Методи побудови дерев розв'язків в інтелектуальних системах діагностування

Гофман, Є. О.

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

dc.contributor.author	Гофман, Є. О.
dc.date.accessioned	2016-08-01T08:03:15Z
dc.date.available	2016-08-01T08:03:15Z
dc.date.issued	2012
dc.description.abstract	У 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.citation	Гофман 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.uri	http://openarchive.nure.ua/handle/document/1688
dc.language.iso	uk	uk_UA
dc.subject	дерева розв'язків	uk_UA
dc.subject	розпізнавання	uk_UA
dc.subject	нейро-нечіткі модел	uk_UA
dc.subject	еволюційні методи	uk_UA
dc.subject	база правил	uk_UA
dc.subject	навчальна вибірка	uk_UA
dc.subject	інтерпретабельність	uk_UA
dc.subject	decision tree	uk_UA
dc.subject	neuro-fuzzy model	uk_UA
dc.subject	rule base	uk_UA
dc.subject	interpretability	uk_UA
dc.subject	training sample	uk_UA
dc.subject	recognition	uk_UA
dc.subject	evolutionary method	uk_UA
dc.title	Методи побудови дерев розв'язків в інтелектуальних системах діагностування	uk_UA
dc.type	Other	uk_UA
dspace.entity.type	Publication