Адаптивна матрична нейро-фаззі самоорганізовна мережа для кластеризації багатовимірних потоків даних
Запропоновано адаптивну матричну нейро-фаззі самооргазізовну мережу для кластеризації багатовимірних потоків даних (біомедичні масиви спостережень, сигнали цифрового відео, що формують дискретні двовимірні поля тощо).
Ця мережа характеризується простотою обчислювальної реалізації, високими апроксимувальними властивостями, швидкодією процесу навчання і призначена для розв’язання широкого класу задач інтелектуального аналізу потоків даних. Результати низки експериментів як на тестових, так і на реальних даних підтверджують ефективність запропонованого підходу.