ЯДЕРНА НЕЧІТКА КЛАСТЕРИЗАЦІЯ ПОТОКІВ ДАНИХ НА ОСНОВІ АНСАМБЛЮ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ

• Main Authors: Поліна Євгеніївна Жернова, Євгеній Володимирович Бодянський
• Format: Article
• Language: English
• Published: Kharkiv National University of Radio Electronics 2018-12-01
• Series: Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості
• Subjects: кластерування; метод Х-середніх; самоорганізована мапа Кохонена; ансамбль нейронних мереж; самонавчання
• Online Access: https://itssi-journal.com/index.php/ittsi/article/view/91

Предметом дослідження в статті є кластерування даних на основі ансамблю нейронних мереж. Мета роботи - створення нового підходу в задачах кластерування потоків даних, коли інформація надходить в online режимі спостереження за спостереженням. У статті вирішуються наступні завдання: формування моделі ансамблів нейронних мереж для кластерування даних, розробка методів кластерування даних при роботі з даними великих розмірностей, розробка методів онлайн кластерування даних з використанням ансамблів нейронних мереж, які працюють у паралельному режимі. Отримані наступні результати: сформульовано принципи роботи ансамблів нейронних мереж Т. Кохонена, і визначені практичні вимоги для роботи з даними великої розмірності. Показані можливі підходи для вирішення перерахованих завдань. Досліджено принцип роботи ансамблю паралельно налаштованих кластерувальних мереж Т. Кохонена. Для навчання шарів ансамблю нейронних мереж використовувалися процедури, які працюють за принципом WTA і WTM. Були використані радіально-базисні функції для підвищення розмірностей вхідного простору. Розроблено математичну модель для вирішення задачі кластерування даних в online режимі. Розроблено математичну модель для визначення якості кластерування з використанням індексу Девіса-Булдена, який був переформульований для online режиму. Висновки: В роботі запропоновано новий підхід до завдання кластерування потоків даних, коли інформація надходить в online режимі спостереження за спостереженням за умов, що кількість і форма кластерів заздалегідь невідома. Основна ідея підходу базується на ансамблі нейронних мереж, який складається з самоорганізованих мап Кохонена. Всі члени ансамблю обробляють інформацію, яка послідовно подається в систему в паралельному режимі. Експериментальні результати підтвердили той факт, що система може бути використана для вирішення широкого кола завдань Data Stream Mining.