Университеттің 85 жылдығына арналған Қазіргі заманғы математика


Университеттің 85 жылдығына арналған «Қазіргі заманғы математика



Pdf көрінісі
бет351/527
Дата14.10.2023
өлшемі12,2 Mb.
#114644
1   ...   347   348   349   350   351   352   353   354   ...   527
Байланысты:
TaimanovMatem

Университеттің 85 жылдығына арналған «Қазіргі заманғы математика: 
проблемалары және қолданыстары» III халықаралық Тайманов оқуларының 
материалдар жинағы, 25 қараша, 2022 жыл 
323 

некоторое новое знание q. Требуется определить, к какому из имеющихся k таксонов 
(именованных областей, содержащих элементы похожие друг на друга по каким то 
характеристикам) следует отнести это новое знание, т.е. получаем задачу распознавания 
образов: 
Постановка задачи: 
Пусть в пространстве знаний заданы: 
1.
Набор характеристик X. 
2.
Список наименований фиксированных областей (таксонов называемых так же 
образами) на которые разделено выборочное пространство S={si} i=1…I 
3.
Обучающая выборка в виде знаний экспертов Doi (в пространстве X) для 
каждого Si. 
4.
Контрольное знание q. 
Требуется определить номер i Si: 
используя алгоритм k-ближайших 
соседей по прецедентам (типичным представителям каждого образа) 

i = arg min Rik / K S,Do,X,k,R , 
k=1
где Rik-k-минимальных расстояний от q до M знаний для каждого таксона, R- 
ошибка распознавания. Т.е. находятся расстояния от контрольного знания до каждой 
реализации каждого образа, выбираются к-минимальных расстояний, определяются 
средние (для каждого образа), среди которых находится минимальное и таким образом 
восстанавливается номер таксона, которому принадлежит контрольное знание. 
Для решения поставленной задачи была написана компьютерная программа. Кроме 
того, в программе рассмотрен алгоритм, реализованый ранее, отличие которого от 
рассмотренного в [10] заключается в использовании для определения i, эталонных знаний, 
создаваемых для каждого образа: 
i = arg min R 

где Ri -расстояние от q до Eti (эталонного знания i -го образа). Далее все опирается на 
статье [10]. 
Очевидно, что можно использовать в таких алгоритмах новые модельные 
расстояния [7-11] как и коллективные, решающие задачу согласования знаний экспертов. 
Перечислим полученные нами результаты данного подхода работы: в новой 
постановке рассмотрена задача распознавания образов в пространстве знаний, в виде 
программы реализованы алгоритм к -ближайших соседей, позволяющий решить данную 
задачу, и ранее рассмотренный алгоритм сравнения по эталонам. Заданы обучающие 
выборки, проведено распознавание знаний и подтверждена связь между характером 
распределений и правильностью работы алгоритмов, в случае унимодальных 
распределений оба алгоритма распознают, практически одинаково, а в случае же 
полимодальных сравнение по эталонам даѐт больше ошибок. Проведѐнные эксперименты 
показывают возможность дальнейшего использования программ и различных модельных 
расстояний по классу моделей многозначной логики для структуризации знаний баз 
знаний. Планируется дальнейшее развитие предложенных подходов для решения 
конкретных прикладных задач. 


Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   347   348   349   350   351   352   353   354   ...   527




©emirsaba.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет