Простийпошук |
Розширенийпошук |
Покажчики
|
Професійний пошук |
Рубрикатор НБУВ |
Розподілений пошук |
Бази даних
Наукова періодика України - результати пошуку
Книжкові видання та компакт-дискиЖурнали та продовжувані виданняАвтореферати дисертаційРеферативна база данихНаукова періодика УкраїниТематичний навігаторАвторитетний файл імен осіб
 |
Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер "Mozilla Firefox" |
|
|
Повнотекстовий пошук
| Знайдено в інших БД: | Реферативна база даних (2) |
Список видань за алфавітом назв: Авторський покажчик Покажчик назв публікацій  |
Пошуковий запит: (<.>A=Perova I$<.>) | |||
|
Загальна кількість знайдених документів : 6 Представлено документи з 1 до 6 |
|||
| 1. | 
Perova I. Аdaptive fuzzy clustering based on manhattan metrics in medical and biological applications [Електронний ресурс] / I. Perova, Ye. Bodyanskiy // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Комп’ютерні науки та інформаційні технології. - 2015. - № 826. - С. 8-12. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/VNULPKNIT_2015_826_4 | ||
| 2. | 
Perova I. Fast evolving diagnostic neuro-fuzzy system and its learning in medical data mining tasks [Електронний ресурс] / I. Perova, Ye. Bodyanskiy // Системні технології. - 2015. - Вип. 6. - С. 109-116. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/st_2015_6_14 | ||
| 3. | 
Perova I. Fast Medical Diagnostics using Autoassociative Neuro-fuzzy Memory [Електронний ресурс] / I. Perova, Ye. Bodyanskiy // Computing. - 2017. - Vol. 16, Issue 1. - С. 34-40. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Computing_2017_16_1_6 | ||
| 4. | 
Bodyanskiy Ye. Online fuzzy clustering of high dimension data streams based on neural network ensembles [Електронний ресурс] / Ye. Bodyanskiy, I. Perova, P. Zhernova // Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості. - 2019. - № 1. - С. 16-24. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/dtssi_2019_1_4 У більшості завдань кластеризації (класифікації без вчителя), пов'язаних з обробкою реальних даних, початкова інформація, у тому чи іншому випадку як правило, спотворюється через аномальні викиди (збурення) та пропуски. Зрозуміло, що "класичні" методи інтелектуального аналізу даних (як пакетні, так і онлайн) в цій ситуації неефективні. Мета роботи - запропонувати процедуру нечіткої кластеризації викривлених даних з використанням достовірного підходу та міри подібності спеціального типу, а також розробка метода достовірної нечіткої кластеризації спотворених даних із використанням теорії довіри, яка була би позбавлена недоліків імовірнісних і можливісних підходів кластеризації викривлених даних. Процедура нечіткої кластеризації неповних даних із використанням достовірного підходу та міри схожості спеціального типу, заснована на використанні робастних цільових функцій спеціального типу, а також мір подібності, нечутливих до викидів та призначених для роботи як у пакетній, так і в онлайн версії для вирішення проблем Data Stream Mining, коли дані надходять на обробку послідовно в режимі реального часу. Запропоновані методи є простими в чисельній реалізації та позбавлені недоліків, властивих традиційним методам імовірнісної та можливістної нечіткої кластеризації. Висновки: проведені експериментальні дослідження підтвердили результативність та якість роботи запропонованих методів достовірної нечіткої кластеризації спотворених даних і дозволяють рекомендувати їх для використання на практиці для вирішення проблем автоматичної кластеризації викривлених даних. Запропонований метод призначений для використання в гібридних системах обчислювального інтелекту і, перш за все, у проблемах навчання штучних нейронних мереж, нейро-фаззі систем, а також у завданнях кластеризації та класифікації. | ||
| 5. | 
Perova I. G. Online Medical Data Stream Mining Based on Adaptive Neuro-Fuzzy Approaches [Електронний ресурс] / I. G. Perova, Ye. V. Bodyanskiy // Cybernetics and computer engineering. - 2019. - № 4. - С. 3-25. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Kivt_2019_4_3 | ||
| 6. | 
Zavgorodnii I. Methodological Approaches to the Development of Criteria for the Diagnosis of Prepathological States by Psychophysiological and Medical-Biological Indicators [Електронний ресурс] / I. Zavgorodnii, T. Merkulova, O. Litovchenko, O. Lalymenko, I. Perova // Український журнал медицини, біології та спорту. - 2022. - Т. 7, № 4. - С. 131-136. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/ujmbs_2022_7_4_22 | ||
Попередній перегляд: 
Реферативна БД
 |
| Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів |
 Пам`ятка користувача |