ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ ШВИДКОЇ КЛАСИФІКАЦІЇ ЗА УМОВ ПЕРЕТИННИХ КЛАСІВ - Yevhenii Bodiansky; Olga Chala (Вісник Національного технічного університету "ХПÌ": Системний аналіз, управління та інформаційні технології)
Предметом дослідження є процес швидкої класифікації даних за умов перетинних класів. Швидка класифікація виконується в режимі реального часу або близькому до нього. Мета роботи полягає у розробці інтелектуальної інформаційної технології швидкої класифікації в online та nearline режимах за умов перетинних класів. Досягнення мети дає можливість врахувати нестаціонарність вхідних даних та дисбаланс класів за умов потокового надходження даних. Задачі компенсації шумів у вхідних даних та зміну розподілу вхідних даних внаслідок нестаціонарності таких даних, а також задача компенсації дисбалансу класів пов’язані між собою при класифікації в умовах перетинних класів та потребують розробки комплексного рішення. Для досягнення мети вирішуються такі задачі: структуризація підходів до класифікації перетинних класів з урахуванням нестаціонарності вхідних даних та дисбалансу класів; розробка інтелектуальної технології класифікації в online та nearline режимах. Запропоновано інтелектуальну інформаційну технологію швидкої класифікації за умов перетинних класів. Технологія містить етапи попередньої класифікації з урахуванням шуму у вхідних даних, класифікації з урахуванням дисбалансу класів та класифікації з урахуванням зміни закономірностей у вхідних даних. Технологія передбачає послідовне використання нео-фаззі системи, адаптивної нейро-фаззі системи та багатошарової нейронної мережі з ядерними дзвонуватими функціями активації. Нео-фаззі система використовує нео-нечіткі нейрони, що забезпечує стійкість до шуму. Адаптивна нейро-фаззі система враховує відстані між вхідними даними та центром класу у просторі ознак, що забезпечує класифікацію в умовах дисбалансу класів. Багатошарова нейронна мережа з ядерними дзвонуватими функціями активації використовує рекурентний алгоритм навчання, що забезпечує адаптацію до нових даних з новим розподілом. Технологія дає можливість забезпечити швидке ітеративне уточнення рішень з класифікації згідно змін характеристик вхідних даних.