Решена задача сокращения размерности данных при построении диагностических и распознающих моделей. Цель работы - создание комплекса показателей, позволяющих количественно характеризовать ценность экземпляров и признаков, а также метода сокращения размерности выборок данных для решения задач диагностирования и распознавания. Разработано математическое обеспечение, позволяющее осуществлять формирование выборок и отбор признаков в рамках единого подхода к оценке их значимости. Предложен комплекс показателей, позволяющих количественно характеризовать индивидуальную ценность экземпляров и признаков в локальной окрестности в пространстве признаков. Получили дальнейшее развитие методы переборного поиска для сокращения размерности выборок данных при решении задач диагностирования и распознавания, которые модифицированы путем учета в поисковых операторах предложенных индивидуальных оценок информативности экземпляров и признаков. Предложенные методы и комплекс показателей программно реализованы и исследованы при решении задач сокращения размерности данных. Проведенные эксперименты подтвердили работоспособность разработанного математического обеспечения и позволяют рекомендовать его для использования на практике при решении задач неразрушающего диагностирования и распознавания образов по признакам.

  Повний текст PDF - 615.181 Kb    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"