Повышение быстродействия метода гибридной нечеткой кластеризации за счет динамического сжатия размерности карты Кохонена

В статье предложен модифицированный алгоритм гибридной нечеткой кластеризации sFCM, в котором применяется динамическое сжатие размерности карты Кохонена, что позволяет снизить время обучения. 
 Представлены экспериментальные результаты применения предложенного алгоритма для кластеризации &am...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Штучний інтелект
Date:2011
Main Author: Егоров, А.А.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2011
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/60498
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Повышение быстродействия метода гибридной нечеткой кластеризации за счет динамического сжатия размерности карты Кохонена / А.А. Егоров // Штучний інтелект. — 2011. — № 4. — С. 489-497. — Бібліогр.: 7 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
_version_ 1862710046494818304
author Егоров, А.А.
author_facet Егоров, А.А.
citation_txt Повышение быстродействия метода гибридной нечеткой кластеризации за счет динамического сжатия размерности карты Кохонена / А.А. Егоров // Штучний інтелект. — 2011. — № 4. — С. 489-497. — Бібліогр.: 7 назв. — рос.
collection DSpace DC
container_title Штучний інтелект
description В статье предложен модифицированный алгоритм гибридной нечеткой кластеризации sFCM, в котором применяется динамическое сжатие размерности карты Кохонена, что позволяет снизить время обучения. 
 Представлены экспериментальные результаты применения предложенного алгоритма для кластеризации 
 низкоконтрастных полутоновых медицинских изображений. У статті запропонований модифікований алгоритм гібридної нечіткої кластеризації sFCM, в якому застосовується динамічне стиснення розмірності карти Кохонена, що дозволяє знизити затрати часу 
 на навчання. Представлені експериментальні результати застосування запропонованого алгоритму 
 для кластеризації низькоконтрастних напівтонових медичних зображень. This article deals with the description of the modified hybrid fuzzy clustering algorithm SFCM, which is used Kohonen SOM dimension dynamical compressing, to deliver learning time decreasing. The experimental 
 results of the application of proposed algorithm for low-contrast halftone image clustering are shown.
first_indexed 2025-12-07T17:21:57Z
format Article
fulltext
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-60498
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn 1561-5359
language Russian
last_indexed 2025-12-07T17:21:57Z
publishDate 2011
publisher Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
record_format dspace
spelling Егоров, А.А.
2014-04-15T18:55:42Z
2014-04-15T18:55:42Z
2011
Повышение быстродействия метода гибридной нечеткой кластеризации за счет динамического сжатия размерности карты Кохонена / А.А. Егоров // Штучний інтелект. — 2011. — № 4. — С. 489-497. — Бібліогр.: 7 назв. — рос.
1561-5359
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/60498
004.93
В статье предложен модифицированный алгоритм гибридной нечеткой кластеризации sFCM, в котором применяется динамическое сжатие размерности карты Кохонена, что позволяет снизить время обучения. 
 Представлены экспериментальные результаты применения предложенного алгоритма для кластеризации 
 низкоконтрастных полутоновых медицинских изображений.
У статті запропонований модифікований алгоритм гібридної нечіткої кластеризації sFCM, в якому застосовується динамічне стиснення розмірності карти Кохонена, що дозволяє знизити затрати часу 
 на навчання. Представлені експериментальні результати застосування запропонованого алгоритму 
 для кластеризації низькоконтрастних напівтонових медичних зображень.
This article deals with the description of the modified hybrid fuzzy clustering algorithm SFCM, which is used Kohonen SOM dimension dynamical compressing, to deliver learning time decreasing. The experimental 
 results of the application of proposed algorithm for low-contrast halftone image clustering are shown.
ru
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
Штучний інтелект
Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
Повышение быстродействия метода гибридной нечеткой кластеризации за счет динамического сжатия размерности карты Кохонена
Підвищення швидкодії в методі гібридної нечіткої кластеризації за рахунок динамічного стиснення розмірності карти Кохонена
The Performance Improvement of the Hybrid Fuzzy Clustering Method Based on Dynamical Compressing of Kohonen SOM Dimension
Article
published earlier
spellingShingle Повышение быстродействия метода гибридной нечеткой кластеризации за счет динамического сжатия размерности карты Кохонена
Егоров, А.А.
Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
title Повышение быстродействия метода гибридной нечеткой кластеризации за счет динамического сжатия размерности карты Кохонена
title_alt Підвищення швидкодії в методі гібридної нечіткої кластеризації за рахунок динамічного стиснення розмірності карти Кохонена
The Performance Improvement of the Hybrid Fuzzy Clustering Method Based on Dynamical Compressing of Kohonen SOM Dimension
title_full Повышение быстродействия метода гибридной нечеткой кластеризации за счет динамического сжатия размерности карты Кохонена
title_fullStr Повышение быстродействия метода гибридной нечеткой кластеризации за счет динамического сжатия размерности карты Кохонена
title_full_unstemmed Повышение быстродействия метода гибридной нечеткой кластеризации за счет динамического сжатия размерности карты Кохонена
title_short Повышение быстродействия метода гибридной нечеткой кластеризации за счет динамического сжатия размерности карты Кохонена
title_sort повышение быстродействия метода гибридной нечеткой кластеризации за счет динамического сжатия размерности карты кохонена
topic Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
topic_facet Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/60498
work_keys_str_mv AT egorovaa povyšeniebystrodeistviâmetodagibridnoinečetkoiklasterizaciizasčetdinamičeskogosžatiârazmernostikartykohonena
AT egorovaa pídviŝennâšvidkodíívmetodígíbridnoínečítkoíklasterizacíízarahunokdinamíčnogostisnennârozmírnostíkartikohonena
AT egorovaa theperformanceimprovementofthehybridfuzzyclusteringmethodbasedondynamicalcompressingofkohonensomdimension