logo
calendar3 Dekabr 2019
view33
Основной язык:Узбекский

Устойчивость объектов классов и группировка признаков.

Область науки:
pdf

5de62672c7cdc.pdf

PDF

Hisoblash va amaliy matematika muammolari

Hisoblash va amaliy matematika muammolari

Опубликовать статьюsee more

АННОТАЦИЯ СТАТЬИ

quote
Рассматривается задача выбора нового признакового пространства в задачах распознавания с учителем. Для формирования пространства используется разбиение множества исходных признаков на заранее неизвестное количество непересекающихся групп. Экстремум критерия группировки вычисляется по значениям устойчивости каждого объекта в своём классе по набору признаков, входящих в группу. Отображение такого набора на числовую ось представляет значения латентного признака в описании допустимых объектов. Доказано, что предложенный метод группировки формирует монотонную последовательность латентных признаков, упорядоченную по отношению информативности. Переход в новое пространство из латентных признаков позволяет значительно расширить возможности по поиску скрытых закономерностей из баз данных.

АВТОРЫ

SH.Madraximov

Mirzo Ulug’bek nomidagi O’zbekiston Milliy Universitetining “Algoritmlar va dasturlash texnologiyalari” kafedrasi

D.Saidov

Mirzo Ulug’bek nomidagi O’zbekiston Milliy Universiteti

Теги

# кластеризация# clustering# Устойчивость объектов# obyektlar turg’unligi# latent alomatlar# klasterlash# umumlashgan baholar# yashirin qonuniyatlar# латентные признаки# обобщенные оценки# скрытые закономерности# stability of objects# latent features# generalized estimation# hidden regularities

ДРУГИЕ СТАТЬИ ЭТОГО ЖУРНАЛА

Оценить статью

0
оценок: 0
5
4
3
2
1

Идентификаторы статьи

ROI:

https://eroi.uz/11.0007/A1219-0002

DOI:

Недоступно

Список литературы

Игнатьев Н.А. Интеллектуальный анализ данных на базе непараметрических методов классификации и разделения выборок объектов поверхностями. – Ташкент: Национальный университет Узбекистана им. Мирзо Улугбека, 2009. – 120 с.

Дюк В.А. Методология поиска логических закономерностей в предметной области с нечеткой системологией: На примере клинико-экспериментальных исследований: Дис. ... докт. техн. наук. – СПб., 2005. – 309 с.: ил. РГБ ОД, 71 06-5/46.

Колесникова С.И. Методы анализа информативности разнотипных признаков. - Томск: Вестник Томского государственного университета, 2009. – № 1(6). – С.69-80.

Игнатьев Н.А., Нуржонов Ш.Ю. Выбор параметров регуляризации для повышения обобщающей способности дискриминантных функций // Узбекистон Республикаси Курол Кучлари академиясининг хабарлари. – Ташкент, 2014. – № 1 (14). – C. 81-87.

Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. – М.: Финансы и статистика, 1989. – 608 с.

Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. – М.: Мир, 1976. – 512 с.

Ешмуратов Ш.А. Прозрачность принятия решения при синтезе искусственных нейронных сетей с минимальной конфигурацией: Дис. ... канд. тех. наук. – Ташкент, 2008. – 120 с.