Построение - классификатор
Cтраница 2
В этом проявляется один из основных принципов построения Классификатора ЕСКД. И тот и другой вид подшипников широко используется в конструкции различных изделий. [16]
Другой подход состоит в том, что задача построения классификатора рассматривается как задача нахождения допустимого решения в форме (4.43) задачи линейного программирования с искусственно введенным вектором цен. Для понимания этого подхода необходимо знакомство читателя с литературой по линейному программированию. [17]
Поэтому и в АСУ-газ необходимо применение единых принципов построения общих классификаторов и шифраторов, единой системы кодирования информации. [18]
Метод оценки предполагает перед проведением конкретного анализа изобретений по указанным критериям построение логического классификатора понятий в виде дерева, основание ( корень) которого составляет тема, позволяющая охватить около 9000 простых понятий. [19]
 |
Структура БД комплекса классификаторов и словарей. [20] |
Таблица словаря ( ТАВ DICTIONARY) содержит перечень терминов и понятий, используемых для построения классификаторов. В словарь входят как объекты классификации, так и классификационные признаки. Имеется возможность включить в словарь описания типов классификационных связей между объектами. [21]
Прежде чем приступить к анализу и определению граничных значений этой группы параметров, определим структуру построения классификатора. При этом поставим условие, что разрабатываемая структура должна обеспечивать при работе с классификатором максимальную информативность и гибкость выбора с его помощью аппаратуры для проектирования систем. [22]
Рассмотренные выше критерии и методика могут успешно использоваться для выявления важных для народного хозяйства изобретений, правда, при несколько увеличенной трудоемкости лодготовительной работы, связанной с построением логических классификаторов понятий по темам, к которым относятся предполагаемые для внедрения изобретения. [23]
Так как основное различие между обучением с учителем и без учителя состоит в наличии или отсутствии меток для выборок, очевидным подходом к обучению без учителя является использование априорной информации для построения классификатора и использования решений этого классификатора для пометки выборок. Такой подход называется подходом принятия направленных решений при обучении без учителя и составляет основу для различных вариаций. Его можно применять последовательно путем обновления классификатора каждый раз, когда классифицируется непомеченная выборка. С другой стороны, его можно применить при параллельной классификации, то есть подождать, пока все п выборок будут классифицированы, и затем обновить классификатор. [24]
Полученные теоретические и практические результаты позволяют сформулировать и выявить возможные подходы к решению ряда актуальных задач: анализа предложения труда на различных секторах российского рынка труда; исследования личностных характеристик агентов, детерминирующих их поведение на рынке труда ( уровень притязаний, индивидуальные стратегии предложения труда и др.); построения классификаторов агентов по параметрам поведения на рынке труда на основе их индивидуальных и личностных характеристик [1]; исследования формальных моделей управления организационными системами на основании имеющейся о существующем и потенциальном кадровом составе информации. [25]
Алгоритм построения линейного классификатора для задач распознавания двух классов можно обобщить на случай многих классов. [26]
Классификационный метод кодирования предполагает разделение всего множества номенклатур на группировки по избранному признаку. При построении классификаторов часто используется иерархическая классификация с применением в каждой ветви своей последовательности признаков. Этот метод кодирования называется последовательным, так как значения цифр на определенном разряде кодовой комбинации зависит от значений цифр на предыдущих разрядах. Коды, построенные таким образом, хорошо приспособлены для ручных картотек, но малопригодны для механизированной обработки. [27]
Для того чтобы сконструировать хороший классификатор, очень важно иметь в своем распоряжении высококачественные данные. Никакой метод построения классификаторов, будь то в области распознавания образов, машинного обучения или многомерной статистики, никогда не выдаст классификатор нужного качества, если имеющийся набор примеров не будет достаточно богатым и представительным для той популяции, с которой придется работать в Данной модели. [28]
В предыдущих главах были представлены основные разделы теории распознавания образов. Подробно рассматривались процедуры построения классификаторов, оценивание параметров и плотности вероятности. При этом постоянно предполагалось существование обучающего множества уже классифицированных, объектов. В этой главе мы рассмотрим задачу классификации объектов без использования обучающего множества. [29]
В предыдущих главах были представлены основные разделы теории распознавания образов. Подробно рассматривались процедуры построения классификаторов, оценивание параметров ir плотности вероятности. При этом постоянно предполагалось существование обучающего множества уже классифицированных, объектов. В этой главе мы рассмотрим задачу классификации объектов без использования обучающего множества. [30]
Страницы: 1 2 3