Питання оцінки ефекту перестановки ярусів логічного дерева максимальної складності для бінарного випадку

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorПовхан, І. Ф.
dc.contributor.authorPovkhan, Igor F.
dc.date.accessioned2021-04-09T08:12:15Z
dc.date.available2021-04-09T08:12:15Z
dc.date.issued2020
dc.descriptionПовхан, І. Ф. Питання оцінки ефекту перестановки ярусів логічного дерева максимальної складності для бінарного випадку = Question of estimating the effect of permutation of tiers of the maximum complexity logical tree for the binary case / І. Ф. Повхан // Зб. наук. пр. НУК. – Миколаїв : НУК, 2020. – № 2 (480). – С. 99–106.uk_UA
dc.description.abstractАнотація. 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.uk_UA
dc.description.abstract1Abstract. The work continues the problem of logical trees and raises important questions related to the General method of minimizing logical tree structures by rearranging tiers in their structure. It is clear that the simple, efficient and economical structure of the logical classification tree of the initial training sample allows you to provide the necessary speed, the level of complexity of the recognition scheme, which guarantees simple and complete recognition of discrete objects. Representation of the initial training sample in the form of a logical tree creates a tree-like data structure that provides compression and transformation of the initial data of the training sample, and therefore allows significant optimization and saving of hardware resources of the information system. An arbitrary constructed recognition system in the form of a classification tree can be written either in DNF or CNF form, so the recognition tree, which is a specific classification rule, can be represented using the corresponding logical function. So important problems when building recognition systems of this type are the tasks of synthesizing logical functions that are equivalent to a given recognition tree, evaluating their complexity, and minimizing the resulting tree. Here we study the General complexity of graph-schema models (structures of logical classification trees) that are constructed during the training of the recognition system (the logical classification tree is actually a generated recognition function). To do this, we estimate the complexity of the tree that is used in the branched feature selection scheme for recognizing n-dimensional discrete sets (objects). So, today there are certain approaches to minimize (normalize) the structures of logical trees, which differ in a certain algorithmic complexity and rigid orientation for specific logical structures (classes of logical trees). The method of rearranging tiers in the structure of logical trees allows to achieve a significant effect during optimization and can be applied to any regular tree of any complexity. Also, you should note the significant advantages of this approach of minimizing logical classification trees in terms of software simplicity of building classification trees, reducing the time of General generation of a logical tree, and so on. This work is relevant for all image recognition methods in which the resulting classification function can be represented as a logical tree.uk_UA
dc.identifier.issn2311–3405 (Print)
dc.identifier.issn2313-0415 (Online)uk
dc.identifier.urihttps://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/3826
dc.language.isoukuk_UA
dc.relation.ispartofseries001.891:65.011.56uk_UA
dc.subjectперестановка ярусівuk_UA
dc.subjectлогічне деревоuk_UA
dc.subjectграф-схемні моделіuk_UA
dc.subjectмінімізація логічних деревuk_UA
dc.subjectpermutation of tiersuk_UA
dc.subjectlogical treeuk_UA
dc.subjectgraph-schema modelsuk_UA
dc.subjectminimization of logical treesuk_UA
dc.titleПитання оцінки ефекту перестановки ярусів логічного дерева максимальної складності для бінарного випадкуuk_UA
dc.title1Question of estimating the effect of permutation of tiers of the maximum complexity logical tree for the binary caseuk_UA
dc.title22020
dc.typeArticleuk_UA

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Povkhan.pdf
Розмір:
728.36 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
стаття
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
7.05 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

№ 2 (480) 2020