Запропоновано метод навчання системи підтримки прийняття рішень з гіперциліндроїдними вирішальними правилами. Метод розроблено в межах інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології аналізу даних, що грунтується на максимізації інформаційної спроможності системи в процесі її навчання. При цьому відновлення контейнерів класів розпізнавання відбувається в радіальному базисі бінарного простору ознак, що дозволяє будувати для класів розпізнавання відносно прості роздільні гіперповерхні, забезпечуючи цим можливість прийняття рішень в реальному темпі часу за функціонування системи в робочому режимі. Крім того, як вісь гіперциліндроїдного контейнера класу розпізнавання запропоновано вибирати головну компоненту, сума проекцій векторів-реалізацій образу на ортогональний вектор до якої є мінімальною. Реалізація запропонованого алгоритму розглядається на прикладі машинного навчання системи діагностування інфекційних хвороб.

  Повний текст PDF - 1.033 Mb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"