Оптимизация бинарных решающих деревьев при интеллектуальной диагностике компьютерных систем

Abstract

В данной статье рассматривается оптимизация бинарных деревьев решений путем уменьшения размерности дерева и определения несущественных атрибутов (диагностических признаков), которые не влияют на процесс принятия решения о состоянии компьютерной системы. Оптимизированное дерево решений позволяет решать задачи классификации состояния объекта в системах диагностирования с меньшими временными и аппаратурными затратами. Применение теории ПФ для оптимизации БДР позволяет минимизировать число атрибутов (диагностических признаков) за счет исключения несущественных атрибутов, которые не влияют на принятие решений при классификации состояний компьютерной системы.