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

• Veröffentlicht in: Искусственный интеллект
• Datum: 2013
• ISSN: 1561-5359
• 1. Verfasser: Максимова, А.Ю.
• Format: Artikel
• Sprache: Russisch
• Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2013
• Schlagworte: Анализ и синтез коммуникационной информации
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85165
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: 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.