Tehnički vjesnik, Vol. 24 No. 6, 2017.
Izvorni znanstveni članak
https://doi.org/10.17559/TV-20151008153755
Samoorganizirane mape s kliznim prozorom (SOM + SW)
Ulaş Çelenk
; Istanbul University, INNOVA, ITU Ayazaga Campus Teknokent ARI-4, Maslak, Istanbul, Turkey
Duygu Çelik Ertuğrul
orcid.org/0000-0003-1380-705X
; Eastern Mediterranean University, Engineering Faculty, Computer Engineering Department, Famagusta, North Cyprus, via Mersin -10, Turkey
Metin Zontul
; Istanbul Aydin University, Faculty of Engineering, Software Engineering Dept., Halit Aydın Campus No: 38, Sefaköy–Küçükçekmece, Istanbul, 34295, Turkey
Osman Nuri Uçan
; Istanbul Aydin University, Faculty of Engineering, Electrical & Electronics Engineering Dept., Halit Aydın Campus No: 38, Sefaköy–Küçükçekmece, Istanbul, 34295, Turkey
Sažetak
SOM je popularan algoritam umjetne neuronske mreže za obavljanje racionalnog grupiranja na mnogim različitim skupovima podataka. Postoji nedostatak SOM-e koja se može izvoditi na unaprijed definiranom dovršenom skupu podataka. Na vremenskim tokovima skupova podataka pojavljuju se razni problemi prilikom grupiranja pomoću standardne SOM-e jer se vremenski tokovi podataka generiraju ovisno o vremenu. U ovoj studiji značajka kliznog prozora uključena je u standardnu SOM-u za grupiranje vremenskih tokova podataka. Stoga, kombinacija SOM i kliznog prozora (SOM + SW) daje točnije rezultate prilikom grupiranja podataka na vremenskom toku skupova podataka. Da bi se to dokazalo, testiran je skup podataka o uporabi interneta mobilnog operatora u Turskoj. Uzeti skup podataka mobilnog operatera grupiran je prema klasičnoj SOM-i, a zatim je procijenjena buduća uporaba podataka pretplatnika. Isti skup podataka primijenjen je na SOM + SW za izvođenje istih simulacija.
Ključne riječi
grupiranje; klizni prozor; mobilni operateri; samoorganizirane mape (SOM); vremenski tok skupova podataka
Hrčak ID:
190169
URI
Datum izdavanja:
3.12.2017.
Posjeta: 2.508 *