Сборники трудов ИСП РАН


Виды признаков и их роль в дифференцировании классов при оценке не полностью описанного объекта

В.Н. Юдин (ИСП РАН, Москва, Россия, МОНИКИ, Москва, Россия)
Л.Е. Карпов (ИСП РАН, Москва, Россия, МГУ, Москва, Россия)
В.Ю. Абрамов (НИИ СП им. Н. В. Склифосовского, Москва, Россия)

Аннотация

Разработанный метод в рамках прецедентного подхода к принятию решений позволяет решить проблему выбора наиболее подходящих прецедентов в условиях, когда объект исследования не полностью описан и оценивается неоднозначно. Особенность предлагаемого подхода – в том, что он ориентирован на работу в условиях нефиксированного набора признаков (атрибутов). Это актуально для многих приложений, особенно, при поддержке врачебных решений, когда на процесс принятия решений накладываются ограничения по времени и ресурсам. Чтобы добиться успеха, необходимо дифференцировать возможную принадлежность объекта, расширив его признаковое пространство. Эта задача, в свою очередь, сводится к изучению роли признаков и их сочетаний (по аналогии с дифференциальной диагностикой и семиотикой в медицине). Для выбора порядка, извлечения недостающих признаков, используются введенные понятия: ранг, устойчивые сочетания признаков, частота появления, доступность признака и категории объектов.

Ключевые слова

добыча данных, вывод на основе прецедентов, база прецедентов, дифференциальный ряд, мера близости, устойчивые сочетания признаков

Издание

Труды Института системного программирования РАН, том 28, вып. 3, 2016, стр. 231-240.

ISSN 2220-6426 (Online), ISSN 2079-8156 (Print).

DOI: 10.15514/ISPRAS-2016-28(3)-14

Полный текст статьи в формате pdf Вернуться к содержанию тома