойства персептрона.
курсовая работа, добавлен 19.07.2012Шаги алгоритма классификации Кланш и Клара, их предназначение для решения задачи многокритериальной порядковой классификации. Построение баз экспертных знаний для интеллектуальных обучающих систем. Оптимальная расшифровка монотонных булевых функций.
статья, добавлен 18.01.2018Построение средств интеллектуального анализа данных для нечетких реляционных серверов. Задачи кластеризации и выявления зависимостей в форме нечетких продукций. Гибридный алгоритм использования нечеткой нейронной сети в качестве DM для реляционных данных.
статья, добавлен 17.01.2018Исследование особенностей решения прикладных задач прогнозирования гранулированного временного ряда на уровне линейных матричных уравнений. Разработка алгоритма прогнозирования временного ряда на основании методологии решения линейных матричных уравнений.
статья, добавлен 27.07.2016- 20. Алгоритмы и программные средства настройки параметров нечетких моделей на основе гибридных методов
Специфические особенности реализации гибридных алгоритмов настройки параметров нечетких моделей на базе метаэвристик и методов, основанных на производных. Методика представления входных данных аппроксиматора в виде фрагмента пространственной сетки.
автореферат, добавлен 02.09.2018 Рассмотрение общей схемы алгоритма кластеризации семантических дескрипторов, необходимого для анализа данных, представленных в виде текстов на естественном языке. Влияние различных параметров алгоритма на общую схему работ и перспективы развития подхода.
статья, добавлен 28.01.2020Рассмотрение основных современных подходов к кластеризации данных. Описание предшествующих решений и предоставление версии алгоритма мультимодальной кластеризации для запуска в системе распределённых вычислений под Apache Hadoop. Адаптация алгоритма.
дипломная работа, добавлен 30.08.2016Моделирование задачи многомерной аппроксимации значений критериев и обратной задачи определения входных параметров по заданным значениям критериев с помощью нейронной сети. Алгоритм реализации задачи аппроксимации. Нахождения разложения для критериев.
реферат, добавлен 03.07.2017Обработка данных: понятие, цели, задачи. Применение современных компьютеров и программ для них. Представление существенной информации в виде, наиболее удобном для восприятия человеком. Автоматический ввод данных в различные информационные системы.
реферат, добавлен 27.06.2015Способы распределения вычислительной нагрузки. Представление задачи в виде графа. Алгоритмы разбиения графа. Алгоритмы размещения графа на ЭВМ. Графическое представление графов. Принцип передачи данных. Синхронизация процессов и моделирование объектов.
автореферат, добавлен 18.03.2016