Проверяемый текст
Демидова, Лилия Анатольевна. Развитие методов теории нечётких множеств и генетических алгоритмов для задач поддержки принятия решений в условиях неопределённости (Диссертация 2009)
[стр. 201]

Рисунок 3.38 Результаты кластеризации множества из 75 объектов для РСМ-алгоритма на основе ИНМТ2 для комбинации тх= 113,769576, т2= 128,735447, /7, =143,222654 и ;;2 = 73,404309 Центры кластеров: Первый кластер: (44,000000, 40,000000) Второй кластер: (76,827239, 77,752212) Значение общего гиперобъема Н =255,635142 Рисунок 3.39 Результаты кластеризации множества из 75 объектов для FCM-алгоритма на основе ИНМТ2 для комбинации т, =113,769576 и т2 =128,735447 Центры кластеров: Первый кластер: (44,276529,40,849284) Второй кластер: (74,932549, 73,993571) Значение общего гиперобъема Н =264,771044
[стр. 970]

100 • ...................• ■ Ч ............................................................................................................................................г*# • ;ч • • • • .
• • W * • ! * » 1 • • ! • • ,1-----------1— — I— 0 20 40 60 80 100 Рисунок П.5.51 Результаты кластеризации множества из 75 объектов для FCM-алгоритма на основе ИНМ Т2 для комбинации т, =123,566384 и т2 = 128,971359 Центры кластеров: Первый кластер: (43,500384, 42,229942) Второй кластер: (78,999999, 79,999999) Значение общ его гиперобъема Н = 258,809334 Рисунок П.5.52 Результаты кластеризации множества из 75 объектов для FCM -алгоритма на основе НМТ1 при т = тх=123,566384 Центры кластеров: Первый кластер: (43,500384, 42,229942) Второй кластер: (78,999999, 79,999999) Значение нечеткого общего гиперобъема FH =90,838124 439

[стр.,977]

Значение функции соответствия общ его гиперобъема Н по формуле (5.40)-состави ло 255,635142.
При инициализации РСМ -алгоритма на основе ИНМ Т2 для каждой хромосомы использовалось случайное разбиение объектов на кластеры с определением значений Ф П (как в FCM -алгоритме на основе НМ Т1), на основе которых вычислялись начальные координаты центров кластеров.
Следует отметить, что FCM -алгоритм на основе ИНМ Т2 для комбинации фаззификаторов тх=113,769576 и т2 =128,735447 дает ошибку кластеризации в три объекта (рисунок П.5.58) при значении общ его гиперобъема Н , равном 264,771044.
В заключение могут быть даны следующие рекомендации по применению ГА для получения адекватных результатов кластеризации с использованием РСМ -алгоритма на основе ИНМ Т2.
100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 °0 20 40 60 80 100 Рисунок П.5.57 Результаты кластеризации множества из 75 объектов для РСМ -алгоритма на основе ИНМТ2 для комбинации /и, =113,769576 и т2 =128,735447 Центры кластеров: Первый кластер: (44,000000, 40,000000) Второй кластер: (76,827239, 77,752212) Значение общ его гиперобъема Н =255,635142 ■ J r.
• •.
■ ■ Ч • • : • # ..........................
■ .
• • • А » .
• • • • • • • •~4.............
\..........
• • -J • i i 446

[стр.,978]

Рисунок П.5.58 —Результаты кластеризации м нож ества из 75 объектов для FCM -алгоритм а на основе И Н М Т2 для комбинации /я, =113,769576 и т2 =128,735447 Ц ентры кластеров: П ервы й кластер: (44,276529, 40,849284) В торой кластер: (74,932549, 73,993571) Значение общ его гиперобъема Н = 264,771044 П усть для кластеризации множ ества объектов сначала был выбран FCM -алгоритм на основе И Н М Т2, для которого удалось определить некоторую комбинацию значений ф аззификаторов /я, и т2, обеспечивш ую минимально возможную ош ибку кластеризации с применением данного алгоритма.
П ри необходимости улучш ения результатов кластеризации следует использовать ГА поиска оптимальных результатов кластеризации с использованием PCM -алгоритма на основе И НМ Т2 для фиксированной комбинации значений фаззификаторов /и, и т2.
П ри этом с помощ ью ГА выполняется поиск оптимальной комбинации значений «ш ирины зоны» r]j ( j = I,с).
В случае, когда для выполнения кластеризации м нож ества объектов сразу вы бирается PC M -алгоритм на основе И Н М Т2, то при его реализации ищ ется оптимальная комбинация значений фаззификаторов /я ,, т2 и значений «ш ирины зоны» rjj (у = 1,с).
447

[Back]