Výsledky vyhľadávania - КЛАСТЕРИЗАЦІЯ C-СЕРЕДНІХ

ONLINE FUZZY CLUSTERING OF HIGH DIMENSION DATA STREAMS BASED ON NEURAL NETWORK ENSEMBLES ; ОНЛАЙН НЕЧЕТКАЯ КЛАСТЕРИЗАЦИЯ ПОТОКОВ ДАННЫХ ВЫСОКОЙ РАЗМЕРНОСТИ НА ОСНОВЕ АНСАМБЛЕЙ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ; ОНЛАЙН НЕЧІТКА КЛАСТЕРИЗАЦІЯ ПОТОКІВ ДАНИХ ВЫСОКОЇ РОЗМІРНОСТІ НА ОСНОВІ АНСАМБЛІВ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ

Autori: Bodyanskiy, Yevgeniy Perova, Iryna Zhernova, Polina

Zdroj: INNOVATIVE TECHNOLOGIES AND SCIENTIFIC SOLUTIONS FOR INDUSTRIES; No. 1 (7) (2019): Innovative Technologies and Scientific Solutions for Industries; 16-24 ; СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ И ТЕХНОЛОГИЙ В ПРОМЫШЛЕННОСТИ; № 1 (7) (2019): Современное состояние научных исследований и технологий в промышленности; 16-24 ; СУЧАСНИЙ СТАН НАУКОВИХ ДОСЛІДЖЕНЬ ТА ТЕХНОЛОГІЙ В ПРОМИСЛОВОСТІ; № 1 (7) (2019): Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості; 16-24 ; 2524-2296 ; 2522-9818

Predmety: кластерування, метод нечітких C-середніх, послідовний аналіз головних компонент, ансамбль нейро-фаззі мереж, нейронна мережа Т. Кохонена, самонавчання, кластеризация, метод нечетких C-средних, последовательный анализ главных компонент, ансамбль нейро-фаззи сетей, нейронная сеть Т. Кохонена, самообучение, clustering, fuzzy C-means method, sequential analysis of principal components, the ensemble of neuro-fuzzy networks, T. Kohonen’s neural network, self-learning

Popis súboru: application/pdf

Relation: https://itssi-journal.com/index.php/ittsi/article/view/110/98

Dostupnosť: https://itssi-journal.com/index.php/ittsi/article/view/110
https://doi.org/10.30837/2522-9818.2019.7.016

Виявлення аномалій мережевого трафіку з використанням алгоритмів нечіткої кластеризації

Autori: Поліно, Іван Олександрович

Predmety: МЕРЕЖЕВІ АТАКИ, НЕЧІТКА ЛОГІКА, СИСТЕМИ ВИЯВЛЕННЯ ВТОРГНЕНЬ, СУБТРАКТИВНА КЛАСТЕРИЗАЦІЯ, КІБЕРБЕЗПЕКА, ІНФОРМАЦІЙНО-КОМУНІКАЦІЙНА МЕРЕЖА, АНОМАЛІЇ ТРАФІКУ, КЛАСТЕРИЗАЦІЯ C-СЕРЕДНІХ, ІМІТАЦІЙНЕ МОДЕЛЮВАННЯ

Relation: http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/164762

Dostupnosť: http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/164762

Виявлення атак в інформаційно-комунікаційних мережах з використанням алгоритмів нечіткої кластеризації

Autori: Старостенко, Андрій Олександрович

Predmety: СУБТРАКТИВНА КЛАСТЕРИЗАЦІЯ, МЕРЕЖЕВИЙ ТРАФІК, КЛАСТЕРИЗАЦІЯ C-СЕРЕДНІХ, СИСТЕМИ ВИЯВЛЕННЯ АТАК, НЕЧІТКА ЛОГІКА, ВИЯВЛЕННЯ МЕРЕЖЕВИХ АНОМАЛІЙ, МЕТОД ФІБОНАЧЧІ, ІМІТАЦІЙНЕ МОДЕЛЮВАННЯ

Relation: http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/162120

Dostupnosť: http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/162120

Використання методів адаптивного нечіткого кластерування для вирішення завдання опрацювання матричних даних

Autori: Анісімов, В. Е.

Predmety: адаптивна кластеризація, алгоритм c-середніх, аналіз даних, кластерний аналіз, матричний метод, можливісна кластеризація, навчання без вчителя, нечітка кластеризація

Popis súboru: application/pdf

Relation: https://openarchive.nure.ua/handle/document/20788

Dostupnosť: https://openarchive.nure.ua/handle/document/20788

AUTOMATION OF SEGMENTATION OF MEDICAL IMAGES ; СЕГМЕНТАЦІЯ МЕДИЧНОГО ЗОБРАЖЕННЯ ПОРОГОВИМИ МЕТОДАМИ

Autori: Місько В. М. Гуменюк Л. О.

Zdroj: Perspective technologies and devices; Vol 1 No 25 (2024): PROSPECTIVE TECHNOLOGIES AND DEVICES; 93-97 ; Перспективні технології та прилади; Том 1 № 25 (2024): ПЕРСПЕКТИВНІ ТЕХНОЛОГІЇ ТА ПРИЛАДИ; 93-97 ; 2313-5352 ; 10.36910/10.36910/6775-2313-5352-2024-25

Predmety: automation, digital image processing, Python, fuzzy adaptive median filter, clustering, noise suppression, texture analysis, автоматизація, цифрова обробка зображень, нечіткий адаптивний медіанний фільтр, кластеризація, придушення шуму, текстурний аналіз

Popis súboru: application/pdf

Relation: https://eforum.lntu.edu.ua/index.php/jurnal/article/view/1591/1446; https://eforum.lntu.edu.ua/index.php/jurnal/article/view/1591

Dostupnosť: https://eforum.lntu.edu.ua/index.php/jurnal/article/view/1591
https://doi.org/10.36910/10.36910/6775-2313-5352-2024-25-14

Methodology of the countries’ economic development data analysis

Zdroj: System research and information technologies; No. 4 (2023); 21-36
Системные исследования и информационные технологии; № 4 (2023); 21-36
Системні дослідження та інформаційні технології; № 4 (2023); 21-36

Predmety: digital development, machine learning, logistic regression, цифровий розвиток, радіально базисні нейромережі, analysis of variables informativeness, fuzzy clustering, radial basis neural networks, машинне навчання, логістична регресія, нечітка кластеризація, аналіз інформативності змінних

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/297208

Methodology of the countries’ economic development data analysis ; Методологія аналізу даних економічного розвитку країн

Autori: Donets, Volodymyr Strilets, Viktoriia Ugryumov, Mykhaylo a ďalší

Zdroj: System research and information technologies; No. 4 (2023); 21-36 ; Системные исследования и информационные технологии; № 4 (2023); 21-36 ; Системні дослідження та інформаційні технології; № 4 (2023); 21-36 ; 2308-8893 ; 1681-6048

Predmety: машинне навчання, цифровий розвиток, нечітка кластеризація, радіально базисні нейромережі, логістична регресія, аналіз інформативності змінних, machine learning, digital development, fuzzy clustering, radial basis neural networks, logistic regression, analysis of variables informativeness

Popis súboru: application/pdf

Relation: http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/297208/290123; http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/297208

Dostupnosť: http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/297208
https://doi.org/10.20535/SRIT.2308-8893.2023.4.02

ОНЛАЙН МЕТОД МОЖЛИВІСНОЇ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ ДАНИХ НА ОСНОВІ ЕВОЛЮЦІЙНОЇ ОПТИМІЗАЦІЇ КОТЯЧИХ ЗГРАЙ. (Ukrainian)

Alternate Title: ONLINE PROBABILISTIC FUZZY CLUSTERING METHOD BASED ON EVOLUTIONARY OPTIMIZATION OF CAT SWARM. (English)
ОНЛАЙН МЕТОД ВОЗМОЖНОСТНОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ ЭВОЛЮЦИОННОЙ ОПТИМИЗАЦИИ КОШАЧЬИХ СТАЙ. (Russian)

Autori: Є. В., Бодянський А. Ю., Шафроненко І. М., Клімова

Zdroj: Radio Electronics, Computer Science, Control; 2021, Issue 2, p65-70, 6p

Predmety: ARTIFICIAL intelligence, PROBLEM solving, FUZZY algorithms, DEEP learning, ARTIFICIAL neural networks, COMPUTATIONAL intelligence, SWARM intelligence