НАВЧАЛЬНІ МАТЕРІАЛИ

Назва навчальної дисципліни:"Штучні нейронні мережі в задачах групування інформації"
Робоча програма навчальної дисципліни
Викладач:професор Акіменко Віталій Володимирович, д.ф.-м.н.

Конспект лекцій до курсу "Штучні нейронні мережі в задачах групування інформації"

Лекції

Завдання для самостійної роботи

Література до курсу:

  1. Deductor. Руководство аналитика. Версия 5.3. Компания BaseGroup Labs, 2013.
  2. Фельдман Л.П., Петренко А.І., Дмитрієва О.А. Чисельні методи в інформатиці.– Киів: BHV, 2004. – 420 с.
  3. Jae-On Kim, Charles W. Mueller. Factor Analysis: Statistical Methods and Practical Issues. Sage Publications, Newbury Park, 1978, 82p.
  4. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков Е.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статитстика: Классификация и снижение размерности. – М.: Финансы и статистика, 1989. – 607 с.
  5. Шаховська Н.Б., Пасічник В.В. Сховища та простори даних. - Львів,Львівська політехніка, 2009. - 244с.
  6. Лупенко С.А. Теоретичні основи моделювання та опрацювання циклічних сигналів в інформаційних системах. – Львів: Магнолія 2006, 2016 – 344с.
  7. Капшій О.В., Коваль О.І., Русин Б.П. Вейвлет - перетворення у компресії та попередній обробці зображень. – Львів: Сполом, 2008. – 206с.
  8. Новотарський М.А., Нестеренко Б.Б. Штучні нейронні мережі: обчислення. – К.: Інститут Математики НАН України, 2004. – 408с.
  9. P.J. Braspenning, F.Thuijsman, A.J.M.M. Weijters. Artificial Neural Networks. Springer, 1995. – 295.
  10. Акіменко В.В., Загородній Ю.В. Проектування СППР на основі нечіткої логіки. Навчально-методичний посібник. – К.: Вид-во КНУ, 2007. – 94c.
  11. Wu J. Advances in K-means Clustering: A Data Mining Thinking. Berlin: Springer, 2012. – 180 p.
  12. Kohonen T., Honkela T. Kohonen network. Scholarpedia, 2007.
    13. Hastie N., Tibshirani R., Friedman J. The EM algorithm. In book: The Elements of Statistical Learning. NY: Springer, 2001, pp. 236 – 243.
  13. Y. Yang, X. Guan J. You. CLOPE: A Fast and Effective Clustering Algorithm for Transactional Data.
  14. Tan P.N., Steinbach M., Karpatne A., Kumar V. Introduction to Data Mining. Pearson Education Limited, 2018. – 864 p.
  15. https://en.m.wikipedia.org/wiki
  16. Акіменко В.В. Прикладні задачі інтелектуального аналізу даних (DATA MINING). – К.: КНУ ім. Тараса Шевченко, 2018. – 152 c.
  17. Акіменко В.В. Методичні вказівки для виконання лабораторних робіт з курсу "Інтелектуальний аналіз даних (Data Mining)".
  18. Леоненков А.В. Нечёткое моделирование в среде MATLAB. - СПб : БХВПетербург, 2003. - 736 с.