Моделі алгоритмів розпізнавання у вигляді логічних дерев класифікації
| dc.contributor.author | Повхан, І. Ф. | |
| dc.contributor.author | Povkhan, Ihor F. | |
| dc.date.accessioned | 2021-04-15T16:52:03Z | |
| dc.date.available | 2021-04-15T16:52:03Z | |
| dc.date.issued | 2019 | |
| dc.description | Повхан, І. Ф. Моделі алгоритмів розпізнавання у вигляді логічних дерев класифікації = Models of recognition algorithms in the form of logical classification trees / І. Ф. Повхан // Зб. наук. пр. НУК. – Миколаїв : НУК, 2019. – № 1 (475). – С. 156–162. | uk_UA |
| dc.description.abstract | Робота порушує важливі питання теорії розпізнавання образів, які пов’язані із загальною проблематикою побудови деревоподібних схем розпізнавання. Зрозуміло, що простий, ефективний, економний метод побудови логічного дерева класифікації навчальної вибірки дає змогу забезпечити необхідну швидкодію, рівень складності схеми розпізнавання, що гарантує проведення простого та повного розпізнавання дискретних об’єктів. Так, нині існують різноманітні методи побудови як логічних дерев з одноразовим використанням ознак у структурі логічного дерева (алгоритми випадкових дерев, метод розгалуженого вбору ознак з початковою оцінкою інформативності), так і дерев із повторами різних ознак на ярусах логічного дерева (алгоритм побудови дерева з покроковою оцінкою важливості ознак тощо). У роботі фіксуються суттєві переваги логічних дерев класифікації – програмна простота побудови дерева класифікації, зменшення часу загальної генерації логічного дерева та ін. Робота актуальна для всіх методів розпізнавання образів, в яких отримана функція класифікації може бути представлена у вигляді логічного дерева. У роботі велика увага приділена поняттю T–опорної множини, показаний зв’язок T–опорних множин із логічними деревами класифікації, показані експертні системи в розрізі задач розпізнавання. Варто зауважити, що питання опорних множин безпосередньо пов’язане з питанням ефективного пошуку тупикових тестів. Саме питання пошуку множини всіх тупикових тестів − обчислювано складна комбінаторна задача, яка навіть при сучасному програмно-апаратному забезпеченні (з використанням механізму розпаралелювання) не може бути вирішена навіть для порівняно невеликих навчальних вибірок (кілька тисяч об’єктів та ознак). Тому у процесі розв’язання практичних задач обчислюється та використовується лише певна частка тупикових тестів. Представлення алгоритмів розпізнавання у вигляді логічних дерев дає змогу економити апаратну пам’ять комп’ютера при їх практичній реалізації. | uk_UA |
| dc.description.abstract1 | The work raises important questions of the theory of pattern recognition, which are related to the General problem of constructing tree-like recognition schemes. It is clear that a simple, efficient, cost-effective method of constructing a logical tree of classification of the training sample allows you to provide the necessary speed, the level of complexity of the recognition scheme, which guarantees a simple and complete recognition of discrete objects. So, today there are various methods of constructing logical trees with a single use of features in the structure of a logical tree (algorithms of random trees, the method of branched collection of features with an initial assessment of informativeness), and trees with repeats of various features on the tiers of a logical tree (the algorithm of building a tree with a step-by-step assessment of the importance of features, and so on). The paper fixes the significant advantages of logical classification trees-software simplicity of building a classification tree, reducing the time of general generation of a logical tree, and so on. The work is relevant for all methods of pattern recognition in which the resulting classification function can be represented as a logical tree. In this paper, much attention is paid to the concept of a T – reference set, the relationship of T – reference sets with logical classification trees is shown, and expert systems are shown in the context of recognition problems. It should be noted that the question of support sets is directly related to the question of effective search of dead-end tests, It is the question of finding the set of all dead-end tests is a computationally complex combinatorial problem, and even with modern software and hardware (even using the parallelization mechanism) cannot be solved even for relatively small training samples (several thousand objects and features). Therefore, when solving practical problems, only a certain proportion of dead-end tests are calculated and used. Representation of recognition algorithms in the form of logical trees allows to save hardware memory of the computer at their practical implementation. | uk_UA |
| dc.identifier.issn | 2311-3405 (Print) | |
| dc.identifier.issn | 2313-0415 (Online) | uk |
| dc.identifier.uri | https://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/3890 | |
| dc.language.iso | uk | uk_UA |
| dc.relation.ispartofseries | 001.891:65.011.56 | uk_UA |
| dc.subject | задачі розпізнавання образів | uk_UA |
| dc.subject | логічне дерево | uk_UA |
| dc.subject | граф-схемні моделі | uk_UA |
| dc.subject | опорні множини | uk_UA |
| dc.subject | навчальна вибірка | uk_UA |
| dc.subject | експертні системи | uk_UA |
| dc.subject | pattern recognition problems | uk_UA |
| dc.subject | logical tree | uk_UA |
| dc.subject | graph-scheme models | uk_UA |
| dc.subject | reference sets | uk_UA |
| dc.subject | training sample | uk_UA |
| dc.subject | expert systems | uk_UA |
| dc.title | Моделі алгоритмів розпізнавання у вигляді логічних дерев класифікації | uk_UA |
| dc.title1 | Models of recognition algorithms in the form of logical classification trees | uk_UA |
| dc.title2 | 2019 | |
| dc.type | Article | uk_UA |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- Povkhan.pdf
- Розмір:
- 538.64 KB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
- Опис:
- стаття
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 7.05 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: