Clusterizarea neuro-fuzzy a datelor distorsionate utilizând optimizarea swarmului de pisici

Titlul original:

Neuro-Fuzzy Clustering of Distorted Data Using Cat Swarm Optimization

Conținutul cărții:

În prezent, tehnologiile de inteligență computațională sunt utilizate adesea și cu destul succes în rezolvarea problemelor complexe care, de regulă, nu au o soluție analitică.

În prezent, aceste tehnologii și, în special, rețelele neuronale artificiale (RNA) sunt utilizate pe scară largă pentru a rezolva diverse probleme de prelucrare a semnalelor, optimizare, control optim și adaptiv, recunoaștere a modelelor, identificare, predicție a seriilor temporale etc. În același timp, abordările descrise pentru recuperarea datelor sunt viabile numai în cazurile în care datele inițiale sunt stabilite a priori, iar tabelul „obiect-proprietate” sau seriile temporale au un număr fix de observații, adică nu se modifică în timpul procesării.

Această carte este dedicată dezvoltării și studiului metodelor de extragere dinamică a datelor, care conțin observații lipsă și distorsionate. Principala caracteristică a metodelor de extragere a datelor este de a stabili prezența și natura modelelor ascunse în date, în timp ce metodele tradiționale se ocupă în principal de evaluarea parametrică a modelelor deja stabilite.