ЗАДАЧИ НЕСТАЦИОНАРНОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ СОСТОЯНИЯ НЕФТЕХИМИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ

В. А. Гимаров, М. И. Дли, С. Я. Битюцкий

Аннотация


Рассмотрены постановка и возможные подходы к решению задач кластеризации состояния нефтехимического оборудования в условиях, когда с течением времени кластерная структура может претерпевать изменения из-за образования новых кластеров, слияния, расщепления или исчезновения существующих, а также из-за дрейфа их центров.

Полный текст:

PDF

Литература


1. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. М.: Мир, 1978.

2. Вапник В.Н., Червоненкис А.Я. Теория распознавания образов. М.: Наука, 1974.

3. Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов. М.: Наука, 1979.

4. Кузин Л.Т. Основы кибернетики: В 2-х т.т. Т.2. Основы кибернетических моделей. М.: Энергия, 1979.

5. Патрик Э. Основы теории распознавания образов. М.: Сов. радио, 1980.

6. Распознавание образов: состояние и перспективы / К.Верхаген, Р.Дёйн, Ф.Грун и др. М.: Радио и связь, 1985.

7. Васильев В.И. Распознающие системы. Справочник. Киев: Наукова думка, 1969.

8. Гайдышев И. Анализ и обработка данных: специальный справочник. СПб.: Питер, 2001.

9. Гимаров В.А., Дли М.И., Круглов В.В. Временная изменчивость образов // Вестник МЭИ. 2003. № 2. С. 91-95.

10. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. М.: финансы и статистика, 2002.

11. Gath I., Geva A.B. Unsupervised optimal Fuzzy Clustering // IEEE Trans. On Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1989. № 11. P. 773-781.

12. Setnes M., Kaymak U. Extended Fuzzy c-Means with Volume Prototypes and Cluster Merging / Proceedings of the 6th European Conference on Intelligent Techniques and Soft Computing (EUFIT'98). Aachen, Germany, 1998. P. 1360-1364.

13. Bensaid A.M. et al. Validity-Guided (Re)Clustering with Applications to Image segmentation // IEEE Trans. On Fuzzy Systems. 1996. Vol. 4 (2). P. 112-123.


Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.