Комп'ютерні науки та інформаційні технології. – 2016. – №843

Permanent URI for this collectionhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/34582

Вісник Національного університету "Львівська політехніка"

У збірнику наукових праць публікуються статті за результатами досліджень з актуальних питань комп'ютерних наук та інформаційних технологій, які виконали професорсько-викладацький склад Національного університету “Львівська політехніка” та провідні вчені України й зарубіжні вчені в галузі проектування архітектури і компонентів комп’ютерних систем, моделювання складних об'єктів, процесів і систем та розроблення і використання новітніх інформаційних технологій. Для науковців, викладачів вищих закладів освіти, інженерів, що спеціалізуються у сфері новітніх обчислювальних систем, мереж, комп'ютеризованих засобів розв'язання задач цифрового опрацювання сигналів і зображень, автоматизованого проектування та керування, а також докторантів, аспірантів та студентів старших курсів відповідних спеціальностей.

Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Серія : Комп'ютерні науки та інформаційні технології : збірник наукових праць / Міністерство освіти і науки України, Національний університет "Львівська політехніка"; голова Редакційно-видавничої ради Н. І. Чухрай. – Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2016. – № 843. – 372 c. : іл.

Browse

Author: search.filters.author.Babichev, S.Subject: search.filters.subject.clustering

Search Results

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Hybrid model of inductive clustering system оf high-dimensional data based on the sota algorithm
    (Видавництво Львівської політехніки, 2016) Babichev, S.; Lytvynenko, V.; Taif, М. A.; Sharko, A.
    Подано модель системи кластеризації високорозмірних даних на основі комплексного використання самоорганізуючого алгоритму СОТА і методів індуктивного моделювання складних систем. Якість кластеризації оцінюється на двох рівнопотужних підмножинах з використанням комплексного критерію балансу, у якому враховані як зміщення центрів мас відповідних кластерів різних підмножин, так і розподіл об'єктів у відповідних кластерах відносно центра мас. Для кластеризації об'єктів на кожній з підмножин запропоновано використовувати алгоритм СОТА, що являє собою тип самоорганізуючих нейронних мереж на основі карт Кохонена і алгоритму вирощування просторової клітинної структури Fritzke. Model of high-dimensional data clustering system based on the complex use of Selforganizing SOTA algorithm and inductive modeling methods of complex systems is presented in the article. The quality of clustering is evaluated at two equal power subsets with the use of complex balance criterion, which takes into account both the displacement the mass centers of the appropriate clusters of different subsets and distribution of objects in the appropriate clusters relative to the mass center. The SOTA algorithm, which is a type of Self-organizing neural networks based on Kohonen maps and algorithm of spatial cell structure of Fritzke growing, is proposed to use for the clustering of objects in each of the subsets.