Публікація:
Методи побудови дерев розв'язків в інтелектуальних системах діагностування

dc.contributor.authorГофман, Є. О.
dc.date.accessioned2016-08-01T08:03:15Z
dc.date.available2016-08-01T08:03:15Z
dc.date.issued2012
dc.description.abstractУ роботі виконано аналіз процесу побудови та методів синтезу дерев розв'язків в інтелектуальних системах. Запропоновано модифікацію методу синтезу дерев розв'язків ID3, у якій розраховуються пігністичні ймовірності віднесення екземплярів до класів на основі теорії функцій довіри, що дозволяє виконувати класифікацію екземплярів в умовах невизначеності або неповноти даних. Розроблено метод побудови дерев розв'язків, що дозволяє виконувати індукцію лінгвістичних правил і забезпечує можливість розробки експертних систем на основі більш інтерпретабельних баз лінгвістичних правил. Запропоновано метод синтезу нейро-нечітких мереж на основі дерев розв'язків, який не вимагає вирішення задач оптимізації для настроювання значень параметрів моделі. Створено автоматизовану систему синтезу дерев розв'язків, що дозволяє виконувати побудову простих і зручних для подальшого аналізу моделей у вигляді дерев розв'язків. За допомогою запропонованих методів і програмних засобів вирішено завдання технічного діагностування кузовів автотранспортних засобів. Проведено експерименти по порівнянню запропонованих методів з відомими аналогами. The thesis is devoted to development of methods for inductive learning of decision trees to improve the levels of interpretabylity and generalization, as well as the speed of synthesis of recognizing models in intelligent systems. In the thesis the process of construction and methods for the synthesis of decision trees in intelligent systems are analyzed. The evolutionary method for the synthesis of decision tree is developed. It is based on a stochastic approach and does not use a greedy search strategy that allows to construct decision trees with sufficient generalization and approximation properties with the small amount of nodes. The modification of the decision tree synthesis method ID3 is proposed. It is calculated the pignistic probabilities of instances referring to classes based of the theory of belief functions that allows to classify the instances under the uncertainty or incompleteness of the data. The method of decision trees constructing is created. It allows to induct the linguistic rules and to develop the expert systems based on a more interpret linguistic rules databases. A method for the synthesis of neuro-fuzzy networks based on decision trees is proposed. It does not require solving optimization to adjust the values of model parameters. The automated system for the synthesis of decision trees is created. It allows to construct simple and convenient model for further analysis in the form of decision trees. The problem of technical diagnostics of vehicle bodies is solved using the proposed methods and software. The experiments of comparison of the proposed methods with known analogues are carried out.uk_UA
dc.identifier.citationГофман Є. О. Методи побудови дерев розв'язків в інтелектуальних системах діагностування : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.23 "Системи та засоби штучного інтелекту" / Є. О. Гофман ; МОНМС України, Харк. нац. ун-т радіоелектроніки. - Х., 2012. - 20 с.uk_UA
dc.identifier.urihttp://openarchive.nure.ua/handle/document/1688
dc.language.isoukuk_UA
dc.subjectдерева розв'язківuk_UA
dc.subjectрозпізнаванняuk_UA
dc.subjectнейро-нечіткі моделuk_UA
dc.subjectеволюційні методиuk_UA
dc.subjectбаза правилuk_UA
dc.subjectнавчальна вибіркаuk_UA
dc.subjectінтерпретабельністьuk_UA
dc.subjectdecision treeuk_UA
dc.subjectneuro-fuzzy modeluk_UA
dc.subjectrule baseuk_UA
dc.subjectinterpretabilityuk_UA
dc.subjecttraining sampleuk_UA
dc.subjectrecognitionuk_UA
dc.subjectevolutionary methoduk_UA
dc.titleМетоди побудови дерев розв'язків в інтелектуальних системах діагностуванняuk_UA
dc.typeOtheruk_UA
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
GofmanEA.pdf
Розмір:
352.96 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.42 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:

Колекції