Построение нечеткого классификатора с использованием метода субтрактивной кластеризации и последующая оптимизация его структуры для повышения интерпретируемости результатов
Характеристика и особенности процесса построения нечеткого классификатора, специфика и применение метода субтрактивной кластеризации. Нечеткий классификатор на основе субтрактивной кластеризации. Сущность оптимизации структуры нечеткого классификатора.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 17.01.2018 |
| Размер файла | 106,0 K |
Соглашение об использовании материалов сайта
Просим использовать работы, опубликованные на сайте, исключительно в личных целях. Публикация материалов на других сайтах запрещена.
Данная работа (и все другие) доступна для скачивания совершенно бесплатно. Мысленно можете поблагодарить ее автора и коллектив сайта.
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Характеристика методов нечеткого моделирования и изучение системы кластеризации в пакетах прикладных программ. Разработка и реализация алгоритма для оптимизации базы правил нечеткого классификатора с помощью генетического алгоритма аппроксимации функции.
дипломная работа [1,9 M], добавлен 21.06.2014Основные этапы систем нечеткого вывода. Правила нечетких продукций, используемые в них. Нечеткие лингвистические высказывания. Определение алгоритмов Цукамото, Ларсена, Сугено. Реализации нечеткого вывода Мамдани на примере работы уличного светофора.
курсовая работа [479,6 K], добавлен 14.07.2012Понятие нечеткого множества и функции принадлежности. Методы дефаззификации (преобразования нечеткого множества в четкое число) для многоэкстремальных функций принадлежности. Нечеткий логический вывод. Примеры выпуклого и невыпуклого нечеткого множества.
презентация [111,7 K], добавлен 16.10.2013Особенности кластеризации социальных сетей, методы распознавания сообществ. Особенности локального прореживания графа. Разработка рекомендаций по выбору метода кластеризации для выделенных классов задач. Оптимизация процесса дальнейшей обработки данных.
курсовая работа [1,8 M], добавлен 30.06.2017Методы, системы, типы и способы проводимых измерений в автоматизированных системах медицинского обеспечения безопасности на транспорте. Проектирования нечеткого алгоритма предрейсовых медицинских осмотров на основе адаптивной сети нейро-нечеткого вывода.
дипломная работа [6,5 M], добавлен 06.05.2011Начальное представление систем нечеткого вывода: логический вывод, база знаний. Алгоритм Мамдани в системах нечеткого вывода: принцип работы, формирование базы правил и входных переменных, агрегирование подусловий, активизация подзаключений и заключений.
курсовая работа [757,3 K], добавлен 24.06.2011Сущность и понятие кластеризации, ее цель, задачи, алгоритмы; использование искусственных нейронных сетей для кластеризации данных. Сеть Кохонена, самоорганизующиеся нейронные сети: структура, архитектура; моделирование кластеризации данных в MATLAB NNT.
дипломная работа [3,1 M], добавлен 21.03.2011Исследование проблемы сравнения звуковых файлов и определение степени их схожести. Сравнение файлов с использованием метода нечеткого поиска, основанного на метрике (расстоянии) Левенштейна. Сравнение MIDI-файлов и реализация алгоритмов считывания.
курсовая работа [2,0 M], добавлен 14.07.2012Решение задач прогнозирования цен на акции "Мазут" на 5 дней, построение прогноза для переменной "LOW". Работа в модуле "Neural networks", назначение вкладок и их характеристика. Построение системы "Набор программистов" нечеткого логического вывода.
курсовая работа [3,2 M], добавлен 26.12.2016Различные методы решения задачи классификации. Нейросетевые парадигмы, методы обучения нейронных сетей, возникающие при этом проблемы и пути их решения. Описание программной реализации классификатора, его функциональные возможности и результаты обучения.
дипломная работа [1,0 M], добавлен 28.12.2015Проблема гидроакустической классификации целей как актуальная проблема современной гидроакустики. Применение нейросетевых алгоритмов и отдельных парадигм для решения научно-технических задач. Выбор структуры нейронной сети для распознавания изображений.
реферат [284,2 K], добавлен 04.05.2012Определение архитектуры реляционных СУБД. Рассмотрение кластеризации как основного способа минимизации числа дисковых операций ввода-вывода данных. Применение индексов для повышения производительности SQL-запросов. Процесс кэширования в базах данных.
курсовая работа [61,1 K], добавлен 15.07.2012Метод минимального сечения, его модификации. Граф с выраженной структурой сообществ. Иерархическая и частичная кластеризации. Случайно генерируемые графы. Оптимизация найденной структуры. Связь между количеством кластеров, модулярностью и спектром.
реферат [807,9 K], добавлен 22.10.2016Анализ проблем, возникающих при применении методов и алгоритмов кластеризации. Основные алгоритмы разбиения на кластеры. Программа RapidMiner как среда для машинного обучения и анализа данных. Оценка качества кластеризации с помощью методов Data Mining.
курсовая работа [3,9 M], добавлен 22.10.2012Основы для проведения кластеризации. Использование Data Mining как способа "обнаружения знаний в базах данных". Выбор алгоритмов кластеризации. Получение данных из хранилища базы данных дистанционного практикума. Кластеризация студентов и задач.
курсовая работа [728,4 K], добавлен 10.07.2017Изучение общероссийского классификатора объектов административно-территориального деления и основных видов экономической деятельности. Характеристика особенностей обеспечения совместимости государственных информационных систем и информационных ресурсов.
реферат [43,3 K], добавлен 06.12.2012Методика и основные этапы построения модели бизнес-процессов верхнего уровня исследуемого предприятия, его организационной структуры, классификатора. Разработка модели бизнес-процесса в IDEF0 и в нотации процедуры, применением Erwin Data Modeler.
курсовая работа [1,6 M], добавлен 01.12.2013Решение задачи аппроксимации поверхности при помощи системы нечёткого вывода. Определение входных и выходных переменных, их термы; алгоритм Сугено. Подбор функций принадлежности, построение базы правил, необходимых для связи входных и выходных переменных.
курсовая работа [1,8 M], добавлен 31.05.2014Увеличение надежности информационных систем с помощью резервирования и повышения вероятности безотказной работы элементов. Применение кластеризации как альтернативы симметричным мультипроцессорным системам по производительности и коэффициенту готовности.
курсовая работа [401,9 K], добавлен 18.06.2015Анализ способов хранения геоданных в ГИС. Разработка классификатора базы геоданных. Основные методы визуализации геоданных. Понятие, назначение и структура СПО "Локальный клиент" Системы ГИС-3D. Расчет трудоемкости разработки программного обеспечения.
дипломная работа [3,7 M], добавлен 21.06.2012
