Методика оценки эффективности методов кластеризации при построении интеллектуального репозитария
Исследование и анализ процесса организации интеллектуального репозитария электронной документации. Ознакомление с теоретическими аспектами кластеризации на основе нейронных сетей. Рассмотрение и характеристика структуры данных кластеризации Кохонена.
Подобные документы
Анализ методики выбора оптимального метода нормализации при построении кластерной структуры объектов. Высокая размерность признакового пространства. Анализ модели системы кластеризации с использованием алгоритма нечеткой кластеризации fuzzy C-means.
статья, добавлен 01.03.2017Анализ 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 31.07.2018Ознакомление с объектами кластеризации, которыми являются электронные текстовые документы. Рассмотрение этапов выполнения алгоритма нечеткой кластеризации. Изучение и анализ диаграммы вариантов использования для пользователя исследуемого приложения.
реферат, добавлен 18.01.2018Рассмотрение 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 30.08.2016Характеристика классических методов кластеризации. Особенности самоорганизующихся карт Кохонена как одного из методов аппроксимации данных. Настройка веса на основе обучающего множества без учителя. Классический алгоритм "Победитель забирает все".
статья, добавлен 02.11.2018Характеристика и особенности процесса построения нечеткого классификатора, специфика и применение метода субтрактивной кластеризации. Нечеткий классификатор на основе субтрактивной кластеризации. Сущность оптимизации структуры нечеткого классификатора.
статья, добавлен 17.01.2018Задачи и этапы кластерного анализа. Цели кластеризации для выработки рекомендаций. Сравнительный анализ иерархических и неиерархических методов кластеризации. Обзор существующих систем кластеризации, сеточные алгоритмы. Выбор языка программирования.
дипломная работа, добавлен 21.05.2016Структурно-функциональное решение интеллектуального репозитория. Подсистема нейросетевой и генетической кластеризации, их особенности, преимущества. Алгоритм параллельного выполнения fcm-кластеризации. Предназначение кроссовера, оценка приспособленности.
статья, добавлен 18.01.2018Алгоритмы предобработки данных. Методы, модели кластеризации и ее метрики. Постановка задачи оценки выбора методов успеваемости студентов. Сравнение регрессионных алгоритмов. Интерфейс программного продукта. Обоснование выбора среды программирования.
дипломная работа, добавлен 01.09.2018Тестирование метрик оценки качества результатов кластеризации. Иерархические методы кластеризации. Метод выделения связных компонент. Индекс Калински-Харабаза, Болла-Холла. Дисперсия ближайшего соседа. Текст программы: спецификация, руководство оператора.
дипломная работа, добавлен 10.12.2019- 11. Разработка методов и алгоритмов оценки надежности сетей телекоммуникации на основе нейронных сетей
Рассмотрение существующих методов для оценки надежности. Оценка надежности сети на основе нейронных сетей. Архитектура нейронной сети Кохонена. Реализация алгоритма и программы оценки надежности телекоммуникационных сетей с помощью нейронных сетей.
диссертация, добавлен 24.05.2018 Анализ различных методов кластеризации текстовых данных с акцентом на обработку научных статей. Освещение основных подходов, включая иерархическую кластеризацию информации, кластеризацию на основе разбиения, модельные и сетевые методы, их эффективность.
статья, добавлен 14.12.2024Обзор подходов к решению задач кластерного анализа. Элементы, участвующие в процессе кластеризации. Модели диагностики и проведения вычислительного эксперимента по выявлению диагностических показателей. Список существующих алгоритмов кластеризации.
статья, добавлен 29.08.2021Модификация алгоритма Хамелеон. Разработка новых алгоритмов кластеризации, способных обрабатывать сверхбольшие базы данных. Исследование и улучшение этапа построения графа посредством оптимизации алгоритма выбора при построении графа ближайших соседей.
статья, добавлен 19.02.2016Рассмотрение возможности применения методов многомерного шкалирования и кластеризации к лингвистическим задачам. Анализ базы данных "Языки мира". Обоснование адекватности применяемого аппарата для типологических и компаративистских исследований.
доклад, добавлен 17.01.2018Применение 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 31.08.2018Понятие кластеризации и принципы работы ее алгоритмов. Этапы применения кластерного анализа для получения оптимального результата. Классификация алгоритмов кластеризации. Принцип работы алгоритма LargeItem. Понятие транзакций и проблема их кластеризации.
дипломная работа, добавлен 21.03.2016Построение 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 17.01.2018Проблема разработки универсальных методов, пригодных для обработки информации. Оценка возможности использования модифицированного алгоритма кластеризации в задаче опорно-двигательного аппарата. Анализ и описание основных этапов алгоритма Хамелеон.
лекция, добавлен 30.01.2016Разработка алгоритма расчета коэффициента кластеризации неполной сети и программы на основе полученного алгоритма. Использование параллельных вычислений для расчета коэффициента кластеризации. Принадлежность исследуемого узла к той или иной группе.
статья, добавлен 02.02.2019Исследуются 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 15.01.2019- 22. Применение алгоритмов кластеризации k-means и g-means в задачах распознавания воздушных объектов
Характеристика процесса распознавания воздушных объектов, который имеет ряд трудностей. Анализ использования кластеризации семействами алгоритмов k-means и g-means. Исследование работоспособности метода на примере информации о воздушных объектах.
статья, добавлен 30.04.2018 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 28.01.2020Проведен анализ данных о реализованных угрозах путем кластеризации разными методами с различным количеством кластеров, для выявления результатов разделения угроз наилучшим образом. Основные последствия реализации угроз информационной безопасности.
статья, добавлен 03.04.2018Нейросетевые технологии, история возникновения нейронных сетей. Основные виды и применение искусственных нейронных сетей. Самоорганизующаяся карта Кохонена, задачи, решаемые с ее помощью. Создание компьютерной имитационной модели нейронной сети Кохонена.
дипломная работа, добавлен 12.01.2012