Метод адаптивної достовірної нечіткої кластеризації даних на основі еволюційного алгоритму

Методи обчислювального інтелекту широко використовуються для вирішення багатьох складних проблем, включаючи, звичайно, традиційні: видобуток даних та такі нові напрямки, як динамічний видобуток даних, видобуток потоків даних, видобуток великих даних, веб-видобуток, видобуток тексту, тощо. Одна з основних областей обчислювального інтелекту – це еволюційні алгоритми, які по суті представляють певні математичні моделі еволюції біологічних організмів. У роботі запропоновано адаптивний метод нечіткої кластеризації з використанням оптимізації еволюційних котячих зграй. Використовуючи запропонований підхід, можна вирішити завдання кластеризації в режимі он-лайн

Правдо подібна нечітка кластеризація даних на основі еволюційного методу божевільних котів

The problem of fuzzy clustering of large datasets that are sent for processing in both batch and online modes, based on a credibilistic approach, is considered. To find the global extremum of the credibilistic fuzzy clustering goal function, the modification of the swarm algorithm of crazy cats swarms was introduced, that combined the advantages of evolutionary algorithms and a global random search. It is shown that different search modes are generated by a unified mathematical procedure, some cases of which are known algorithms for both local and global optimizations. The proposed approach is easy to implement and is characterized by the high speed and reliability in problems of multi-extreme fuzzy clustering

Application of the K-Means Method for Clustering Capture Fisheries Products in North Aceh with A Data Mining Approach

North Aceh is one of the districts that has great potential in the maritime and fisheries sector, because part of the North Aceh region is a supplier of captured fisheries products. The problem with this research is that there is no model of a clustering system for captured fisheries products in North Aceh District, so it will be difficult to determine which areas produce superior and non-superior types of fish. This research aims to classify captured fishery results for the 2021-2022 period using the K-Means algorithm with a Data Mining approach to determine superior and non-superior fish types. Therefore, this research can help a little in providing information about the types of fish that are superior and not superior or the types of fish that are most numerous and the types of fish that appear the least at fishing ports in North Aceh District. The stages carried out in this research started from compiling research instruments and literature review, data collection and analysis, designing a clustering system model and implementing the system. This research produces 2 clusters, namely cluster 1 is superior fish and cluster 2 is non-superior fish. The K-Means algorithm with a Data Mining approach can be used to group types of capture fishery products at fishing ports in North Aceh District

A Robust Method for Speech Emotion Recognition Based on Infinite Student’s t

Speech emotion classification method, proposed in this paper, is based on Student’s t-mixture model with infinite component number (iSMM) and can directly conduct effective recognition for various kinds of speech emotion samples. Compared with the traditional GMM (Gaussian mixture model), speech emotion model based on Student’s t-mixture can effectively handle speech sample outliers that exist in the emotion feature space. Moreover, t-mixture model could keep robust to atypical emotion test data. In allusion to the high data complexity caused by high-dimensional space and the problem of insufficient training samples, a global latent space is joined to emotion model. Such an approach makes the number of components divided infinite and forms an iSMM emotion model, which can automatically determine the best number of components with lower complexity to complete various kinds of emotion characteristics data classification. Conducted over one spontaneous (FAU Aibo Emotion Corpus) and two acting (DES and EMO-DB) universal speech emotion databases which have high-dimensional feature samples and diversiform data distributions, the iSMM maintains better recognition performance than the comparisons. Thus, the effectiveness and generalization to the high-dimensional data and the outliers are verified. Hereby, the iSMM emotion model is verified as a robust method with the validity and generalization to outliers and high-dimensional emotion characters

Комп’ютерне моделювання в наукоємних технологіях: збірник наукових праць міжнародної науково-технічної конференції (23-25 листопада 2022 р., м. Харків, Україна)

Для викладачів, наукових працівників, аспірантів, студентів вишів. Робочі мови конференції: українська, англійська.VIII Міжнародна науково-технічна конференція «Комп’ютерне моделювання в наукоємних технологіях» (КМНТ-2022) відбулася на базі Харківського національного університету імені В.Н.Каразіна 23-25 листопада 2022 року. Співорганізаторами цього наукового заходу виступили: ННЦ Харківський фізико-технічний інститут, MAX PLANCK INSTITUTE OF MICROSTRUCTURE PHYSICS, Київський національний університет імені Тараса ШЕВЧЕНКА, INSTITUTE OF NUCLEAR CHEMISTRY AND TECHNOLOGY (Warsaw, Poland), Рівненський державний гуманітарний університет, Національний аерокосмічний університет імені М. Є. Жуковського (ХАРКІВ), ЗАТ « Інститут інформаційних технологій » (Харків), Херсонський національний технічний університет, TEAM INTERNATIONAL SERVICES, INC. (Lake Mary, USA). Конференція проходила в онлайн режимі за наступними основними напрямками роботи: 1. Математичне моделювання технологічних процесів та приладів. 2. Моделювання інформаційних процесів у складних і розподілених системах. 3. Системи автоматизованого збору та когнітивного представлення наукових даних. 4. Моделювання фізичних процесів в радіаційних, плазмових та інших сучасних технологіях. 5. Безпека інформаційних систем і технологій. 6. Моделі процесів розробки та оцінки якості програмного забезпечення. Також було організовано загальну об’єднану секцію за всіма науковими напрямами конференції для студентів, аспірантів та молодих вчених, на якій молоді науковці мали змогу додатково доповісти результати своїх робіт. Метою цієї конференції було представлення та обговорення нових, оригінальних результатів досліджень українських та закордонних вчених у галузі математичного моделювання та обчислювальних методів, інформаційних технологій та захисту інформації. Крім того, конференція мала на меті організувати співпрацю науковців та студентів України та наших закордонних колег задля розвитку науки та освіти в Україні.The VIII International Scientific and Technical Conference "Computer modelling in high tech" (CMHT-2022) was held at V. N. Karazin Kharkiv National University on 23-25 November 2022. The co-organisers of this scientific event were: NSC Kharkiv Institute of Physics and Technology, MAX PLANCK INSTITUTE FOR MICROSTRUCTURE PHYSICS, Taras Shevchenko National University of Kyiv, INSTITUTE OF NUCLEAR CHEMISTRY AND TECHNOLOGY (Warsaw, Poland), Rivne State University of Humanities, National Aerospace University named after M.E. Zhukovsky (Kharkiv), CJSC "Institute of Information Technologies" (Kharkiv), Kherson National Technical University, TEAM INTERNATIONAL SERVICES, INC. (Lake Mary, USA). The conference was held online, the main themes being: 1. Mathematical modelling of technological processes and devices. 2. Modelling of information processes in complex and distributed systems. 3. Systems of the computer-aided acquisition and cognitive representation of the scientific data. 4. Modelling of physical processes in radiation, plasma and other modern technologies. 5. Security of information systems and technologies. 6. Models of software development and quality assessment. The joint section on all covered themes was organized for students, postgraduates and young scientists, where young scientists presented the results of their work. The purpose of this conference was to present and discuss results of new, original research of Ukrainian and foreign scientists in the field of mathematical modelling and computational methods, information technology and information security. In addition, the aim of conference was organizing the cooperation between Ukrainian scientists and students and our foreign colleagues to promote development of science and education in Ukraine