Нечеткая кластеризация массивов данных на основе эволюционного метода оптимизации кошачьих стай
Journal Title: Бионика интеллекта - Year 2018, Vol 2, Issue 91
Abstract
Рассмотрена задача нечеткой кластеризации массива наблюдений на основе нечеткого вероятност- ного подхода, в основу которого положен алгоритм нечетких С-средних, переформулированный в задачу безусловной многоэкстремальной оптимизации.
Authors and Affiliations
Евгений Бодянский, Алина Шафроненко, Е Патлань
Keywords
Related Articles
- EP ID EP581396
- DOI -
- Views 181
- Downloads 0
The basic issues of knowledge management bionics
Increasing the effectiveness of knowledge management in enterprises is possible if one takes into consideration the characteristics of a person to work with information and knowledge, remove the confusion with the basic...
Інструменти квантових обчислень
В даній роботі досліджується поточний стан існуючих інструментів квантових обчислень, розглядаються такі засоби я IBM Q Experience, ProjectQ, Rigetti Forest та особливу увагу приділяється мові програмування Q# як найбіль...
Глибока нео-фаззі нейронна мережа та її навчання
Оптимізація швидкодії навчання глибоких нейронних мереж є надзвичайно актуальним питанням. Сучасні підходи орієнтуються на використання нейронних мереж на основі персептрону Розенблатта. Але отримувані результати не явля...
Neural Network Approach for Emotional Recognition in Text
The article is devoted to one of the most popular trends in the field of IT today - natural language processing, in particular, the extraction of emotions from the text using the neural network approach. The main task wa...
Аналіз методів сегментації зображень автомобільних реєстраційних номерів
Проведено аналіз існуючих методів сегментації зображень. Було розроблено модифікований алгоритм, який сегментує зображення реєстраційних номерів автомобіля. Запропонована модифікація призначена для сегментації нетекстуро...