01 Июл 2009
1 июля, 2009

Кластерный метод восстановления пропусков в данных для обучения ИНС

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №7, 2009

Описан метод восстановления пропусков данных, основанный на механизмах кластеризации и последующего независимого восстановления информации в статических кластерах. Применение метода к разнородным данным с пропусками информации позволило повысить точность аппроксимации пропусков на 15–22% и снизить ошибку работы ИНС на 5–14%.

В. В. Аюев – к. т. н., доцент каф. ФН1-КФ («Программного обеспечения ЭВМ, информационных технологий и прикладной математики») Калужского филиала Московского государственного технического университета им. Н. Э. Баумана. E-mail: Vadim.Ayuyev@gmail.com

З. Е. Аунг – аспирант кафедры ФН1-КФ («Программного обеспечения ЭВМ, информационных технологий и прикладной математики») Калужского филиала Московского государственного технического университета им. Н. Э. Баумана.

Чжо Мин Тейн – аспирант кафедры ФН1-КФ («Программного обеспечения ЭВМ, информационных технологий и прикладной математики») Калужского филиала Московского государственного технического университета им. Н.Э.Баумана.

М. Б. Логинова – магистрант кафедры ФН1-КФ («Программного обеспечения ЭВМ, информационных технологий и прикладной математики») Калужского филиала Московского государственного технического университета им. Н.Э.Баумана.

Рубрики

Метки

featured Разработка и продвижение сайта Разработка научного сайта ассоциативная память классификация кластеризация нейрокомпьютер нейронная сеть нечеткость оптимизация разработка медицинского сайта разработка сайта клиники разработка сайта компании разработка сайта организации распознавание