2025-02-23T06:55:01-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: Query fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-85077%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-23T06:55:01-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: => GET http://localhost:8983/solr/biblio/select?fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-85077%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-23T06:55:01-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: <= 200 OK
2025-02-23T06:55:01-05:00 DEBUG: Deserialized SOLR response
Улучшение сходимости нейро-фаззи кластеризации многомерных данных при использовании неевклидовых метрик

Улучшение сходимости нейро-фаззи кластеризации многомерных данных при использовании неевклидовых метрик

В статье предложен модифицированный алгоритм гибридной нечеткой кластеризации mdsFCM, который благодаря применению матрицы расстояний Махаланобиса в процессе подготовки центроидов к обработке сетью Кохонена и выполнения сжатия ее размера, позволяет повысить сходимость и, в ряде случаев, чувствите...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Ахметшина, Л.Г., Егоров, А.А., Удовик, И.М.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2013
Series:Искусственный интеллект
Subjects:
Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
Online Access:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/85077
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Description
Summary:В статье предложен модифицированный алгоритм гибридной нечеткой кластеризации mdsFCM, который благодаря применению матрицы расстояний Махаланобиса в процессе подготовки центроидов к обработке сетью Кохонена и выполнения сжатия ее размера, позволяет повысить сходимость и, в ряде случаев, чувствительность при обработке многомерных данных. Представлены экспериментальные результаты применения предложенного модифицированного алгоритма mdsFCM для кластеризации низкоконтрастных цветных медицинских изображений.

Similar Items