Kernel Fuzzy Kohonen’s Clustering Neural Network and It’s Recursive Learning


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

The architecture of multilayer kernel clustering neuro-fuzzy system and algorithm of its self-learning are intended for the recovery of overlapped clusters in situations when the streams of observations are fed in the online mode is proposed. The designed system, based on the T. Kohonen’s self-organizing map, permits to recover linearly nonseparated data classes, processes information in an online mode, doesn’t suffer from the “curse of dimensionality” and is easy in implementation.

Об авторах

Ye. Bodyanskiy

Kharkiv National University of Radio Electronics

Email: anastasiya.deineko@gmail.com
Украина, Kharkiv, 61166

A. Deineko

Kharkiv National University of Radio Electronics

Автор, ответственный за переписку.
Email: anastasiya.deineko@gmail.com
Украина, Kharkiv, 61166

F. Eze

Kharkiv National University of Radio Electronics

Email: anastasiya.deineko@gmail.com
Украина, Kharkiv, 61166

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Allerton Press, Inc., 2018

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).