Relevant bibliographies by topics / Алгоритм кластеризації / Journal articles

Journal articles on the topic 'Алгоритм кластеризації'

To see the other types of publications on this topic, follow the link: Алгоритм кластеризації.
Author: Grafiati
Published: 30 May 2022
Last updated: 31 May 2022

Create a spot-on reference in APA, MLA, Chicago, Harvard, and other styles

Select a source type:

Consult the top 50 journal articles for your research on the topic 'Алгоритм кластеризації.'

Next to every source in the list of references, there is an 'Add to bibliography' button. Press on it, and we will generate automatically the bibliographic reference to the chosen work in the citation style you need: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver, etc.

You can also download the full text of the academic publication as pdf and read online its abstract whenever available in the metadata.

Browse journal articles on a wide variety of disciplines and organise your bibliography correctly.

1

Shakhovska, N. B., and N. I. Melnykova. "Нові методи та рішення щодо побудови моделі поведінки користувачів." Scientific Bulletin of UNFU 30, no. 5 (November 3, 2020): 76–83. http://dx.doi.org/10.36930/40300513.

Full text
Abstract:
Наведено нові методи та рішення щодо побудови моделі поведінки користувачів, які дадуть змогу виявити закономірності планування зустрічей друзів на підставі аналізу їхнього щоденного руху. Для цього попередньо проаналізовано низку методів і алгоритмів кластеризації даних і виокремлено особливості їхнього застосування. З'ясовано, що основними перевагами методів кластеризації даних на підставі їхньої щільності є можливість виявлення кластерів вільної форми різного розміру та стійкості до шуму та викидів. Однак до недоліків цих методів можна віднести високу чутливість до встановлення вхідних параметрів, не чіткий опис класів і непридатність для кластеризації даних великих розмірів. З'ясовано, що основною проблемою всіх алгоритмів кластеризації є їх масштабованість із збільшенням обсягу оброблених даних. Встановлено, що основними проблемами більшості з них є складність налаштування оптимальних вхідних параметрів (для алгоритмів щільності, сітки чи моделі), ідентифікація кластерів різної форми та щільності (алгоритми розподілу, алгоритми на підставі сітки), нечіткі критерії завершення (ієрархічний, розділовий та на підставі моделі). Оскільки процедура кластеризації є тільки одним із етапів оброблення даних системи загалом, обраний алгоритм повинен бути простим у використанні та простим для налаштування вхідних параметрів. Дослідження показують, що ієрархічні методи кластеризації містять ряд алгоритмів, придатних як для оброблення даних невеликого обсягу, так і для аналізу великих даних, що є актуальним у галузі соціальних мереж. На підставі виконаного аналізу даних, зібрано інформацію для заповнення розумного профілю користувача. Значну увагу приділено дослідженню асоціативних правил, на підставі чого запропоновано алгоритм для вилучення асоціативних правил, що дало змогу знаходити статистично значущі правила, а також шукати тільки залежності, визначені загальним набором вхідних даних, та має високу обчислювальну складність, якщо існує багато правил класифікації. Розроблено підхід, що орієнтований на створення та розуміння моделей поведінки користувачів, прогнозування майбутньої поведінки за допомогою створеного шаблону. Досліджено методи моделювання попереднього оброблення даних (кластеризація) та виявлено закономірності планування зустрічей друзів на підставі аналізу щоденного руху людей та їхніх друзів. Наведено методи створення та розуміння моделей поведінки користувачів, застосовано алгоритм k-means для групування користувачів, що дало змогу визначити, наскільки добре кожен об'єкт знаходиться у своєму кластері. Введено поняття правил асоціації, розроблено метод пошуку залежностей, оцінено точність моделі.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
2

Kovivchak, Ja, V. Dubuk, and R. Mishak. "Розробка програмного засобу для стиснення зображень на основі кластеризації." COMPUTER-INTEGRATED TECHNOLOGIES: EDUCATION, SCIENCE, PRODUCTION, no. 46 (March 30, 2022): 17–23. http://dx.doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2022-46-03.

Full text
Abstract:
Стаття присвячена розробці програмного засобу для стиснення зображень на основі кластеризації. Приведено загальну класифікацію методів стиснення растрових зображень. Висвітлено основні методи кластеризації даних і їх застосування для зменшення об’єму даних. Проведено аналіз існуючих програмних рішень для стиснення зображень. Розглянуто алгоритм K-Means в задачах стиснення зображення. Побудовано концептуальну модель системи. Розроблено блок-схему алгоритму роботи програмного засобу для стиснення зображень на основі кластеризації. Приведено діаграму прецедентів і діаграму діяльності програмного засобу. Розглянуто діаграму компонентів засобу. Розроблено інтерфейс ко­рис­тувача програмного засобу.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
3

Шніпко, О. С. "Алгоритм кластеризації мезо-економічних систем за рівнем їхньої здатності до протидії загрозам." Формування ринкових відносин в Україні, no. 6(61) (2006): 3–13.

Find full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
4

Шніпко, О. С. "Алгоритм кластеризації мезо-економічних систем за рівнем їхньої здатності до протидії загрозам." Формування ринкових відносин в Україні, no. 6(61) (2006): 3–13.

Find full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
5

Гичиев, Набиюла Сапиюлаевич. "КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ В ЭКОНОМИКЕ: теоретический аспект." Региональные проблемы преобразования экономики, no. 8 (December 29, 2020): 176. http://dx.doi.org/10.26726/1812-7096-2020-8-176-186.

Full text
Abstract:
Цель работы. Представить критический обзор научной литературы по кластерному анализу, выявить предпочтительность и недостатки различных методов оценкии алгоритмов кластеризации для повышения эффективности управления устойчивым социально-экономическим развитием региона. Методы исследования. В работе представлены общая процедура и этапы кластерного анализа, алгоритмы кластеризации, иерархическая кластеризация, кластеризация взвешенных K-средних, алгоритм Ллойда. Результаты. В статье рассматриваются актуальные проблемы генезиса методов кластерного анализа, позволяющего обосновать необходимость формирования и развития территориальных кластеров – востребованного сегодня метода обеспечения устойчивого регионального развития. Обзор представленной научной литературы выявил сильные и слабые стороны алгоритмов кластеризации, иерархического и других методов кластерного анализа, повышающих уровень качества и достоверности статистической информации при оценке и анализе эффективности государственного управления устойчивостью социально-экономических явлений и процессов, происходящих в российских регионах. Рассмотренные подходы к развитию методов кластеризации позволяют решить проблему возникновения кластера, зарождения отраслевых агломераций и объяснить процесс превращения в «критическую массу» предприятий, компаний и учреждений, необходимый для функционирования кластера. Область применения результатов. Разнообразие методов кластерного анализа свидетельствует об отсутствии единственно верного подхода к их практической операционализации. Полученные результаты компаративной оценки методов кластерного анализа следует учитывать при разработке программ и стратегий регионального развития. Отдельные положения кластерного анализа экономических процессов могут быть востребованы со стороны органов исполнительной власти региона при формировании разрабатываемой «Стратегии социально-экономического развития Республики Дагестан до 2035 г.». Выводы. Кластерный анализ является универсальным инструментом моделирования направлений социально-экономического развития. Результаты кластерного анализа представляются в наглядной форме, облегчающей принятие решений по определению оптимального числа факторов и взаимосвязи различных кластеров.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
6

Орленко, Н. С., К. М. Мажуга, М. Б. Душар, and В. В. Маслечкін. "ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ ІЄРАРХІЧНИХ МЕТОДІВ КЛАСТЕРІЗАЦІЇ, ПРИДАТНИХ ДЛЯ ОБРОБЛЕННЯ ДАНИХ МОРФОЛОГІЧНИХ ОЗНАК СОРТІВ РОСЛИН." Вісник Полтавської державної аграрної академії, no. 2 (June 28, 2019): 261–69. http://dx.doi.org/10.31210/visnyk2019.02.35.

Full text
Abstract:
Незважаючи на те, що кластеризація є безконтрольною класифікацією багатовимірних даних увідповідні кластери, застосування кластерного аналізу під час дослідження морфологічних харак-теристик сортів рослин дозволяє зменшити розмірність вибірки даних, що сприяє більш точній іде-нтифікації нових сортів. Саме тому важливим питанням є порівняння результатів кластеризації іззастосуванням різних методів і метрик та виявлення найбільш придатних для аналізу морфологічниххарактеристик. Методи: аналітичний, математичний, статистичний, графічний. Під час виконан-ня досліджень використано широко відомий набір даних, що має назву Іриси Фішера. Результати.Досліджено вплив на результат кластерного аналізу різних ієрархічних агломеративних методівкласифікації (ближнього сусіда, дальнього сусіда, середнього зв'язку, середнього сусіда (центроїда)та метода Варда) із застосуванням евклідових та не евклідових метрик. Оцінено результати клас-терізації з використанням засобів описової статистики (методу перехресних таблиць). Встановле-но, що найбільш придатними для проведення кластеризації за морфологічними характеристикамидля наборів даних, які описуються метричними шкалами є методи: середнього зв'язку (між групами)із застосуванням кореляції Пірсона, середнього зв'язку (всередині групи) із застосуванням метрикКосінус та кореляції Пірсона, а також методу Варда із застосуванням метрики Косінус. Запропо-новано використовувати апарат частотної статистики (перехресні таблиці) для оцінювання якос-ті результатів класифікації. Висновки. Проведене тестування довело, що не існує жодного універса-льного алгоритму, який би ідеально розподілив набір Ірисів Фішера на кластери. Не зважаючи на те,що встановлено методи й метрики, які є найбільш вдалими для класифікації протестованого наборуданих, ці методи не можна рекомендувати для використання під час тестування морфологічних оз-нак усіх ботанічних таксонів. Кластеризацію сортів рослин потрібно проводити ітераційно, послі-довно застосовуючи найбільш поширені алгоритми кластеризації та ретельно оцінювати результа-ти кластеризації з метою вибору метода та метрики, які найбільш оптимально класифікують сор-ти рослин та дозволять правильно інтерпретувати результати класифікації. Результати такоїкластеризації рекомендовано оцінювати з використанням методу перехресних таблиць та обиратикращий за якістю кластерів.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
7

Ляховець, А. В. "Кластеризація за допомогою нейронної мережі Кохонена та модифікованого алгоритму ієрархічної кластеризації Хамелеон у різних предметних областях." Реєстрація, зберігання і обробка даних 15, no. 1 (April 4, 2013): 53–58. http://dx.doi.org/10.35681/1560-9189.2013.15.1.103365.

Full text
Abstract:
Представлено результати експериментів і роботи нейронної мережі Кохонена для кластеризації клієнтів банку та модифікованого алгоритму ієрархічної кластеризації Хамелеон для кластеризації пацієнтів зі спінальним поперековим стенозом. Наведено аналіз досліджуваних алгоритмів кластеризації та їхнє порівняння. Описано експериментальні вибірки і результати експериментів. Табл.: 1. Бібліогр.: 9 найм.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
8

Bulba, S., V. Davydov, and H. Kuchuk. "МЕТОД РОЗПОДІЛУ РЕСУРСІВ МІЖ КОМПОЗИТНИМИ ЗАСТОСУНКАМИ." Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 4, no. 50 (September 12, 2018): 99–104. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2018.4.099.

Full text
Abstract:
Предмет розгляду – методи оптимального розподілу ресурсів. Метою статті є розробка методу розподілу ресурсів між композитними за стосунками, орієнтованому на динамічний вибір алгоритму оптимізації. методи, що використовуються, – жадібні та мурашині алгоритми, кластерізаційний підхід. Результати роботи. Розглянуто узагальнення існуючих евристик динамічного планування, які відносяться до класу жадібних алгоритмів та знаходять на кожному кроці локально оптимальне рішення. Проведено укрупнену класифікацію методів розподілу пакету композитних застосунків. Проаналізовано два типи кластеризації - вертикальну та горизонтальну. Розглянута можливість планування наборів композитних застосунків на базі кластерізаціонного підходу. Наведено спосіб розподілу наборів композитних за стосунків як з використанням мурашиного алгоритму, так і на базі кластерізаційного підходу з використанням мурашиного алгоритму. Проаналізовано переваги та недоліки кожного із розглянутих підходів, що дало змогу визначити межі застосування кожного із підходів. Висновки. Запропоновано чотири різних підходи до розподілу ресурсів між композитними за стосунками з використанням таких методів: жадібні алгоритми, мурашині алгоритми, вертикальна та горизонтальна кластерізація, сумісне використання мурашиного алгоритму та кластерізації. Розроблений метод дозволяє динамічно провести найкращий вибір. Подальші дослідження будуть направлені на розробку відповідного алгоритму.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
9

Крилов, Євген Володимирович. "Розробка алгоритму стабілізації антропоморфної кінцівки при опорі на поверхню другого роду." Адаптивні системи автоматичного управління 1, no. 20 (November 23, 2012): 67–73. http://dx.doi.org/10.20535/1560-8956.20.2012.30705.

Full text
Abstract:
Стаття присвячена розробці алгоритму управління положенням центру мас антропоморфної кінцівки з метою приведення конструкції у найбільш стійке положення. Вихідною інформацією для керування є інформація про точки дотику нижньої поверхні антропоморфної кінцівки («стопи») та опорної поверхні, а також тиску в цих точках, що отримується від тактильних датчиків. Розроблений алгоритм включає в себе декілька етапів, зокрема кластеризацію отриманого масиву даних, оцінку значень тиску в точках отриманих кластерів та визначення напряму руху та параметрів, що необхідно змінити для зміни положення центру мас. Робота алгоритму була промодельована з використанням ігрового фізичного движка.Отриманні результати можуть бути використані при розробці алгоритмів керування ходою двоногого крокуючого робота на основі використання інформації від тактильних датчиків стопи, а також при розробці алгоритмів підтримання рівноваги двоногого антропоморфного робота у різних умовах.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
10

Головастова, Элеонора Александровна, and Дмитрий Николаевич Красотин. "Кластеризация текстовой выборки, параметризованной ключевыми словами своих элементов." Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии, no. 3 (September 30, 2020): 108–19. http://dx.doi.org/10.17308/sait.2020.3/3045.

Full text
Abstract:
В данной работе рассмотрено решение задачи кластеризации больших объемов текстовых выборок фиксированной длины с помощью компьютерных средств обработки информации. Автоматическое разделение на группы близких по смыслу текстов является одной из важнейших задач анализа данных, так как имеет очень широкую область применения. Основное внимание в статье уделено скорости выполнения алгоритма. Для этого используется способ представления выборки, использующий в качестве набора признаков документов их ключевые слова, которые есть наиболее важные слова в тексте, набор которых может дать для читателя достаточно полное представление о его содержании. Ключевые слова определяются с помощью предварительно вычисленных значений статистической меры tf-idf, характеризующей важность каждого слова текста именно для рассматриваемого текста. Следующим этапом является непосредственно кластеризация корпуса документов. В данной работе используется модификация метода Dbscan, который является плотностным алгоритм пространственной кластеризации с присутствием шума, но здесь он интерпретируется как разновидность обхода в ширину с некоторыми ограничениями графа выборки документов. Поэтому в данной работе после определения ключевых слов элементов выборки строится инвертированный индекс для словаря корпуса текстов. Далее с помощью найденного инвертированного индекса определяется объект связей документов корпуса, который впоследствии передаётся в качестве аргумента в алгоритм Dbscan. Подобный подход к реализации поставленной задачи выбран из-за предположения о его быстродействии. Для проверки этого предположения проводится замер времени выполнения ключевых операций, значения которого приводятся в качестве иллюстрации результата тестирования предложенного метода кластеризации.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
11

Пахомова, Аріна, and Анна Чи. "ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМА EM ДЛЯ ГАУССОВОЙ СМЕСИ." Научный взгляд в будущее, no. 18-01 (January 1, 2018): 29–34. http://dx.doi.org/10.30888/2415-7538.2020-18-01-028.

Full text
Abstract:
Кластеризация является одной из наиболее важных задач Data Mining. В настоящее время разработано большое количество методов и алгоритмов кластеризации, но, к сожалению, не все они могут эффективно работать с большими массивами данных, поэтому дальнейшие и
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
12

Karpa, D. М., I. H. Tsmots, and Yu V. Opotiak. "Нейромережеві засоби прогнозування споживання енергоресурсів." Scientific Bulletin of UNFU 28, no. 5 (May 31, 2018): 140–46. http://dx.doi.org/10.15421/40280529.

Full text
Abstract:
Досліджено та обґрунтовано вибір нейромережевих структур для оброблення статистичних даних з метою прогнозування та виявлення аномальних показників споживання енергоресурсів. Показано, що системам на основі нейронних мереж завжди протиставлялись експертні системи, які, на відміну від перших, очевидно програмувались. Середовище, в якому працює система, не завжди є статичним і потрібні методи опрацювання даних, які могли б адекватно реагувати на зміну середовища та вміти відповідно адаптувати отримувані результати. Нейронні мережі володіють такою особливістю, як вміння навчатись. Ця особливість і є основним аргументом для застосування таких структур у системах управління енергоефективністю. Розроблена архітектура мережі та застосований процес навчання дав змогу прогнозувати показники спожитої електроенергії з урахуванням багатьох параметрів. Особливістю розробленої архітектури є можливість здійснювати перенавчання у процесі функціонування, не перериваючи його. Використання адаптивного та безперервного навчання нейромережі дасть змогу виявляти аномальні показники даних. Точність такого виявлення було перевірено на реальній вибірці даних. Аналіз отриманих результатів показує, що використання нейронних мереж хоч і потребує швидкодії і часу на навчання, проте, під час класифікації вхідного вектора, швидкодія нейронної мережі перевищує будь-який алгоритм кластеризації.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
13

Речкалов, Т. В., and М. Л. Цымблер. "A parallel data clustering algorithm for Intel MIC accelerators." Numerical Methods and Programming (Vychislitel'nye Metody i Programmirovanie), no. 2 (March 28, 2019): 104–15. http://dx.doi.org/10.26089/nummet.v20r211.

Full text
Abstract:
Алгоритм PAM (Partitioning Around Medoids) представляет собой разделительный алгоритм кластеризации, в котором в качестве центров кластеров выбираются только кластеризуемые объекты (медоиды). Кластеризация на основе техники медоидов применяется в широком спектре приложений: сегментирование медицинских и спутниковых изображений, анализ ДНК-микрочипов и текстов и др. На сегодня имеются параллельные реализации PAM для систем GPU и FPGA, но отсутствуют таковые для многоядерных ускорителей архитектуры Intel Many Integrated Core (MIC). В настоящей статье предлагается новый параллельный алгоритм кластеризации PhiPAM для ускорителей Intel MIC. Вычисления распараллеливаются с помощью технологии OpenMP. Алгоритм предполагает использование специализированной компоновки данных в памяти и техники тайлинга, позволяющих эффективно векторизовать вычисления на системах Intel MIC. Эксперименты, проведенные на реальных наборах данных, показали хорошую масштабируемость алгоритма. The PAM (Partitioning Around Medoids) is a partitioning clustering algorithm where each cluster is represented by an object from the input dataset (called a medoid). The medoid-based clustering is used in a wide range of applications: the segmentation of medical and satellite images, the analysis of DNA microarrays and texts, etc. Currently, there are parallel implementations of PAM for GPU and FPGA systems, but not for Intel Many Integrated Core (MIC) accelerators. In this paper, we propose a novel parallel PhiPAM clustering algorithm for Intel MIC systems. Computations are parallelized by the OpenMP technology. The algorithm exploits a sophisticated memory data layout and loop tiling technique, which allows one to efficiently vectorize computations with Intel MIC. Experiments performed on real data sets show a good scalability of the algorithm.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
14

БУЗЫЛЕВ, НИКОЛАЕВИЧ НИКОЛАЕВИЧ, СВЕТЛАНА НИКОЛАЕВНА ЩЕРБАКОВА, and ЕВГЕНИЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ БОРОДИН. "ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ С ПОМОЩЬЮ НЕЧЕТКОЙ СЕГМЕНТАЦИИ В МЕДИЦИНСКОЙ ДИАГНОСТИКЕ." Российский химический журнал 64, no. 4 (December 25, 2020): 84–87. http://dx.doi.org/10.6060/rcj.2020644.11.

Full text
Abstract:
В статье рассмотрены проблемы, возникающие во время сегментирования при обработке изображе-ний. Приводится общая стратегия при проведении кластеризации как основного метода сегментации. Показан подход к обработке медицинских изображений с помощью нечеткой кластеризации на основе алгоритма FCM, проведено сравнение алгоритма FCM с более традиционным алгоритмом четкой кластеризации K-средних, с видимыми преимуществами алгоритма нечеткой кластеризации.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
15

Meleshko, Ye. "МЕТОДИ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ ГРАФІВ СОЦІАЛЬНИХ МЕРЕЖ ДЛЯ ПОБУДОВИ РЕКОМЕНДАЦІЙНИХ СИСТЕМ." Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 2, no. 54 (April 11, 2019): 129–34. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2019.2.129.

Full text
Abstract:
Предметом вивчення у статті є процес кластеризації графів соціальних мереж. Метою є виявлення методів кластеризації графів соціальних мереж, які можна використати для побудови рекомендаційних систем для соціальних медіа. Завдання: провести дослідження існуючих методів кластеризації графів соціальних мереж та дослідити можливість і доцільність їх використання у рекомендаційних системах. Отримані такі результати: Проведено дослідження існуючих методів кластеризації графів соціальних мереж двох типів, для одержання кластерів, що не перетинаються, та для одержання кластерів, які можуть перетинатися. Досліджено можливість використання розглянутих методів для побудови рекомендаційних систем соціальних медіа. Досліджено можливості графової СУБД Neo4j по реалізації алгоритмів кластеризації графів. Висновки. Було проведено дослідження різних методів клаcтеризації графів соціальних мереж. Розглянуто методи засновані на оптимізації модулярності графу, на розмітці графу та на методах випадкових блукань, також розглянута окрема група методів, що розбиває граф на кластери, які можуть перетинатися. Досліджено можливість та доцільність використання методів кластеризації графів для побудови рекомендаційних систем. Досліджено можливості графової системи управління базами даних Neo4j для реалізації методів кластеризації графів. Встановлено, що Neo4j надає широкі можливості реалізації розглянутих методів. Для виділення кластерів СУБД Neo4j пропонує декілька реалізованих у її бібліотеці Graph algorithms алгоритмів, а саме Louvain, Label Propagation та Triangle Counting. Проведено тестування функцій бібліотеки Graph algorithms, що реалізують алгоритми Louvain, Label Propagation та Triangle Counting у Neo4j. Інші алгоритми кластеризації графів треба, при необхідності, реалізовувати самостійно, але СУБД Neo4j надає багато зручних інструментів для роботи з даними, які можна використати для реалізації різних алгоритмів кластеризації графів меншими зусиллями, ніж без використання Neo4j.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
16

Tenenev, V. A., A. S. Shaura, and D. S. Shaura. "An Evolutionary Approach to Solving the Problem of Vehicle Routing." Intellekt. Sist. Proizv. 17, no. 4 (January 12, 2020): 143. http://dx.doi.org/10.22213/2410-9304-2019-4-143-148.

Full text
Abstract:
Рассматривается задача маршрутизации транспортных средств, являющаяся обобщением задачи коммивояжера. Существует несколько основных моделей маршрутизации, каждая из которых характеризуется наличием дополнительных условий (по грузоподъемности, транспортному парку, времени доставки, количеству баз и т. д.) и описывает группу реальных задач транспортной логистики. Эта задача относится к классу NP-трудных, а наличие дополнительных условий еще более усложняет ее решение. В работе описан двухэтапный подход к организации оптимальной маршрутизации: на первом этапе все пункты доставки распределяются на географические районы методами нечеткой кластеризации, а на втором − для каждого района и каждого транспортного средства с помощью генетического алгоритма рассчитывается оптимальный маршрут. При этом все имеющиеся в задаче ограничения учитываются при вычислении фитнес-функции и определяют допустимость и приспособленность особей популяции. В большинстве практических задач необходимо иметь сбалансированное распределение потребителей по различным маршрутам для равномерной загрузки транспортного парка и снижения общего времени доставки, поэтому в представленном алгоритме после предварительной оценки продолжительности всех маршрутов предусмотрена дополнительная процедура выравнивания кластеров. Реализованный алгоритм успешно использовался для получения решения задачи маршрутизации в масштабах города и в условиях реальной транспортной сети.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
17

Островська, Катерина, Іван Стовпченко, and Владислав Аніщенко. "ДОСЛІДЖЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ РОЗПОДІЛЕНИХ АЛГОРИТМІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ." System technologies 1, no. 132 (March 1, 2021): 145–58. http://dx.doi.org/10.34185/1562-9945-1-132-2021-14.

Full text
Abstract:
Робота присвячена дослідженню ефективності розподілених алгоритмів машинного навчання реалізованих в проекті Apache Mahout.В результаті роботи був проведений аналіз ефективності алгоритмів машинного на-вчання за допомогою методу кластеризації к-середніх (k-Means) і методу нечіткої кластеризації к-середніх (fuzzy k-Means / c-Means), реалізованих в проекті Apache Mahout.Отримано результати тестування обох методів кластеризації на однакових наборах даних. Розглянуто точність кластеризації кожного методу, а також побудовані порівняльні діаграми результатів досліджуваних методів.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
18

Кучуганов, В. Н., А. В. Кучуганов, and Д. Р. Касимов. "АЛГОРИТМ КЛАСТЕРИЗАЦИИ МНОЖЕСТВА ДЕТАЛЕЙ ПО ЧЕРТЕЖАМ." Программирование, no. 1 (2020): 29–38. http://dx.doi.org/10.31857/s0132347420010045.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
19

Степанян, И. В., and I. V. Stepanyan. "Молекулярно-генетические алгоритмы кластеризации данных." Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы, no. 1 (2021): 1–8. http://dx.doi.org/10.36535/0548-0027-2021-01-1.

Full text
Abstract:
Проводятся два обобщения представленных ранее авторских алгоритмов, основанных на принципах кодирования информации в молекулярной генетике. Первое позволяет учитывать частотные характеристики суб-алфавитных представлений полинуклеотидов, второе - производить обработку произвольных данных, представленных в четверичном коде. Оба обобщения свидетельствуют о значении предлагаемых алгоритмов, которые автор назвал молекулярно-генетическими или ДНКалгоритмами, подчеркивая их различие с известными генетическими алгоритмами Холландского типа. Приведен пример отображения результатов работы ДНКалгоритмов в частотной области с визуализацией кластерной структуры информации, что дает возможность проследить достаточно распространенную для ДНК структуру, состоящую из основного кластера и нескольких кластеров-сателлитов. Проанализированы тексты на естественном языке (морфологический и фонетический анализ) с обработкой ДНК-алгоритмами в структурной и частотной областях.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
20

Тазетдінов, Валерій Абударович, and Світлана Володимирівна Сисоєнко. "НЕЙРОМЕРЕЖЕВА СИСТЕМА ПІДБОРУ ІНВЕНТАРЯ ДЛЯ НАСТІЛЬНОГО ТЕНІСУ." Вісник Черкаського державного технологічного університету, no. 1 (April 15, 2021): 79–85. http://dx.doi.org/10.24025/2306-4412.1.2021.225999.

Full text
Abstract:
У статті досліджується питання оптимізації пошукових процесів та актуальність використання штучних нейронних мереж для підбору інвентаря для настільного теннісу. Проводиться аналіз останніх публікацій в обраній темі та розглядаються переваги штучнихнейронних мереж порівняно з традиційними видами знаходження рішень. Визначаються переваги використання комп’ютерних технологій з метою автоматизації процесів підбору інвентаря для настільного тенісу. За домопомгою нейронних мереж можна розв’язати будь-яку задачу. Проблема полягає лише у тому, щоб здійснити правильний вибір архітектури та структури нейронної мережі, алгоритму її функціонування та здійснити формалізацію вихідних даних, результату та відповідного перетворення. В роботі розглядаються варіанти різних побудов штучних нейронних мереж і алгоритми їх функціонування з метою вибору оптимального алгоритму. Аналіуються недоліки та переваги мереж з алгоритмом оберненого поширення похибки, RBF (штучних нейронних мереж із радіально-базисними активаційними функціями) та карти Кохонена. В статті також розглянуто задачу кластеризації ринку інвентаря для настільного тенісу. Результатом дослідження стало створення нейромережевої інформаційно-аналітичної системи «Neuro TT» для аналізу ринку інвентаря настільного тенісу з можливістю підбору оптимального поєднання накладок і основи. Розроблено структуру такої нейромережевої системи. Вона складається з трьох інформаційних банків, в яких міститься інформація про властивості основ і накладок, а такожвідомі комбінації таких поєднань накладок і основ. Елементи системи розташовуються на сервері і є незалежними один від одного. Використання такої системи дасть змогу передбачати тенденції розвитку ринку інвентаря для настільного тенісу, виробникам планувати та змінювати структуру виробництва, покупцям (гравцям) та продавцям повністю задовольнити інформаційні потреби. Використання такої системи дозволить передбачати тенденції розвитку ринку інвентаря для настільного тенісу, виробникам планувати та змінювати структуру виробництва, покупцям (гравцям) та продавцям повністю задовільніть інформаційні потреби.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
21

Abramov, I. V., A. I. Abramov, and A. I. Emelyanov. "Scientific and Technical Aspects of Applying the Method of Principal Components in the Processing of Lidar Data." Intellekt. Sist. Proizv. 16, no. 1 (April 2, 2018): 4. http://dx.doi.org/10.22213/2410-9304-2018-1-4-10.

Full text
Abstract:
Процесс обработки экспериментальных данных с целью последующего принятия решений в области управления мобильным роботом является одним из сложных процессов, требующих применения современных алгоритмов и математических методов. Наиболее часто данные о позиционировании мобильного робота формируются с помощью систем технического зрения. Одной из проблем управления мобильными роботами является своевременное определение координат местоположения мобильного робота и препятствий его движению. Рассматриваемая система технического зрения на основе LIDAR не только осуществляет пространственную ориентацию мобильного робота, но и формирует единый технический модуль. Указанный модуль обладает рядом преимуществ при обработке экспериментальных данных производственных помещений, имеющих значительную площадь и представленных множеством динамических и статических объектов. В работе предложено использование алгоритма агломеративной иерархической кластеризации с применением метода главных компонент для обработки данных о местоположении робота, полученных при помощи лазерного дальномера Hokuyo UTM-30LN. Статья посвящена разработке системы сканирования и последующего формирования маршрутной карты с использованием двух параметров системы технического зрения - расстояния и интенсивности. В работе приведено математическое описание алгоритма кластеризации, реализован процесс построения маршрутной карты мобильным роботом с использованием данных, полученных при помощи LIDAR-системы. Указаны результаты обработки действительных данных, доказывающих эффективность применения модифицированного алгоритма с использованием LIDAR-параметров: расстояния до объекта и интенсивности светового излучения.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
22

Бодянський, Є. В., А. Ю. Шафроненко, and І. М. Климова. "Метод адаптивної достовірної нечіткої кластеризації даних на основі еволюційного алгоритму." Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил, no. 2(68) (April 21, 2021): 80–83. http://dx.doi.org/10.30748/zhups.2021.68.10.

Full text
Abstract:
Методи обчислювального інтелекту широко використовуються для вирішення багатьох складних проблем, включаючи, звичайно, традиційні: видобуток даних та такі нові напрямки, як динамічний видобуток даних, видобуток потоків даних, видобуток великих даних, веб-видобуток, видобуток тексту, тощо. Одна з основних областей обчислювального інтелекту – це еволюційні алгоритми, які по суті представляють певні математичні моделі еволюції біологічних організмів. У роботі запропоновано адаптивний метод нечіткої кластеризації з використанням оптимізації еволюційних котячих зграй. Використовуючи запропонований підхід, можна вирішити завдання кластеризації в режимі он-лайн.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
23

Abramov, A. I., I. V. Abramov, T. A. Mazitov, and A. A. Nikitin. "Neural Network Segmentation of Laser Scanning System Data." Bulletin of Kalashnikov ISTU 20, no. 3 (October 6, 2017): 125. http://dx.doi.org/10.22213/2413-1172-2017-3-125-129.

Full text
Abstract:
Выделение объектов и их сопровождение является одной из перспективных и быстро развивающихся областей технического зрения, применяющейся в различных системах. Неотъемлемой частью таких систем является кластеризация и сегментация данных. В данной статье представлен краткий обзор алгоритмов сегментации данных, полученных с помощью 2D лазерных сканирующих систем. Слабым звеном таких алгоритмов является сегментация близко расположенных объектов. Для лучшего выделения сегментов предложено использование данных дальности вместе со значениями интенсивности отраженного сигнала соответствующих измерений. Для комплексирования данных предложено использование нейросети, являющейся удобным инструментом при кластеризации и сегментации зашумленных и сложнокоррелируемых данных. В работе используется одна из наиболее распространенных и изученных моделей - многослойный персептрон. Представлена архитектура полученной сети, методика обучения и интерпретирование выходных для сегментирования облака двумерных точек. Результаты данного исследования могут быть использованы не только в задачах сегментации облаков точек, но и при решении задач построения карт, для выделения особых точек при анализе двумерных облаков точек, построения систем сопровождения объектов.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
24

Удовенко, С. Г., Д. В. Келембет, and О. В. Тесленко. "Комбінований метод нечіткої кластеризації даних в системах технічної діагностики." Системи обробки інформації, no. 1(160), (March 30, 2020): 7–17. http://dx.doi.org/10.30748/soi.2020.160.01.

Full text
Abstract:
У статті наведено результати аналізу методів нечіткої кластеризації даних поточних спостережень в технічних системах. Запропоновано і протестовано комбінований підхід до нечіткої кластеризації даних з використанням комбінації алгоритму Густафсона-Кесселя, методу остовного лісу та фільтра Калмана, що може бути використаний в системах технічної діагностики (зокрема, діагностики стану основних параметрів технологічних процесів). Розглянуто можливість подальшого розширення функціональних можливостей наведеного комбінованого методу кластеризації з наданням йому адаптивних властивостей. Наведено результати тестування та визначено переваги запропонованого підходу.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
25

Blagodatsky, G. A., A. A. Bass, M. M. Gorokhov, and D. S. Ponomarev. "System Analysis of Source Water Indicators at Drinking Water Production in the Central Water Supply System." Intellekt. Sist. Proizv. 16, no. 2 (July 2, 2018): 84. http://dx.doi.org/10.22213/2410-9304-2018-2-84-96.

Full text
Abstract:
Работа посвящена системному анализу данных показателей исходной воды при производстве питьевой воды в системе центрального водоснабжения крупного населенного пункта. На сегодняшний день на фоне увеличивающегося негативного антропогенного воздействия на окружающую среду наблюдается ухудшение состояния многих источников питьевого водоснабжения в широком спектре показателей, в частности, таких как органолептические свойства воды. Как следствие, возникает проблема и для питьевой воды. В работе приводится процесс подготовки данных о параметрах исходной воды, забираемой из водохранилища, которые ежемесячно (с 2002 по 2014 год) учитывались на предприятии при дезодорации воды. Приведенные параметры оказывают существенное влияние на органолептические свойства конечной воды. Подготовка данных для анализа проводится методом главных компонент К. Пирсона. Данные, полученные в пространстве R9, переводятся в пространство меньшей размерности R3. Понижение размерности позволяет снизить автокорреляцию между компонентами. Отбор компонент в пространство R3 проводится по правилу Парето. В пространстве R3 методом сферической кластеризации данных «Форель» с постоянным радиусом группировки проводится кластеризация. Приводится пошаговое визуальное представление алгоритма кластеризации в пространстве R3. В работе показано, что в данных показателях качества исходной воды имеются кластеры. Проводится корреляционно-регрессионный анализ данных, представленных в главных компонентах. Строятся регрессионные зависимости показателей органолептических свойств от главных компонент из пространства R3.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
26

Бурдаєв, В. П. "Структура бази знань для вибору алгоритму кластеризації даних." Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил, no. 2(56) (May 22, 2018): 82–88. http://dx.doi.org/10.30748/zhups.2018.56.11.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
27

Осідач, А. О. "Кластеризація веб-документів на основі алгоритму хешування." Вісник Кременчуцького національного університету імені Михайла Остроградського, Вип. 4 (99) (2016): 30–35.

Find full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
28

Хачкова, Т. С., Я. В. Базайкин, and В. В. Лисица. "Use of the computational topology to analyze the pore space changes during chemical dissolution." Numerical Methods and Programming (Vychislitel'nye Metody i Programmirovanie), no. 1 (January 13, 2020): 41–55. http://dx.doi.org/10.26089/nummet.v21r104.

Full text
Abstract:
Представлен алгоритм построения персистентных диаграмм для оценки изменения топологии матрицы породы при взаимодействии с химически активным флюидом. В пространстве персистентных диаграмм вводится метрика, которая позволяет выполнять их кластеризацию для количественной оценки схожести изменений топологии порового пространства в процессе растворения матрицы породы. На основе такой кластеризации показано, что одним из доминирующих параметров в процессе химического взаимодействия флюида с породой в пластовых условиях являются скорость реакции и коэффициент диффузии, в то время как скорость потока оказывает существенно меньшее влияние. A new algorithm for constructing the persistence diagrams to estimate the changes in the rock matrix topology during the chemical fluid-solid interaction. In the space of the persistence diagrams, a metric is introduced, which allows one to clusterize the diagrams in order to estimate their dissimilarities in the topology changes. This clusterization shows that the main parameters affecting the topology of the rock matrix are the reaction rate and the diffusion coefficient, whereas the fluid flow rate makes a smaller effect on the topology.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
29

Verhun, V. R. "Характеристика методів розв'язання задачі класифікації в інтелектуальному аналізі даних навчальних програм." Scientific Bulletin of UNFU 29, no. 6 (June 27, 2019): 136–39. http://dx.doi.org/10.15421/40290626.

Full text
Abstract:
Досліджено публікації останніх років у галузі інтелектуального аналізу даних навчальних програм. Кількість досліджень у цій галузі зростає, проте здебільшого це однотипні дослідження, що використовують однакові вибірки даних. Розроблено критерії, відповідно до яких було отримано вибірку з публікаціями для проведення аналізу використання методів інтелектуального аналізу даних навчальних програм. Найбільше досліджень у галузі Інтелектуального Аналізу Даних у навчанні стосуються вирішення задачі кластеризації, класифікації та асоціації. Для створення вибірки до уваги обрано дослідження з використанням методів та алгоритмів, що вирішують задачу класифікації. Вибірка статей включає дослідження, що аналізують продуктивність методів класифікації та представляють результати та порівняння показників. За результатом аналізу вибрано алгоритми, що показують найкращі результати продуктивності серед інших алгоритмів з вибірки. Згідно із встановленими критеріями, кожна публікація повинна вирішувати конкретну наукову задачу. У цій галузі методи інтелектуального аналізу даних отримують застосування для вирішення різних прикладних задач у навчальному процесі. Відповідно до контексту та типу прикладної задачі залежить вибір конкретного методу та точність вибраних алгоритмів. Тому категоризація прикладних завдань дає змогу отримувати якісніші підходи до розв'язання наукової задачі. Встановлено категорії проблематики, яких стосуються найбільше наукових досліджень з використанням методів класифікації.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
30

Байков, И. И., Е. А. Семерова, and А. И. Курмуков. "Метод ансамблирования алгоритмов кластеризации для решения задачи совместной кластеризации." Сенсорные системы 35, no. 1 (2021): 43–49. http://dx.doi.org/10.31857/s0235009221010029.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
31

Акопов, Андраник Сумбатович, Andranik Sumbatovich Akopov, Лева Андреевич Бекларян, Leva Andreevich Beklaryan, А. Л. Бекларян, and A. L. Beklaryan. "Мультисекторная модель ограниченного соседства: сегрегация агентов и оптимизация характеристик среды." Математическое моделирование 33, no. 11 (November 2021): 95–114. http://dx.doi.org/10.20948/mm-2021-11-06.

Full text
Abstract:
Представлен подход к исследованию эффектов сегрегации с использованием разработанной мультисекторной модели ограниченного соседства. Предложена модель эволюционной динамики сообщества, состоящего из местного (коренные жители) и внешнего населения (мигрантов), взаимодействующих в искусственной социально-экономической системе, в которой выделены ключевые секторы экономики: добыча сырья (первичный сектор, привлекающей преимущественно мигрантов), производственный сектор (вторичный сектор, привлекающий преимущественно коренных жителей) и сфера низкотехнологичных и высокотехнологичных услуг (третичный и четверичный сектора экономики, привлекающие мигрантов и коренных жителей, соответственно). Формирование рабочих мест в данных секторах экономики осуществляется централизованно с использованием ранее предложенного алгоритма нечeткой кластеризации. Выполнены имитационные эксперименты и исследованы эффекты сегрегации, обусловленные стремлением агентов к поиску наиболее предпочтительных рабочих мест в условиях ограниченного соседства при различных сценарных условиях. Используя предложенный генетический алгоритм, решена важная оптимизационная задача по максимизации темпов роста ВВП и минимизации уровня сегрегации населения.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
32

Koryshev, N. P., and I. A. Hodashinsky. "Algorithm to forming a rule base for a fuzzy classifier designed on the basis of the K-means clustering algorithm and the whale optimization algorithm." Proceedings of Tomsk State University of Control Systems and Radioelectronics 24, no. 1 (2021): 42–47. http://dx.doi.org/10.21293/1818-0442-2021-24-1-42-47.

Full text
Abstract:
The article presents a description of the algorithm for generating fuzzy rules for a fuzzy classifier using data clustering, metaheuristic, and the clustering quality index, as well as the results of performance testing on real data sets.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
33

Карнуп, Г. А., and А. М. Черкасов. "МЕТОД НАВИГАЦИИ, ОСНОВАННЫЙ НА АНАЛИЗЕ СТЕПЕНИ ПОЛЯРИЗАЦИИ НЕБЕСНОГО СВОДА." Nanoindustry Russia 14, no. 7s (October 3, 2021): 935–37. http://dx.doi.org/10.22184/1993-8578.2021.14.7s.935.937.

Full text
Abstract:
Разработан новый алгоритм поиска положения Солнца с использованием данных о распределении степени поляризации небесного свода в условиях сильной (до 80 %) облачности. Были проведены сравнения предложенной целевой функции с традиционно используемыми для данной задачи: манхэттенской нормой и энтропийным методом. Также было исследовано влияние кластеризации на точность предсказаний.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
34

Gusakov, Egor. "Agroindustrial clustering algorithm." Science and Innovations 12, no. 202 (December 2019): 55–60. http://dx.doi.org/10.29235/1818-9857-2019-12-55-60.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
35

Кисляков, Алексей Николаевич. "ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО СПРОСА В УСЛОВИЯХ ИНФОРМАЦИОННОЙ АСИММЕТРИИ." Современная экономика: проблемы и решения 10 (November 20, 2019): 8–17. http://dx.doi.org/10.17308/meps.2019.10/2221.

Full text
Abstract:
Цель: работа направлена на решение актуальной проблемы сегментации клиентской базы, выявление намерений потребителей и исследование потребительского спроса на выбранные категории товаров и услуг в течение определенного периода времени с целью оптимизации плана продаж. Обсуждение: предлагаемый в работе метод основан на применении алгоритма кластеризации на основе метода k-средних относительно динамических признаков клиентов о совершенных ими покупках, когда нет необходимости вести персонифицированный учет клиентов. Реализация алгоритма k-средних и его модификаций является достаточно простой и гибкой, показана в работе с использованием инструментария электронных таблиц. Результаты: рассмотрены вопросы выбора количества кластеров, мер близости объектов для их разделения между кластерами, а также вопросы интерпретации результатов кластеризации и дальнейшего анализа и применения полученного разбиения. Реализованная методика позволяет, располагая данным о портрете целевой аудитории, обращаться к различным сегментам клиентской базы с определёнными предложениями, тем самым увеличивая лояльность клиентов. С помощью описанных методов и подходов возможно эффективно исследовать модели потребительского спроса на отдельные наборы товаров в зависимости от намерений различных групп покупателей.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
36

Резова, Н. Л., И. П. Рожнов, and А. А. Истомина. "COMPARATIVE ANALYSIS OF THE K-STANDARDS ALGORITHM APPLICATION FOR THE CLUSTERING PROBLEM." СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, no. 4(86) (December 30, 2021): 10–14. http://dx.doi.org/10.36622/vstu.2021.86.4.002.

Full text
Abstract:
В статье рассматривается применение алгоритма k-эталонов для задачи кластеризации на примере производственных партий электрорадиоизделий, сделан вывод о качестве работы алгоритма k-эталонов и целесообразности его использования при решении задач автоматической группировки продукции. The article discusses the application of the k-standards algorithm for the clustering problem on the example of production batches of electrical radio products, a conclusion was made about the quality of the k-standards algorithm and the expediency of its use in automatic grouping problems solving.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
37

Лыщикова, Юлия Владимировна. "Механизмы институционализации и имплементации концепции «умный регион» в управлении устойчивым пространственным развитием территорий." Экономика. Информатика 48, no. 2 (June 30, 2021): 229–43. http://dx.doi.org/10.52575/2687-0932-2021-48-2-229-243.

Full text
Abstract:
Реализация национального проекта «Цифровая экономика», перманентные реформы государственного управления диктуют требования к поиску новой модели устойчивого пространственного развития на основе комплексного внедрения цифровых технологий во все сферы функционирования экономики и общества. Данные изменения уже активно происходят в большом числе регионов, однако существует разрозненность цифровых инициатив в регионах наряду с дублированием и пересечением региональных и федеральных проектов. В то же время в ряде регионов накоплен необходимый человеческий потенциал и уровень развития цифровых и инновационных технологий, чтобы обеспечить максимальный социально-экономический и управленческий синергетический эффект от внедрения новых управленческих концепций и моделей. Цель исследования – разработка механизмов институционализации и имплементации концепции «Умный регион» в управлении устойчивым пространственным развитием регионов России на основе оценки человеческого капитала в контексте цифровизации и «умной специализации». В статье в результате анализа основных индексов оценки человеческого капитала, цифровизации стран и регионов, научных публикаций по данной тематике, на основе концепции комбинированной стоимости и соответствующей ей методологии отбора показателей IRIS сформирована совокупность показателей оценки цифровизации человеческого капитала регионов РФ. Проведена оценка и кластеризация регионов РФ по сформированным группам показателей и выявлены их пространственные особенности и «цифровые разрывы». По результатам оценки и кластеризации сформирована система критериальных признаков для проведения типологии регионов России согласно приоритетным направлениям «умной специализации» и развитию человеческого капитала в целях внедрения концепции «Умный регион», представленная в виде управленческой матрицы. В завершение исследования разработан алгоритм внедрения концепции «Умный регион» в управление устойчивым пространственным развитием территорий, включающий необходимые этапы реализации, инструментарий и последовательность процедур. Для обеспечения перехода к перспективной специализации предложено использование механизмов воспроизводства человеческого капитала региона в контексте цифровизации и «умной» специализации» на основе «умного» пространственного бенчмаркинга и направлений импакт-инвестирования.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
38

Ирматова, Эльнура Анваровна. "RELARM: рейтинговая модель на основе относительных РСА-атрибутов и k-кластеризации." Russian Journal of Entrepreneurship 18, no. 10 (May 31, 2017): 1597. http://dx.doi.org/10.18334/rp.18.10.37967.

Full text
Abstract:
В статье, следуя широко используемой в распознавании образов концепции относительных атрибутов, дается определение относительных PCA атрибутов для класса объектов, заданных векторами своих параметров. Построена новая рейтинговая модель, RELARM, использующая ранковые функции относительных PCA атрибутов для описания рейтинговых объектов и алгоритм k-кластеризации. Отнесение каждого рассматриваемого объекта к соответствующей его свойствам рейтинговой категории происходит в результате проецирования центров кластеров на специально выбранный рейтинговый вектор. На тестовой модели кредитоспособности суверенных государств показан высокий уровень аппроксимации рейтингов рейтинговых агентств S&P, Moody’s и Fitch рейтингами RELARM.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
39

Ахмад, Хайлан, Константин Александрович Польщиков, and Салах Махди Мадлол Алгазали. "Обнаружение ресурсоемких запросов к базам данных на основе применения самоорганизующихся карт и нечеткого вывода." Экономика. Информатика 48, no. 3 (September 30, 2021): 578–93. http://dx.doi.org/10.52575/2687-0932-2021-48-3-578-593.

Full text
Abstract:
Исследования ориентированы на выявление ресурсоёмких запросов, на обработку которых затрачивается недопустимое количество ресурсов времени, процессора, дисков и памяти. Проанализированы средства мониторинга и оптимизации запросов, используемые в современных системах управления базами данных, обозначены их недостатки. Обоснована актуальность разработки новых интеллектуальных средств своевременного и достоверного обнаружения ресурсоёмких запросов к базам данных. Сделан вывод о том, что для выявления ресурсоёмких запросов представляет интерес анализ расширенного набора статистических параметров. Исходную совокупность параметров запросов удалось сократить путем предварительного нормирования набора показателей с помощью сигмоидальной функции и последующего выбора конечного числа главных компонент на основе критерия Кеттелла. Выполнена кластеризация множества запросов с помощью самоорганизующейся карты Кохонена, во избежание переобучения которой разработан алгоритм поиска рекомендуемого значения радиуса топологической окрестности активных нейронов. Для разграничения кластеров предложен алгоритм нечеткого вывода. Экспериментальные исследования показали целесообразность практического использования полученных результатов.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
40

Кельманов, А. В., А. В. Панасенко, and В. И. Хандеев. "Рандомизированные алгоритмы для некоторых труднорешаемых задач кластеризации конечного множества точек евклидова пространства." Журнал вычислительной математики и математической физики 59, no. 5 (2019): 895–904. http://dx.doi.org/10.1134/s0044466919050090.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
41

Романюк, А. В. "АЛГОРИТМ ВРЕМЕННОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ УЗЛОВ БЕСПРОВОДНЫХ СЕНСОРНЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ СБОРА ИНФОРМАЦИИ МОНИТОРИНГА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ БПЛА." Адаптивні системи автоматичного управління 2, no. 33 (December 1, 2018): 106–17. http://dx.doi.org/10.20535/1560-8956.33.2018.164680.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
42

Балякин, А. А., В. Г. Жулего, and Д. В. Мун. "Некоторые идеи к управлению научными исследованиями в процессе формирования цифровой экономики." Information and Innovations 15, no. 4 (December 23, 2020): 29–36. http://dx.doi.org/10.31432/1994-2443-2020-15-4-29-36.

Full text
Abstract:
В статье излагаются некоторые новые идеи, связанные с новыми возможностями по управлению наукой, которые возникают в процессе цифровизации. Часть изложенных идей уже реализована в других сферах деятельности, в частности в интернете, где широко применяются методы кластеризации по разным признакам. Другие идеи еще не реализованы в должной мере, но могут быть предметом дальнейшего изучения. Авторы считают, что предлагаемый алгоритм «переупаковки проектов» может оказаться эффективным инструментом повышения отдачи от вложений в науку и может привести к росту уровня научных исследований в стране.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
43

Мосалов, О. П., И. А. Иванов, and М. А. Першин. "Application of clustering and machine learning for building of a recommendation system for determining of scientific articles relevance." Informacionno-technologicheskij vestnik, no. 4(30) (December 15, 2021): 89–102. http://dx.doi.org/10.21499/2409-1650-30-4-89-102.

Full text
Abstract:
В статье представлено решение задачи построения рекомендательной системы для определения актуальности научных публикаций. Рассматривается алгоритм определения актуальностей, а также применяемые методы машинного обучения для обработки текстовой информации. Рассмотрено и обосновано применение векторных представлений слов и кластеризации. In the article a solution of a task of developing a recommendation system for determining of scientific article relevance is presented. An algorithm for calculation of relevance and applied methods of machine learning for text data processing are considered. Usage of word embeddings and clustering are justified.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
44

Котельников, Е. В., and М. В. Плетнева. "Анализ тональности текстов на основе генетического алгоритма и совместной кластеризации слов и документов." Известия Российской академии наук. Теория и системы управления 2016, no. 1 (2016): 115–23. http://dx.doi.org/10.7868/s0002338815060104.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
45

Горочная, Василиса Валерьевна. "Акселерация комплексообразования, сетевизации и кластеризации в морехозяйственной сфере: диагностика и алгоритмы государственного содействия." Экономика. Информатика 48, no. 4 (February 24, 2022): 625–40. http://dx.doi.org/10.52575/2687-0932-2021-48-4-625-640.

Full text
Abstract:
Исследование направлено на решение актуальных проблем концептуализации и алгоритмизации государственного содействия развитию самоорганизационных форм интеграции деловой среды морехозяйственных отраслей в целях укрепления экономики приморских регионов современной России как стратегически важных ареалов стабилизации и поддержания внешнего контактного потенциала в условиях геоэкономической турбулентности. Несмотря на повышенное внимание к различным аспектам в изучении феномена морехозяйственного кластера в качестве относительно самостоятельной категории, в России на сегодняшний день ещё не выработан целостный и последовательный подход к содействию кластерной самоорганизации морехозяйства и управлению процессами развития соответствующих кластеров (в том числе с учётом их взаимоперехода в формат территориально-производственных комплексов и сетевых структур). Целью исследования является диагностика актуальных проблем деловой среды ключевых морехозяйственных отраслей, а также формирование концептуального подхода участия государства в инициировании её интеграционных процессов. На основе сравнительно-статистического анализа с использованием цепных темпов роста по показателям численности предприятий, производства и количества сформировавшихся и потенциальных кластеров производится диагностика наиболее кластерогенных секторов: рыбохозяйства, приморского туризма, портового хозяйства и морской логистики. На основе выявленных тенденций и проблем сформирован алгоритм государственной политики поддержки инициальной стадии самоорганизации деловой среды со спецификацией по опорным базам морехозяйственной активности России. Результаты исследования вносят вклад в развитие региональной экономики и менеджмента, а также могут быть использованы непосредственно в управленческой практике. БлагодарностиИсследование выполнено при поддержке Российского научного фонда (проект № 19-18-00005 «Евразийские векторы морехозяйственной активности России: региональные экономические проекции»).
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
46

Полицына, Екатерина Валерьевна, Сергей Александрович Полицын, Александр Сергеевич Поречный, and Екатерина Евгеньевна Милованова. "Анализ подходов к автоматическому выделению контекстных синонимов из текстов на русском языке." Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии, no. 3 (September 30, 2020): 120–32. http://dx.doi.org/10.17308/sait.2020.3/3046.

Full text
Abstract:
В статье рассматриваются проблемы определения контекстных синонимов, приводятся результаты анализа подходов к их автоматическому выделению из текстов на русском языке. Предлагается несколько подходов на основе применения лингвистических алгоритмов определения в тексте похожих семантико-синтаксических конструкций и их сочетания с методами машинного обучения. Анализируются полученные результаты применения алгоритмов на основе морфологического, синтаксического и семантического анализа текста, фильтрации полученных результатов путем использования ключевых слов и применения различных средств кластеризации. В заключении делаются выводы о применимости реализованных подходов и определяются направления развития сочетания этих подходов.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
47

Марченко, О. О. "Застосування алгоритму ієрархічної кластеризації слів у неевклідовому семантичному лексичному просторі для автоматизації побудови ієрархічних структур онтології." Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Серія "Фізико-математичні науки", вип. 3 (2013): 280–83.

Find full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
48

Эннс, В. И., С. В. Гаврилов, and Р. Ж. Чочаев. "РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОГО АППАРАТА ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ АВТОМАТИЧЕСКОЙ НАСТРОЙКИ ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ КЛАСТЕРИЗАЦИИ И РАЗМЕЩЕНИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИХ СХЕМ НА ПЛИС, "Электронная техника. Серия 3. Микроэлектроника"." Электронная техника. Серия 3. Микроэлектроника, no. 4 (2021): 72–79. http://dx.doi.org/10.7868/s2410993221040102.

Full text
Abstract:
Стремление повысить эффективность реализации пользовательских проектов привело к появлению гетерогенных специализированных программируемых интегральных схем (ПЛИС) и реконфигурируемых систем на кристалле (СнК). Отличительной особенностью таких интегральных схем (ИС) является наличие в библиотеке базисных подсхем готовых сложно-функциональных блоков наряду со стандартными элементами. Проектирование подобных специализированных конфигурируемых гетерогенных ИС требует сменяемости конструкторских и технологических решений, что приводит к необходимости автоматической настройки программных средств размещения и кластеризации пользовательских схем. Для проектирования эффективных методов и алгоритмов настройки САПР была разработана теоретико-множественная математическая модель иерархического проекта, определены ключевые параметры базового кристалла, влияющие на полноту и эффективность реализаций пользовательских схем в ПЛИС, формализованы задачи кластеризации и размещения с применением теории графов, математической логики и теории множеств.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
49

Шумейко, О., В. С. Сотник, І. І. Жульковська, and О. О. Жульковський. "ВИКОРИСТАННЯ МЕТОДІВ DATA MINING ДЛЯ ОБРОБКИ МОВНОЇ ІНФОРМАЦІЇ." Математичне моделювання, no. 2(45) (December 13, 2021): 48–57. http://dx.doi.org/10.31319/2519-8106.2(45)2021.246944.

Full text
Abstract:
Зі збільшенням обсягів інформації, отриманої у результаті роботи інформаційних систем і процесів, у ході діяльності підприємств або іншої діяльності людства, обробка й аналіз даних стають значно складними. Для первинної обробки інформації з метою її структурування, виділення характерних ознак, узагальнення, сортування тощо застосовують Data Mining або інтелектуальний аналіз даних. Важливим складником Data Mining є обробка текстової інформації. Такого роду задачі опираються на поняття класифікації й кластеризації. Як показали отримані результати, наївний баєсівський класифікатор достатньо ефективно може використовуватися для розробки програмного забезпечення з обробки мовної інформації. Проте, у подальшому бажано як параметри розглядати також ланцюжки з декількох слів. У самому алгоритмі для запобігання втрат точності на довгих текстах потрібно використовувати замість перемножування ймовірностей (частот) додавання їх логарифмів.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
50

Есипов, Б. А., and Esipov B.A. "Программные средства решения задач оптимизации размещения транспортных объектов на основе алгоритма кластеризации с проекцией." Международный журнал "Программные продукты и системы" 36 (March 20, 2018): 5–11. http://dx.doi.org/10.15827/0236-235x.121.005-011.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
We offer discounts on all premium plans for authors whose works are included in thematic literature selections. Contact us to get a unique promo code!

To the bibliography