Метод алгоритмічних дерев класифікації на основі обмежень

Анотація

Розглянуто спільне завдання побудови алгоритмічних дерев розпізнавання (класифікації) на основі обмеженого методу в теорії штучного інтелекту. Об'єктом дослідження є концепція алгоритмічного дерева класифікації на базі обмеженого методу. Предметом дослідження є актуальні методи, алгоритми і схеми (обмежені методи) побудови алгоритмічних дерев класифікації. Пропонується обмежений метод побудови алгоритмічних дерев класифікації, який для заданої навчальної вибірки довільного розміру будує деревоподібну структуру (модель дерева алгоритмів), яка складається з набору автономних алгоритмів класифікації і розпізнавання, оцінених на кожному кроці побудови дерева по вихідній вибірці. Пропонується обмежений метод побудови алгоритмічного дерева класифікації, основна ідея якого полягає в по крокової апроксимації початкової вибірки довільного обсягу і структури набором незалежних алгоритмів класифікації і розпізнавання. Даний метод при формуванні поточної вершини алгоритмічного дерева (вузла, узагальненої ознаки дерева алгоритмів) забезпечує виділення найбільш ефективних автономних алгоритмів класифікації з початкового набору і добудову тільки тих шляхів в структурі дерева де відбувається найбільша кількість помилок класифікації. Обмежений метод побудови алгоритмічного дерева класифікації дозволяє будувати різнотипні деревовидні моделі розпізнавання з наперед заданою точністю для широкого класу задач теорії штучного інтелекту. Розроблений і представлений в роботі обмежений метод алгоритмічного дерева класифікації отримав програмну реалізацію і був досліджений і зрівняний з методами логічних дерев класифікації, методами алгоритмічного дерева класифікації (першого і другого типу) при вирішенні задачі розпізнавання реальних даних геологічного типу. Іл.: 2. Табл.: 1. Бібліогр.: 34 назв.