Самітова В. О. Класифікація та кластеризація даних, що задані в нечислових шкалах

Метою дисертаційної роботи є розробка методів нечіткої кластеризації та класифікації даних, що задані у нечислових шкалах. Виконано огляд стану проблеми інтелектуального аналізу даних, що задані у нечислових шкалах. Виявлено недоліки існуючих методів: неможливість функціонувати в онлайн режимі та обмеженість процедур трансформації лінгвістичних характеристик у чисельну шкалу. Запропоновано метод нечіткої кластеризації порядкових даних на основі частотних прототипів та функцій належності, що дало можливість обробляти порядкові дані, які не підпорядковуються нормальному розподілу. Запропоновано метод нечіткої кластеризації на основі порядково-чисельного відображення для опрацювання порядкових даних, що надходять в on-line режимі. Розроблено методи адаптивної робастної нечіткої кластеризації порядкових даних, а також метод можливісної нечіткої кластеризації категоріальних даних. Вдосконалено архітектуру нео-фаззі нейрону для класифікації порядкових даних. Розв'язано ряд практичних задач.