Особливості програмних реалізації моделей логічних дерев класифікації на основі селекції наборів елементарних ознак

Повхан, І. Ф.

Головна сторінка IRChNUT
→
ПЕРІОДИЧНІ ВИДАННЯ НУ «Чернігівська політехніка»
→
Технічні науки та технології: науковий журнал
→
2020
→
Технічні науки та технології. – 2020. – №4 (22)
→
Перегляд матеріалів

dc.contributor.author	Повхан, І. Ф.
dc.date.accessioned	2021-05-04T09:35:14Z
dc.date.available	2021-05-04T09:35:14Z
dc.date.issued	2020
dc.identifier.uri	http://ir.stu.cn.ua/123456789/22057
dc.description	Повхан І. Особливості програмних рішень моделей логічних дерев класифікації на основі селекції наборів елементарних ознак / І. Повхан // Технічні науки та технології. - 2020. - № 4(22). - С. 72-90.	en_US
dc.description.abstract	Пропонується загальна програмна схема побудови структур логічних дерев кла- сифікації, яка для заданої початкової навчальної вибірки будує деревоподібну структуру (модель класифікації), яка складається з набору елементарних ознак оцінених на кожному кроці побудови моделі за даною вибіркою. Запропо- новано метод та готова програмна система побудови логічних дерев, основна ідея якого полягає в апроксимації на- чальної вибірки довільного об‘єму набором елементарних ознак. Цей метод при формуванні поточної вершини логіч- ного дерева (вузла) забезпечує виділення найбільш інформативних (якісних) елементарних ознак із початкового набору. Такий підхід при побудові результуючого дерева класифікації дозволяє значно скоротити розмір та склад- ність дерева (загальну кількість гілок та ярусів структури) підвищити якість його наступного аналізу	en_US
dc.language.iso	uk	en_US
dc.publisher	НУ «Чернігівська політехніка»	en_US
dc.relation.ispartofseries	Технічні науки та технології;№ 4(22)
dc.title	Особливості програмних реалізації моделей логічних дерев класифікації на основі селекції наборів елементарних ознак	en_US
dc.title.alternative	Features of software implementation of models of logical classification trees based on selection of sets of elementary features	en_US
dc.type	Article	en_US
dc.description.abstractalt1	We propose a general program scheme for constructing structures of logical classification trees, which for a given initial training sample builds a tree structure (classification model), which consists of a set of elementary features evaluated at each step of building the model for this sample. A method and ready-made software system build logic trees the main idea is to approximate the initial random sampling of the volume set of elementary features. This method provides the selection of the most informative (qualitative) elementary features from the source set when forming the current vertex of the logical tree (node). This approach allows to significantly reduce the size and complexity of the tree (the total number of branches and tiers of the structure) and improve the quality of its subsequent analysis.	en_US