Search academic texts

Information × Registration Number 2114U006922, Article popup.category Опубліковано, Стаття Title KNOWLEDGE EXTRACTION BASED ON DECISION TREES AND STOCHASTIC SEARCH popup.author Олійник А. О.Oliinyk A.A. popup.publication 26-09-2014 popup.source_user Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") popup.source https://ric.zp.edu.ua/article/view/37098 popup.publisher National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Description Вирішено завдання розробки математичного забезпечення для автоматизаціївидобування набору знань у вигляді продукційних правил з навчальних вибірок даних.  Об’єктом дослідження є процес побудови моделей неруйнівного контролю якості. Предмет дослідження становлять методи видобування продукційних правил для синтезу моделей контролю якості. Мета роботи: підвищити ефективність процесу виявлення продукційних правил для побудови моделей контролю якості на основі навчальних вибірок. Запропоновано стохастичний метод синтезу дерев розв’язків, який використовує інформацію про інформа-тивність ознак, складність синтезованого дерева, а також точність його розпізнавання, що дозволяє на початковому етапі формувати множину дерево-видних структур, що характеризуються простою ієрархією і невисокою помилкою розпізнавання,в процесі пошуку створювати нові множини рішень з урахуванням інформації прозначущість ознак та інтерпретабельність створюваних дерев, що, у свою чергу, забезпечує можливість побудови дерев розв’язків з невеликою кількістю елементів (вузлів та зв’язків між ними) і прийнятною точністю розпізнавання, а також видобування на його основі найбільш цінних екземплярів. Розроблено програмне забезпечення, що реалізує запропонований метод. Проведено експерименти з дослідження властивостей запропонованого методу. Результати експериментів дозволяють рекомендувати запропонований метод для використання на практиці. popup.nrat_date 2026-02-09 Close