Разработан адаптивный мультистартовый субградиентный метод кластеризации в пространстве вейвлет-преобразования (ВП) для случая линейно меняющихся параметров кластера. Исследованы
условия сходимости метода в среднеквадратическом смысле на этапе адаптации. Приведены рекомендации по выбору шага. Применение метода позволит повысить оперативность диагностирования.
Розроблено адаптивний мультистартовий субградієнтний метод кластеризації в просторі вейвлет-перетворення для випадку, коли параметри кластера змінюються лінійно. Досліджено умови збіж-
ності методу в середньоквадратичному змісті на етапі адаптації. Наведено рекомендації щодо вибору кроку. Використання методу дозволить підвищити оперативність діагностування.
The adaptive multi-start sub gradient clustering method in the wavelet transformed domain for the case, when cluster parameters are linear function of time, is designed. The convergence of this method in a mean squared sense is proved. The recommendations of step choice are designed. Such method allows operative ness of the diagnostics
raise. The operative ness of the diagnostics is raised.
