Torzított adatok neurofuzzy klaszterezése macskaswarm-optimalizálással

Eredeti címe:

Neuro-Fuzzy Clustering of Distorted Data Using Cat Swarm Optimization

Könyv tartalma:

Napjainkban a számítógépes intelligencia technológiáit gyakran és meglehetősen sikeresen használják olyan összetett problémák megoldására, amelyekre általában nincs analitikus megoldás. Ma ezeket a technológiákat és különösen a mesterséges neurális hálózatokat (ANN) széles körben használják a jelfeldolgozás, optimalizálás, optimális és adaptív vezérlés, mintafelismerés, azonosítás, idősor-előrejelzés stb.

különböző problémáinak megoldására. Ugyanakkor a leírt megközelítések az adatok helyreállítására csak abban az esetben működőképesek, ha a kezdeti adatok a priori meghatározottak, és a „tárgy-tulajdonság” táblázat vagy idősor rögzített számú megfigyeléssel rendelkezik, azaz nem változik a feldolgozás során.

Ez a könyv a hiányzó és torz megfigyeléseket tartalmazó dinamikus adatbányászat módszereinek fejlesztésével és tanulmányozásával foglalkozik. Az adatbányászati módszerek fő jellemzője az adatokban rejlő rejtett minták jelenlétének és természetének megállapítása, míg a hagyományos módszerek elsősorban a már megállapított minták paraméteres kiértékelésével foglalkoznak.