Аннотация:
Рассматривается задача поиска логических закономерностей классов в задаче распознавания по прецедентам и использование логических закономерностей при решении задач распознавания и прогнозирования. Логические закономерности классов определяются как конъюнкции одноместных предикатов, определяющих принадлежность значений признаков отрезкам вещественной оси. Данные конъюнкции принимают значение 1 на подмножествах эталонов некоторого класса и обладают свойствами оптимальности. Рассмотрены различные критерии оптимальности, и сформулированы задачи поиска логических закономерностей как задачи целочисленного программирования. Проведен качественный анализ данных задач. Рассмотрены модели вычисления оценок по системам логических закономерностей. Предложены модификации линейных решающих правил, основанные на поиске максимального зазора для оценок эталонных объектов за классы и аппроксимации логических закономерностей классов гладкими функциями. Предложено понятие динамической логической закономерности классов, алгоритм их поиска и метод прогнозирования. Библ. 17. Фиг. 1.
Ключевые слова:
логические закономерности классов, распознавание по прецедентам, прогноз, алгоритмы вычисления оценок, целочисленное программирование, решающее правило, динамическая закономерность.
Dmitry Yu. Usachev, Anton G. Nazarenko, Nikolai A. Konovalov, Alexander A. Dokukin, Oleg I. Sharipov, Pavel L. Kalinin, Maria A. Shults, Alexander A. Sychev, Anastasia I. Baranich, “The method of integral evaluation of the efficiency of the neurosurgical clinic based on the assessment of the degree of achievement of key performance indicators”, N.N. Priorov Journal of Traumatology and Orthopedics, 30:2 (2023), 175
A. P. Vinogradov, A. G. D'yakonov, A. A. Dokukin, V. V. Ryazanov, O. V. Senko, “Recognition Methods in Academician Yu.I. Zhuravlev's Scientific School”, Pattern Recognit. Image Anal., 33:4 (2023), 952
L. Aslanyan, “Logic Separation: Discrete Modelling of Pattern Recognition”, Pattern Recognit. Image Anal., 33:4 (2023), 902
Gulmira Mirzaeva, Lecture Notes in Networks and Systems, 510, Networked Control Systems for Connected and Automated Vehicles, 2023, 1199
V. Ryazanov, A. Vinogradov, “Multidimensional Analogs of Image Analysis Tools in the Problems of Detecting Hidden Regularities”, Pattern Recognit. Image Anal., 32:3 (2022), 639
Zhuravlev I Yu., Ryazanov V.V., Sen'ko V O., Dokukin A.A., Vinogradov A.P., Nelyubina E.A., Stefanovskii V D., “Using Hough-Like Transforms For Extracting Relevant Regularities From Big Applied Data”, Pattern Recogn. Image Anal., 31:4 (2021), 699–708
И. В. Доровских, О. В. Сенько, В. Я. Чучупал, А. А. Докукин, А. В. Кузнецова, “Исследование возможности диагностики деменции по сигналам ЭЭГ с помощью методов машинного обучения”, Матем. биология и биоинформ., 14:2 (2019), 543–553
Fazilov Sh. Mirzaev O. Saliev E. Khaydarova M. Ibragimova S. Mirzaev N., “Model of Recognition Algorithms For Objects Specified as Images”, 2019 9Th International Conference on Advanced Computer Information Technologies (Acit'2019), IEEE, 2019, 479–482
Shavkat Fazilov, Olimjon Mirzaev, Ergash Saliev, Markhamat Khaydarova, Sayyora Ibragimova, Nomaz Mirzaev, 2019 9th International Conference on Advanced Computer Information Technologies (ACIT), 2019, 479
Yu. P. Laptin, E. A. Nelyubina, V. V. Ryazanov, A. P. Vinogradov, “Shape of Basic Clusters: Using Analogues of Hough Transform in Higher Dimensions”, Pattern Recognit. Image Anal., 28:4 (2018), 664
Yu. I. Zhuravlev, V. V. Ryazanov, O. V. Sen'ko, A. A. Dokukin, P. A. Afanas'ev, “On Some Transformations of Features in Machine Learning in Medicine”, Pattern Recognit. Image Anal., 28:4 (2018), 720
N. N. Katerinochkina, V. V. Ryazanov, A. P. Vinogradov, Liping Wang, “On Finding the Maximum Feasible Subsystem of a System of Linear Inequalities”, Pattern Recognit. Image Anal., 28:2 (2018), 169
Zhuravlev Yu.I. Ryazanov V.V., “Solution of Instance-Based Recognition Problems With a Large Number of Classes”, Dokl. Math., 96:2 (2017), 488–490
Dokukin A., “Classless Logical Regularities and Outliers Detection”, Pattern Recognition and Information Processing, Communications in Computer and Information Science, 673, eds. Krasnoproshin V., Ablameyko S., Springer International Publishing Ag, 2017, 44–52
Nelyubina E., Ryazanov V., Vinogradov A., “Transforms of Hough Type in Abstract Feature Space: Generalized Precedents”, Proceedings of the 12Th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications (Visigrapp 2017), Vol 4, eds. Imai F., Tremeau A., Braz J., Scitepress, 2017, 651–656
N. N. Katerinochkina, “Methods of search for stable solutions of some optimization problems in the theory of recognition by precedents”, Pattern Recognit. Image Anal., 27:1 (2017), 8
Ryazanov V., “About estimation of quality of clustering results via its stability”, Intell. Data Anal., 20:1 (2016), S5–S15
И. Л. Кирилюк, А. И. Волынский, М. С. Круглова, А. В. Кузнецова, А. А. Рубинштейн, О. В. Сенько, “Эмпирическая проверка теории институциональных матриц методами интеллектуального анализа данных”, Компьютерные исследования и моделирование, 7:4 (2015), 923–939
А. А. Докукин, “Об одной формализации задачи синтеза и методах ее решения”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 54:6 (2014), 1023–1032; A. A. Dokukin, “Formalization of a synthesis problem and methods for its solution”, Comput. Math. Math. Phys., 54:6 (2014), 1037–1045
С. В. Абламейко, А. С. Бирюков, А. А. Докукин, А. Г. Дьяконов, Ю. И. Журавлев, В. В. Краснопрошин, В. А. Образцов, М. Ю. Романов, В. В. Рязанов, “Практические алгоритмы алгебраической и логической коррекции в задачах распознавания по прецедентам”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 54:12 (2014), 1979–1993; S. V. Ablameyko, A. S. Biryukov, A. A. Dokukin, A. G. D'yakonov, Yu. I. Zhuravlev, V. V. Krasnoproshin, V. A. Obraztsov, M. Yu. Romanov, V. V. Ryazanov, “Practical algorithms for algebraic and logical correction in precedent-based recognition problems”, Comput. Math. Math. Phys., 54:12 (2014), 1915–1928
Цитирование в формате AMSBIB
Обратная связь: