Метод построения компьютерной системы диагностики на основе анализа данных обучающей выборки

В статье рассматривается метод построения компьютерной системы диагностики на основе алгоритмов распознавания образов и кластерного анализа. Предлагается, используя исходные множество диагностируемых состояний и набор наблюдаемых характеристик, сформировать априорный словарь признаков и построить об...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2012
Автори: Родченко, В.Г., Олизарович, Е.В., Жукевич, А.И.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2012
Назва видання:Штучний інтелект
Теми:
Онлайн доступ:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/57748
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Метод построения компьютерной системы диагностики на основе анализа данных обучающей выборки / В.Г. Родченко, Е.В. Олизарович, А.И. Жукевич // Штучний інтелект. — 2012. — № 4. — С. 381-386. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id irk-123456789-57748
record_format dspace
spelling irk-123456789-577482015-08-05T20:25:44Z Метод построения компьютерной системы диагностики на основе анализа данных обучающей выборки Родченко, В.Г. Олизарович, Е.В. Жукевич, А.И. Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений В статье рассматривается метод построения компьютерной системы диагностики на основе алгоритмов распознавания образов и кластерного анализа. Предлагается, используя исходные множество диагностируемых состояний и набор наблюдаемых характеристик, сформировать априорный словарь признаков и построить обучающую выборку, а затем на основе анализа данных этой выборки сформировать такое пространство решений, в котором формальные образы эталонов диагностируемых состояний разделены и компактны. У статті розглядається метод побудови комп’ютерної системи діагностики на основі алгоритмів розпізнавання образів і кластерного аналізу. Пропонується, використовуючи вхідний набір станів, що діагностуються, і набір спостережуваних характеристик, сформувати апріорний словник ознак і побудувати навчальну вибірку, а потім, на основі аналізу даних цієї вибірки, сформувати такий простір рішень, в якому формальні образи еталонів станів, що діагностуються, розподілені й компактні. In the article, the construction method of the computer diagnostics systems based on algorithms of pattern recognition and cluster analysis is considered. It is proposed, using the original set of diagnostic conditions and the one of observable characteristics, to form a priori features vocabulary and to build a training sample, and then on the basis of the analysis of the sample data to form such kind of solution space, in which the formal images of the standards of diagnosed conditions are separated and compact. 2012 Article Метод построения компьютерной системы диагностики на основе анализа данных обучающей выборки / В.Г. Родченко, Е.В. Олизарович, А.И. Жукевич // Штучний інтелект. — 2012. — № 4. — С. 381-386. — Бібліогр.: 9 назв. — рос. 1561-5359 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/57748 004.891.3:004.93 ru Штучний інтелект Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language Russian
topic Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений
Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений
spellingShingle Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений
Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений
Родченко, В.Г.
Олизарович, Е.В.
Жукевич, А.И.
Метод построения компьютерной системы диагностики на основе анализа данных обучающей выборки
Штучний інтелект
description В статье рассматривается метод построения компьютерной системы диагностики на основе алгоритмов распознавания образов и кластерного анализа. Предлагается, используя исходные множество диагностируемых состояний и набор наблюдаемых характеристик, сформировать априорный словарь признаков и построить обучающую выборку, а затем на основе анализа данных этой выборки сформировать такое пространство решений, в котором формальные образы эталонов диагностируемых состояний разделены и компактны.
format Article
author Родченко, В.Г.
Олизарович, Е.В.
Жукевич, А.И.
author_facet Родченко, В.Г.
Олизарович, Е.В.
Жукевич, А.И.
author_sort Родченко, В.Г.
title Метод построения компьютерной системы диагностики на основе анализа данных обучающей выборки
title_short Метод построения компьютерной системы диагностики на основе анализа данных обучающей выборки
title_full Метод построения компьютерной системы диагностики на основе анализа данных обучающей выборки
title_fullStr Метод построения компьютерной системы диагностики на основе анализа данных обучающей выборки
title_full_unstemmed Метод построения компьютерной системы диагностики на основе анализа данных обучающей выборки
title_sort метод построения компьютерной системы диагностики на основе анализа данных обучающей выборки
publisher Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
publishDate 2012
topic_facet Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/57748
citation_txt Метод построения компьютерной системы диагностики на основе анализа данных обучающей выборки / В.Г. Родченко, Е.В. Олизарович, А.И. Жукевич // Штучний інтелект. — 2012. — № 4. — С. 381-386. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.
series Штучний інтелект
work_keys_str_mv AT rodčenkovg metodpostroeniâkompʹûternojsistemydiagnostikinaosnoveanalizadannyhobučaûŝejvyborki
AT olizarovičev metodpostroeniâkompʹûternojsistemydiagnostikinaosnoveanalizadannyhobučaûŝejvyborki
AT žukevičai metodpostroeniâkompʹûternojsistemydiagnostikinaosnoveanalizadannyhobučaûŝejvyborki
first_indexed 2023-10-18T18:30:35Z
last_indexed 2023-10-18T18:30:35Z
_version_ 1796144403849412608