Цель работы - исследование характеристик распределенной вычислительной системы с управлением потоком данных (data-flow) для задачи кластеризации данных посредством имитационного моделирования. Моделирование осуществляется для различных алгоритмов кластеризации: Meam Shift, DBSCAN и т.д. Актуальность исследования обосновывается тем, что алгоритмы кластеризации нашли широкое применение в областях: распознания образов, обработки видеотрафика, предсказания погоды и т.д. Однако для реализации...Подробнее

Создание и исследование имитационной модели распределенной вычислительной системы с управлением потоком данных для реализации алгоритмов кластеризации данных.

Еженедельные онлайн-совещания проектной группы. Индивидуальные задания студентам. Индивидуальное общение студентов с руководителем в рамках своего индивидуального задания. Контроль руководителем выполнения этапов проекта.

Выступление на конференции им. Е.В. Арменского. Журнальная статья, идекситуемая в РИНЦ.

Компьютеры стандартной конфигурации

В 2020-21 году в рамках проекта были выполнены слеудющие работы: - разработана архитектура data-flow вычислительной системы для решения задач кластеризации и с помощью алгоритма Mean Shift, данная архитектура с минимальными изменениями может быть использована для реалзации алгоритма DBSCAN, который будет реаизован в текущем учебном году: - разработан алгоритм генерации 2-мерной вычислительной сетки для объединения вершин фазового пространства, такая же сетка будет применяться для реализации...Подробнее