Search academic texts

Information × Registration Number 2117U006178, Article popup.category Опубліковано, Стаття Title THE COMPLEX DATA DIMENSIONALITY REDUCTION FOR DIAGNOSTIC AND RECOGNITION MODEL BUILDING ON PRECEDENTS popup.author Субботін С. О.Subbotin S. A. popup.publication 20-01-2017 popup.source_user Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") popup.source https://ric.zp.edu.ua/article/view/90429 popup.publisher National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Description Вирішено завдання скорочення розмірності даних при побудові діагностичних і розпізнавальних моделей. Об’єктом дослідження є процес діагностування, керований даними. Предметом дослідження є методи редукції даних для побудови діагностичних моделей за прецедентами. Метою роботи є створення комплексу показників, що дозволяють кількісно характеризувати цінність екземплярів і ознак, а також методу скорочення розмірності вибірок даних для вирішення завдань діагностування та розпізнавання. Розроблено математичне забезпечення, що дозволяє здійснювати формування вибірок та відбір ознак в рамках єдиного підходу щодо оцінки їх значимості. Запропоновано комплекс показників, що дозволяють кількісно характеризувати індивідуальну цінність екземплярів і ознак у локальній околиці в просторі ознак. Отримали подальший розвиток методи переборного пошуку для скорочення розмірності вибірок даних при вирішенні завдань діагностування та розпізнавання, які модифіковані шляхом урахування у пошукових операторах запропонованих індивідуальних оцінок інформативності екземплярів і ознак. Запропоновані методи і комплекс показників програмно реалізовані і досліджені шляхом вирішення завдань скорочення розмірності даних. Проведені експерименти підтвердили працездатність розробленого математичного забезпечення і дозволяють рекомендувати його для використання на практиці при вирішенні завдань неруйнівного діагностування та розпізнавання образів за ознаками. popup.nrat_date 2026-02-09 Close