21 мая в 16 часов в аудитории 506 3-го учебного корпуса состоится заседание Научно-технического совета ВШ КТиИС.
Повестка заседания:
1. О результатах диссертационного исследования.
Докладчик – аспирант ВШ КТиИС В. А. Больщиков
(научный руководитель – доцент ВШ КТиИС, канд. техн. наук К. К. Семенов).
Тема исследования и аннотация доклада
Тема исследования (название доклада): Методы и средства кластеризации измерительной информации с учетом ее метрологических характеристик
Аннотация: Целью представляемой работы является разработка методов и программных средств для кластеризации измерительной информации с учетом ее метрологических характеристик. Их использование при математической обработке результатов измерений позволяет оценить, каким образом сведения об их неточности ограничивает количество в принципе обнаруживаемых кластеров.
Полученные результаты.
- 1.Предложена процедура оценки числа кластеров, в принципераспознаваемых в составе измерительных данных. Предложенкритерий остановки последовательной кластеризации,согласованный с точностью обрабатываемых данных.
- 2.Предложен новый метод кластеризации измерительных данныхна основе самоорганизующихся карт Кохонена.
- 3.Показано, что с ростом неопределенности кластеризуемыхданных значимость различий в результатах кластеризации,получаемых разными методами, снижается, что указывает навозможность использования более простых методов и средствв случае сильно искаженных данных в обрабатываемойсовокупности.
2. О результатах диссертационного исследования.
Докладчик – аспирант ВШ КТиИС Нгуен Тхи Тху Зунг
(научный руководитель – проф. ВШ КТиИС, д-р техн. наук, проф. Л.В. Черненькая).
Тема исследования и аннотация доклада
Тема исследования (название доклада): Разработка метода полной интуиционисткой нечеткой кластеризации C-средних и его интеграция в модифицированную систему интуиционного нечеткого вывода
Аннотация: Диссертационная работа посвящена разработке метода полной интуиционисткой нечеткой кластеризации C-средних и его интеграция в модифицированную систему интуиционного нечеткого вывода.
Целями диссертационной работы являются повышение эффективности интуиционистской нечеткой кластеризации C-средних; разработка алгоритма интуиционистской нечеткой статистики разрывов и улучшение эффективности его интеграции в модифицированную интуиционистскую нечеткую систему выводов с учетом весов атрибутов.
Решены следующие задачи:
- разработан новый метод интуиционистской нечеткой кластеризации С-средних, метод применен в задаче сегментации изображений;
- разработан алгоритм интуиционистской нечеткой статистики разрывов для определения оптимального количества кластеров, алгоритм применен к кластеризации многофакторных систем, в частности 63 социально-экономических систем во Вьетнаме со 120 социально-экономическими показателями;
- повышение эффективности интуиционистской нечеткой системы выводов Такаги-Сугено-Канга с помощью предложенного метода интуиционистской нечеткой кластеризации С-средних и предложения по использованию весов главных компонент, применяется для прогнозирования индекса социально-экономического развития каждой провинции.
Для решения вышеперечисленных задач применены системный анализ, функциональный анализ, методы теории нечеткости, методы интуиционистской теории нечеткости, методы многомерного статистического анализа, методы многомерной оптимизации, методы кластеризации, интуиционистской нечеткой системы вывода, теория оптимизации и сочетание математических методов.
Практическая значимость диссертационной работы заключается в повышение эффективности методов кластеризации на основе интуиционистской нечеткой теории, улучшение результативности прогнозирования для многофакторных систем на базе интуиционистской нечеткой системы вывода.
3. Разное.