Алгоритм классификации нечетких множеств многомерных объектов

Abstract

В статье предлагается новый метод многомерной нечеткой классификации, который сводится к решению системы линейных дизъюнктивных неравенств. Метод развивает идеи авторов по реализации механизма поиска на основе дерева с вершинами, связанными с линейными неравенствами, направляя процесс поиска на требуемый конечный узел. Процесс извлечения заключается в переходе от одного узла к другому в зависимости от выполнения неравенств, связанных с узлами. Специфика многомерной нечеткой классификации состоит в том, что предложенный алгоритм построения восстанавливающего дерева ориентирован на минимизацию несоответствия теоретических и экспериментальных частот, с которыми объекты отнесены к заданным кластерам. Построен и теоретически апробирован алгоритм решения системы линейных дизъюнктивных неравенств. Этот алгоритм необходим для построения дерева поиска. Он основан на итерационном процессе решения систем линейных неравенств с помощью метода исключения невязок.