Метод принятия решения для модели классификации, построенной на основе внутриклассовой кластеризации FCM-алгоритмом

• Опубліковано в: : Искусственный интеллект
• Дата: 2013
• Автор: Максимова, А.Ю.
• Формат: Стаття
• Мова: Російська
• Опубліковано: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2013
• Теми: Анализ и синтез коммуникационной информации
• Онлайн доступ: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85165
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Цитувати: Метод принятия решения для модели классификации, построенной на основе внутриклассовой кластеризации FCM-алгоритмом / А.Ю. Максимова // Искусственный интеллект. — 2013. — № 3. — С. 171–181. — Бібліогр.: 11 назв. — рос.

В статье предложен метод распознавания образов для задач с сильно пересекающимися классами образов. В рамках метода реализован алгоритм поиска оптимального в соответствии с некоторым критерием адекватности числа кластеров FCM-алгоритма и построена модель, описывающая структуру данных задачи распознавания, а также предложен метод принятия решения по этой модели. У статті запропоновано метод розпізнавання образів для задач з класами образів, що сильно перетинаються. У рамках методу реалізовано алгоритм пошуку оптимального відповідно з деяким критерієм адекватності числа кластерів FCM-алгоритму і побудовано модель, що описує структуру даних задачі розпізнавання, а також запропоновано метод прийняття рішення за цією моделлю. In this paper we propose a method for pattern recognition problems with strongly overlapping classes of images. The method for optimal according to some validation measure number of clusters for FCMalgorithm is implemented. The classification model that describes the data structure for pattern recognition problem and the decision making method for this model are proposed.