№ 2 (480) 2020
Permanent URI for this collection
Browse
Browsing № 2 (480) 2020 by Author "Povkhan, Igor F."
Now showing 1 - 1 of 1
Results Per Page
Sort Options
Item Питання оцінки ефекту перестановки ярусів логічного дерева максимальної складності для бінарного випадку(2020) Повхан, І. Ф.; Povkhan, Igor F.Анотація. Робота продовжує проблематику логічних дерев та порушує важливі питання, які пов’язані із загальною методикою мінімізації деревоподібних логічних конструкцій шляхом перестановки ярусів в їхній структурі. Зрозуміло, що проста, ефективна й економна структура логічного дерева класифікації початкової навчальної вибірки дозволяє забезпечити необхідну швидкодію, рівень складності схеми розпізнавання, що гарантує проведення простого та повного розпізнавання дискретних об’єктів. Представлення початкової навчальної вибірки у вигляді логічного дерева генерує деревоподібну структуру даних, яка забезпечує стиск та перетворення початкових даних навчальної вибірки, а отже, дозволяє суттєву оптимізацію й економію апаратних ресурсів інформаційної системи. Довільну побудовану систему розпізнавання у вигляді дерева класифікації можна записати у формі ДНФ або КНФ, так дерево розпізнавання, яке являє собою певне правило класифікації, можна представити за допомогою відповідної логічної функції. Отже, важливими проблемами під час побудови систем розпізнавання такого типу будуть задачі синтезу логічних функції, які еквівалентні даному дереву розпізнавання, оцінка їхньої складності, задача мінімізації отриманого дерева. Тут досліджується загальна складність граф-схемних моделей (структур логічних дерев класифікації), які конструюються у процесі навчання системи розпізнавання (логічне дерево класифікації фактично являє собою згенеровану функцію розпізнавання). Для цього оцінюється складність дерева, яке використовується у схемі розгалуженого вибору ознак для розпізнавання n-мірних дискретних наборів (об’єктів). Так, натепер існують певні підходи мінімізації (нормалізації) структур логічних дерев, які відрізняються алгоритмічною складністю та жорсткою спрямованістю під конкретні логічні структури (класи логічних дерев). Метод перестановки ярусів у структурі логічних дерев дозволяє добитися значного ефекту за оптимізації та може бути застосований для довільного регулярного дерева довільної складності. Також варто зафіксувати суттєві переваги даного підходу мінімізації логічних дерев класифікації у плані програмної простоти побудови дерев класифікації, зменшення часу загальної генерації логічного дерева тощо. Робота актуальна для всіх методів розпізнавання образів, в яких отримана функція класифікації може бути представлена у вигляді логічного дерева.