web address of the page
http://jnas.nbuv.gov.ua/article/UJRN-0000460177
Cybernetics and Systems Analysis 
А - 2019 /
Issue (2016, Т. 52, № 1)
Гуляницкий Л. Ф., Рясная И. И.
Метод автоматической классификации на базе нечеткого отношения сходства
Для розв'язування задачі автоматичної класифікації запропоновано IFC-метод нечіткої кластеризаций, у якому використовуються нові нечіткі логічні оператори - порогові трикутні норми та конорми. Цей метод відрізняється від методів кластеризацій на основі нечіткого відношення еквівалентності тим, що надає можливість розробляти більш швидкі алгоритми побудови кластерів. При цьому не (спотворюються) змінюються дані про зв'язки між елементами множини, що досліджується. Це забезпечує прозорість інтерпретування результатів досліджень. Наведено приклади застосування методу до деяких відомих задач.
Бібліографічний опис:
Гуляницкий Л. Ф., Рясная И. И. Метод автоматической классификации на базе нечеткого отношения сходства. Кибернетика и системный анализ. 2016. Т. 52, № 1. С. 34-41. URL: http://jnas.nbuv.gov.ua/article/UJRN-0000460177
PDF