Clustering neuro-fuzzy di dati distorti con l'ottimizzazione dello sciame di gatti

Titolo originale:

Neuro-Fuzzy Clustering of Distorted Data Using Cat Swarm Optimization

Contenuto del libro:

Al giorno d'oggi, le tecnologie di intelligenza computazionale sono spesso utilizzate con successo per risolvere problemi complessi che, di norma, non hanno una soluzione analitica.

Oggi queste tecnologie, e in particolare le reti neurali artificiali (RNA), sono ampiamente utilizzate per risolvere vari problemi di elaborazione dei segnali, ottimizzazione, controllo ottimale e adattivo, riconoscimento di modelli, identificazione, previsione di serie temporali, ecc. Allo stesso tempo, gli approcci descritti per il recupero dei dati sono utilizzabili solo nei casi in cui i dati iniziali sono impostati a priori e la tabella "oggetto-proprietà" o la serie temporale ha un numero fisso di osservazioni, cioè non cambia durante l'elaborazione.

Questo libro è dedicato allo sviluppo e allo studio di metodi per l'estrazione dinamica dei dati, contenenti osservazioni mancanti e distorte. La caratteristica principale dei metodi di data mining è quella di stabilire la presenza e la natura di modelli nascosti nei dati, mentre i metodi tradizionali si occupano principalmente della valutazione parametrica di modelli già stabiliti.