Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2120U009218, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Опубліковано, Стаття Назва роботи ПОБУДОВА ЛОГІЧНИХ ДЕРЕВ РОЗПІЗНАВАННЯ НА ОСНОВІ МЕТОДУ ПОКРОКОВОЇ СЕЛЕКЦІЇ ЕЛЕМЕНТАРНИХ ОЗНАК Автор Повхан І. Ф.Povhan I. F. Дата публікації 08-09-2020 Постачальник інформації Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") Першоджерело https://ric.zp.edu.ua/article/view/208346 Видання National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Опис Актуальність. Розглянута загальна задача побудови логічних дерев розпізнавання (класифікації). Об’єктом даного дослідження є логічні дерева класифікації. Предметом дослідження є актуальні методи та алгоритми побудови логічних дерев класифікації. Мета. Метою даної роботи є створення простого та ефективного методу побудови деревоподібних моделей розпізнавання на основі дерев класифікації для навчальних вибірок дискретної інформації, який характеризується структурою отриманих логічних дерев класифікації з елементарних ознак оцінених на основі функціоналу розрахунку їх інформативності. Метод. Пропонується загальний метод побудови логічних дерев класифікації, який для заданої початкової навчальної вибірки будує деревоподібну структуру, яка складається з набору елементарних ознак оцінених на кожному кроці побудови моделі за даною вибіркою. Тобто пропонується метод побудови логічного дерева основна ідея якого полягає в апроксимації начальної вибірки довільного об’єму набором елементарних ознак. Даний метод при формуванні поточної вершини логічного дерева (вузла) забезпечує виділення найбільш інформативних (якісних) елементарних ознак з початкового набору. Такий підхід при побудові результуючого дерева класифікації дозволяє значно скоротити розмір та складність дерева (загальну кількість гілок та ярусів структури) підвищити якість його наступного аналізу (інтерпретабельність). Запропонований метод побудови логічного дерева класифікації дозволяє будувати деревоподібні моделі розпізнавання для широкого класу задач теорії штучного інтелекту.Результати. Розроблений та представлений в даній роботі метод отримав програмну реалізацію та був досліджений при розв‘язку задачі класифікації даних геологічного типу, які характеризуються ознаковим простором великої розмірності.Висновки. Проведені в даній роботі експерименти підтвердили працездатність запропонованого математичного забезпечення та показують можливість його використання для розв‘язку широкого спектру практичних задач розпізнавання та класифікації. Перспективи подальших досліджень можуть полягати в створенні обмеженого методу логічного дерева класифікації, який полягає в веденні критерію зупинки процедури побудови логічного дерева за глибиною структури, оптимізації його програмних реалізацій, а також експериментальних дослідженнях даного методу на більш широке коло практичних задач.  Додано в НРАТ 2026-02-09 Закрити