40230

Автор(ы): 

Автор(ов): 

4

Параметры публикации

Тип публикации: 

Статья в журнале/сборнике

Название: 

Рекуррентные алгоритмы интеллектуального анализа информации в сложных измерительно-управляющих системах

Наименование источника: 

  • Датчики и системы

Обозначение и номер тома: 

№ 12

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • ООО "Сенсидат-Плюс"

Год издания: 

2016

Страницы: 

3-10
Аннотация
В работе для интеллектуального анализа информации в сложных измерительно-управляющих системах предлагается использовать рекуррентные алгоритмы типа стохастической аппроксимации. Исследуются критерии качества классификации, зависящие от ненормированных моментов и нулевых моментов классов, а также вид оптимальной классификации. Предложен рекуррентный алгоритм классификации, доказана теорема о его сходимости, обеспечивающая стационарное значение этого критерия качества классификации. Рассмотрено применение предложенного подхода к решению типовых задач классификационного анализа: классического варианта задачи размытой кластеризации с фоновым классом, экстремальной группировки параметров, диагонализации матрицы связи, кластеризации в бинарных, номинальных и ранговых шкалах.

Библиографическая ссылка: 

Дорофеюк А.А., Дорофеюк Ю.А., Покровская И.В., Чернявский А.Л. Рекуррентные алгоритмы интеллектуального анализа информации в сложных измерительно-управляющих системах // Датчики и системы. 2016. № 12. С. 3-10.