Портал образовательно-информационных услуг «Студенческая консультация»

  
Телефон +3 8(066) 185-39-18
Телефон +3 8(093) 202-63-01
 (093) 202-63-01
 studscon@gmail.com
 facebook.com/studcons

<script>

  (function(i,s,o,g,r,a,m){i['GoogleAnalyticsObject']=r;i[r]=i[r]||function(){

  (i[r].q=i[r].q||[]).push(arguments)},i[r].l=1*new Date();a=s.createElement(o),

  m=s.getElementsByTagName(o)[0];a.async=1;a.src=g;m.parentNode.insertBefore(a,m)

  })(window,document,'script','//www.google-analytics.com/analytics.js','ga');

 

  ga('create', 'UA-53007750-1', 'auto');

  ga('send', 'pageview');

 

</script>

Розробки алгоритму ідентифікації складних об’єктів моніторингу на основі нечітких алгоритмів кластерного аналізу

Предмет: 
Тип работы: 
Бакалаврська робота
К-во страниц: 
62
Язык: 
Українська
Оценка: 

Современные тенденции в кластерном анализе // Всероссийский конкурсный отбор обзорно-аналитических статей по приоритетному направлению «Информационно-телекоммуникационные системы», 2008. — 26 с.

3. Воронцов К. В. Алгоритмы кластеризации и многомерного шкалирования. Курс лекций. МГУ, 2007.

4. Герасимов Б.М., Дивизинюк М.М., Субач И.Ю., Системы поддержки принятия решений: проектирование, применение, оценка эффективности. Монография. 2004.

5. Журавльов Ю.І., Рязанов В.В., Сенько О.В. «Розпізнавання». Математичні методи. Програмна система. Практичні застосування. — М.: Фазiс, 2006.

6. Інтернет енциклопедія. — Режим доступу: http://ru.wikipedia.org/wiki

7. Информационно-аналитический ресурс, посвященный машинному обучению, распознаванию образов и интеллектуальному анализу данных — www.machinelearning.ru/

8. Котов А., Красильников Н. Кластеризация даних. 2006

9. Мандель И. Д. Кластерный анализ. – М.: Финансы и статистика, 1988. – 176 с.

10. Ротштейн А.П. Интелектуальные технологии идентификации

11. Тарасов В.О., Герасимов Б. М., Левін І. О., Корнійчук В. О. Інтелектуальні системи підтримки прийняття рішень: Теорія, синтез, ефективність.- К.: МАКНС, 2007.= 336с. – Рос. мовою.

12. Чубукова И.А. Курс лекций «Data Mining», Интернет-университет информационных технологий — www.intuit.ru/department/database/datamining/

13. Чекмарев B.B. Книга об экономическом пространстве. Кострома: КГУ им. H.A. Некрасова, 2001. 341 с. 

14. Чемберлин Э. Теория монополистической конкуренции. М.: Изд-во ин. лит-ры, 1959. С. 393. 

15. Черковец В.Н. Общетеоретические и российские проблемы воспроизводства // Воспроизводство и экономический рост/ Под ред. проф. В.Н. Чер-ковца, доц. В.А. Бирюкова. М.: Экономический факультет, ТЕИС, 2001. С. 31. 

16. Четыркин В.М. Проблемные вопросы экономического районирования. Ташкент, 1967. 

17. Шарыгин М.Д. Дробное районирование и локальные территориально-производственные комплексы. Пермь, 1975 

18. Шерешева М.Ю. О кластерах / М.Ю. Шерешева //Сетевые формы межфирменной кооперации: стратегические вызовы и конкурентные преимущества новых организаций XXI века. Интернет-ресурс: www.ecsocman.edu.ru/db/msg/154728. 

19. Шмитц X. Маленькие обувщики и гиганты Форда: рассказ о суперкластере //Интернет-ресурс: www.ideas.repec.org/a/eee/wdevel/v23yl995ilp9-28.html

20. Jain A., Murty M., Flynn P. Data clustering: A Review.// ACM Computing Surveys. 1999. Vol. 31, no. 3.

 

Додаток Б

Програма реалізації алгоритму ідентифікації складних ОМ на основі нечітких алгоритмів кластерного аналізу

function varargout = Forma_Claster(varargin)

%      FORMA_CLASTER M-file for Forma_claster.fig

%      singleton*.

%      H = FORMA_CLASTER returns the handle to a new FORMA_CLASTER or the handle to

%      the existing singleton*.

%      FORMA_CLASTER('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local

%      function named CALLBACK in FORMA_CLASTER.M with the given input arguments.

%      FORMA_CLASTER('Property','Value',...) creates a new FORMA_CLASTER or raises the

%      existing singleton*.  Starting from the left, property value pairs are

%      applied to the GUI before Forma_claster_OpeningFcn gets called.  An

%      unrecognized property name or invalid value makes property application

%      stop.  All inputs are passed to Forma_claster_OpeningFcn via varargin.

%      *See GUI Options on GUIDE's Tools menu.  Choose "GUI allows only one

%      instance to run (singleton)".

% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES

% Edit the above text to modify the response to help Forma_claster

% Last Modified by GUIDE v2.5 30-Jun-2013 11:41:58

% Begin initialization code - DO NOT EDIT

gui_Singleton = 1;

gui_State = struct('gui_Name',       mfilename, ...

                   'gui_Singleton',  gui_Singleton, ...

                   'gui_OpeningFcn', @Forma_claster_OpeningFcn, ...

                   'gui_OutputFcn',  @Forma_claster_OutputFcn, ...

                   'gui_LayoutFcn',  [] , ...

                   'gui_Callback',   []);

if nargin && ischar(varargin{1})

    gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});

end

if nargout

    [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});

else

    gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});

end

% End initialization code - DO NOT EDIT

% --- Executes just before Forma_claster is made visible.

function Forma_claster_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)

% This function has no output args, see OutputFcn.

% hObject    handle to figure

% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)

% varargin   command line arguments to Forma_claster (see VARARGIN)

% Choose default command line output for Forma_claster

handles.output = hObject;

% Update handles structure

guidata(hObject, handles);

% UIWAIT makes Forma_claster wait for user response (see UIRESUME)

% uiwait(handles.figure1);

% --- Outputs from this function are returned to the command line.

function varargout = Forma_claster_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) 

% varargout  cell array for returning output args (see VARARGOUT);

% hObject    handle to figure

% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Get default command line output from handles structure

varargout{1} = handles.output;

% --- Executes during object creation, after setting all properties.

function axes1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

% hObject    handle to axes1 (see GCBO)

function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)

 point=handles.data1;

pointcl=[pointc(:,1),point(:,2)];

 cla;

 plot(pointcl(:,1), pointcl(:,2),'o','markersize',7,'MarkerFaceColor','g','color','m');

 title('ПОЧАТКОВЕ РОЗТАШУВАННЯ ДРВп')

% --- Executes on selection change in popupmenu1.

function popupmenu1_Callback(hObject, eventdata, handles)

load('D:\\Паньків_Кваліфікаційна_робота\\Forma_Claster\\point1.mat');

load('D:\\Паньків_Кваліфікаційна_робота\\Forma_Claster\\point2.mat');

load('D:\\Паньків_Кваліфікаційна_робота\\Forma_Claster\\point3.mat');

load('D:\\Паньків_Кваліфікаційна_робота\\Forma_Claster\\point4.mat');

load('D:\\Паньків_Кваліфікаційна_робота\\Forma_Claster\\point5.mat');

load('D:\\Паньків_Кваліфікаційна_робота\\Forma_Claster\\point6.mat');

val=get(hObject,'Value');

switch val

case 1

    handles.data1=point1;

case 2

    handles.data1=point2;

case 3

    handles.data1=point3;

case 4

    handles.data1=point4;

case 5

    handles.data1=point5;

case 6

    handles.data1=point6; 

end

guidata(hObject,handles);

% --- Executes during object creation, after setting all properties.

function popupmenu1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))

    set(hObject,'BackgroundColor','white');

end

% --- Executes on selection change in popupmenu2.

function popupmenu2_Callback(hObject, eventdata, handles)

val=get(hObject,'Value');

switch val

case 1

    handles.data2=1;

case 2

    handles.data2=0.9;

case 3

    handles.data2=0.8;

case 4

    handles.data2=0.7;

case 5

    handles.data2=0.6;

case 6

    handles.data2=0.5;

case 7

    handles.data2=0.4;

case 8

    handles.data2=0.3;

case 9

    handles.data2=0.2;  

case 10

    handles.data2=0.15; 

end

guidata(hObject,handles);

% --- Executes during object creation, after setting all properties.

function popupmenu2_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))

    set(hObject,'BackgroundColor','white');

end

% --- Executes on button press in pushbutton12.

function pushbutton12_Callback(hObject, eventdata, handles)

point=handles.data1;

sector(point);

 % --- Executes on button press in pushbutton13.

function pushbutton13_Callback(hObject, eventdata, handles)

point=handles.data1;

g=handles.data2;

clustering(point,g);

% --- Executes on button press in checkbox3.

function checkbox3_Callback(hObject, eventdata, handles)

if (get(hObject,'Value'))

    grid on

else

    grid off

end

% --- Executes on button press in checkbox5.

function checkbox5_Callback(hObject, eventdata, handles)

if (get(hObject,'Value'))

    brush on

else

    brush off

end

% --- Executes on button press in checkbox6.

function checkbox6_Callback(hObject, eventdata, handles)

if (get(hObject,'Value'))

    zoom on

else

    zoom off

end

 

Основна функція програми

function clustering(point,g)

pointcl=[point(:,1),point(:,2)];

matrix =subclust(pointcl,g);

[c,U,obj]=fcm(pointcl,size(matrix,1));

maxU=max(U);

for i=1:size(matrix,1)

    B=find(U(i,:)==maxU);

     d{i}=pointcl(B(1,:),:);

end

 % позначення виду зв'язку та інтенсивності

hold on;

for l=1:(size(point))

     if point(l,3)>30 && point(l,4)>500

plot(pointcl(l,1), pointcl(l,2),'ko','markersize',13,'MarkerFaceColor','c');

     end     

     if point(l,3)>30 && point(l,4)<100

plot(pointcl(l,1), pointcl(l,2),'ko','markersize',13,'MarkerFaceColor','y');

     end     

     if point(l,3)>30 && point(l,4)<500 && point(l,4)>100

plot(pointcl(l,1), pointcl(l,2),'ko','markersize',13,'MarkerFaceColor','g');

     end

     if point(l,3)<30 && point(l,4)>500

plot(pointcl(l,1), pointcl(l,2),'k^','markersize',13,'MarkerFaceColor','c');

     end     

     if point(l,3)<30 && point(l,4)<100

plot(pointcl(l,1), pointcl(l,2),'k^','markersize',13,'MarkerFaceColor','y');

     end     

     if point(l,3)<30 && point(l,4)<500 && point(l,4)>100

plot(pointcl(l,1), pointcl(l,2),'k^','markersize',13,'MarkerFaceColor','g');

     end

end 

 % надання окремим ДРВп номера кластеру

 for i=1:(size(d,2))

 text(d{i}(:,1), d{i}(:,2),ToString(i),'color','k','FontSize',9);

 end

 % визначення координат вектора від центра кластера

 for f=1:(size(d,2))

     am1=(c(f,1)-d{f}(:,1));

     am2=(c(f,2)-d{f}(:,2));

 % знаходження значення вектора по модулю "x"

 for i=1:1:(size(am1,1))

     am11=am1(i,1)*am1(i,1);

     masyv1(i)=am11;

 end

 % знаходження значення вектора по модулю "y"

 for i=1:1:(size(am2,1)) 

     am22=am2(i,1)*am2(i,1);

     masyv2(i)=am22;

 end

 % абсолютний модуль

 absolute_modul=sqrt(masyv1+masyv2); 

 % масив найдовших векторів

masyv_obvedennya=max(absolute_modul);

% коло

t=0:pi/100:2*pi;

u0=c(f,1);

v0=c(f,2);

A=2*masyv_obvedennya;

B=2*masyv_obvedennya;

u=v0+A/2*sin(t); 

v=u0+B/2*cos(t);

if g>0.1 && g<0.3

plot(u0,v0,'rx','markersize',7,'LineWidth', 2);

plot(v,u,'-c','LineWidth',2);

end

if g>0.2 && g<0.4

 plot(u0,v0,'rx','markersize',8,'LineWidth', 2); 

 plot(v,u,':m','LineWidth',2);

end

if g>0.3 && g<0.5

 plot(u0,v0,'r+','markersize',9,'LineWidth', 2);  

 plot(v,u,'-.r','LineWidth',2);

end

if g>0.4 && g<0.6

 plot(u0,v0,'r*','markersize',10,'LineWidth', 2);  

 plot(v,u,'--y','LineWidth',2);

end

if g>0.5 && g<0.7

 plot(u0,v0,'rd','markersize',11,'LineWidth', 2);  

 plot(v,u,'-k','LineWidth',2);

end

if g>0.6 && g<0.8

 plot(u0,v0,'r>','markersize',12,'LineWidth', 2);  

 plot(v,u,':g','LineWidth',2);

end

if g>0.7 && g<0.9

 plot(u0,v0,'rh','markersize',13,'LineWidth', 2);  

 plot(v,u,'-.b','LineWidth',2);

end

if g>0.8 && g<1

 plot(u0,v0,'rp','markersize',14,'LineWidth', 2);  

 plot(v,u,'--m','LineWidth',2);

end

if g>0.9 && g<1.1

 plot(u0,v0,'r>','markersize',15,'LineWidth', 2);  

 plot(v,u,'-r','LineWidth',2);

end

axis equal

title('КЛАСТЕРНИЙ АНАЛІЗ')

 end

 

CAPTCHA на основе изображений