Cтраница 1
Построение классификатора требует специальных наний в области металловедения и металлургической ехнологии. Создание 1нформационного обеспечения дает возможность пересолить к осуществлению следующего этапа построения: истемы прогнозирования. [1]
Построению единого подотраслевого классификатора продукции должно предшествовать изучение опыта предприятий в области классификации, главным образом имеющего приложение при организации внутризаводского текущего и оперативно-календарного планирования. В результате проведенного анализа плановой документации предприятий нефтехимического машиностроения выяснилось, что в основу заводских классификаторов закладывается структура общесоюзного классификатора промышленной и сельскохозяйственной продукции. И только некоторые группы дифференцированы по размерам. В то же время в классификаторе отсутствует деление аппаратуры по материальному оформлению. Анализ технологической однородности нефтеаппаратуры позволяет сделать вывод, что классификатор промышленной и сельскохозяйственной продукции может быть использован только как начальная база при разработке единого подотраслевого классификатора. [2]
Трудность построения классификатора аналитических задач и машинограмм по разделам анализа связана с тем, что в опубликованных по этому вопросу работах ( см., например, [ 3; 4; 16; 22; 25; 35; 37 и др. ]) перечни аналитических расчетов даются по различным группировочным признакам и с разной степенью полноты. Такие перечни не могут явиться основой построения функциональной подсистемы анализа в АСУП. Отсутствует даже единый подход к выделению основных разделов анализа производственно-хозяйственной деятельности как по их составу ( степени обобщенности), так и по последовательности, в которой проводится анализ. [3]
При построении классификаторов учитывается ряд требований. Прежде всего, классификаторы должны включать все объекты учитываемого множества. При кодировании должно быть обеспечено единство обозначений объектов. Необходимо учитывать возможность расширения классификатора без нарушения его структуры. [4]
В основу построения классификатора положена обычная структура, предусматривающая четыре блока: наименования объекта, идентификации, характеристик объекта и взаимосвязи с другими системами. [5]
Блочный принцип построения классификатора позволяет учитывать требования отраслевых, межотраслевых, территориальных систем управления, а также АСУ предприятий и организаций. [6]
Потребность в данных для построения классификатора и добавочных данных для его оценки представляет дилемму для проектировщика. [7]
На рис. IX.1 показана схема построения классификатора, разработанная Научно-исследовательским институтом технологии машиностроения, в соответствии с которыми вся номенклатура отливок разбивается на классы, подклассы и типы. [8]
Алгебраическая теория распознавания посвящена методам построения групповых классификаторов на основе базисных алгоритмов с целью повышения качества решения задачи. [9]
Главы 3 - 7 посвящены задаче построения классификатора. В главе 3 отыскивается теоретически наилучший способ построения классификатора в предположении, что распределения случайных векторов, подлежащих классификации, известны. В этом - случае задача превращается в обычную задачу статистической проверки гипотез. Доказывается, что байесовский классификатор является оптимальным, в смысле минимизации вероятности ошибки классификации или минимизации риска, если возможным решениям приписываются определенные стоимости. Рассматриваются также критерий Неймана - Пирсона и минимаксный критерий. [10]
До сих пор мы рассматривали методы построения классификатора для разделения объектов на два или большее число клас - сов в предположении, что переменные, характеризующие эти объекты, уже выбраны и даны в условиях задачи. Очевидно, что выбор этих переменных является важным делом и сильно влияет на построение классификатора. Если значения переменных существенно изменяются при переходе от одного класса к другому, построить классификатор легче, и качество классификации будет выше. [11]
Главы 3 - 7 посвящены задаче построения классификатора. В главе 3 отыскивается теоретически наилучший способ построения классификатора в предположении, что распределения случайных векторов, подлежащих классификации, известны. В этом - случае задача превращается в обычную задачу статистической проверки гипотез. Доказывается, что байесовский классификатор является оптимальным, в смысле минимизации вероятности ошибки классификации или минимизации риска, если возможным решениям приписываются определенные стоимости. Рассматриваются также критерий Неймана - Пирсона и минимаксный критерий. [12]
До сих пор мы рассматривали методы построения классификатора для разделения объектов на два или большее число клас - сов в предположении, что переменные, характеризующие эти объекты, уже выбраны и даны в условиях задачи. Очевидно, что выбор этих переменных является важным делом и сильно влияет на построение классификатора. Если значения переменных существенно изменяются при переходе от одного класса к другому, построить классификатор легче, и качество классификации будет выше. [13]
Для применения групповой обработки важное значение имеет построение классификатора деталеопераций процессов изготовления мелких, средних и крупных деталей для цехов. Например, на станкостроительных заводах механообрабатывающие цехи состоят в большинстве из отделений корпусных деталей, средних деталей, мелких деталей. [14]
В главах 3 - 7 рассматривается задача построения классификатора. [15]