Просторова кластеризація зашумлених даних вимірювань

Abstract

В кваліфікаційній роботі бакалавра проведені дослідження методу просторової кластеризації, який враховує специфіку зашумлених даних вимірювань інформаційно-вимірювальних систем і забезпечує підвищену точність порівняно з класичними підходами. Особлива увага приділяється адаптації алгоритмів до різних типів шумів, що є характерними для технічної діагностики. Пропонований метод передбачає комбінацію щільнісних підходів із попередньою обробкою даних для зменшення впливу шумів, а також оптимізацію обчислювальної ефективності для роботи з великими наборами даних.