Граница - классы
Cтраница 2
Ее анализ и выявление существенных максимумов позволяют определить число классов, к которым могут быть отнесены объекты изучаемой совокупности. Это обеспечивает возможность решения задачи, состоящей в определении границ классов и рассматриваемой в гл. [16]
Класс всех возможных критериев оптимальности оказывается весьма широк, но удалось выделить два принципиальных общих правила, которым должны, по-видимому, удовлетворять приемлемые и принимаемые реально конкретные критерии решения наблюдателя. Первое правило заключается в минимизации среднего взвешенного субъективного расстояния разделяющей границы классов ( для нашей ситуации - х на рис. 3) от центров самих классов. [17]
Согласно табл. 24, наибольшая разность показаний поплавка не должна превышать 180 мм, а наименьшая разность не должна быть меньше 10 мм. Эти требования диктуются необходимостью обеспечить оптимальные величины интервалов между границами классов чистоты. [18]
Определенной трудностью для построения систем технической диагностики остается иерархичность структуры описания сложных трубопроводных систем. Иерархичность является во многих случаях источником несходства объектов и размытости границ классов. [19]
 |
Константы устойчивости комплексов олефинов с нитратом серебра в этиленгликоле. [20] |
Олефины - слабые основания, а этиленгликоль - сильно ассоциированная жидкость. Следовательно, рассматриваемые системы ( без AgNO3) находятся на границе классов В - АВ и S - АВ ( см. табл. III-2), приближаясь к типичным представителям последнего. Соответственно должно быть уол 1, что и наблюдается в действительности. [21]
Прежде чем переходить к изложению конкретных алгоритмов, используемых для прогнозирования активности катализаторов, следует остановиться на некоторых проблемах, существенных как для задач распознавания вообще, так особенно для задач распознавания катализаторов. К ним относятся следующие: 1) подбор обучающей последовательности; 2) выбор, отбраковка и ранжировка признаков, по которым производится распознавание; 3) установление границы классов. [22]
Измеряют длину границ классов над зарегистрированной кривой. При этом находят, например, что границе класса х 84 делениям шкалы соответствует длина 2 мм под кривой. [23]
Процедура установления границы классов может быть построена априорно, до начала процесса распознавания, либо в ходе собственно процесса распознавания. Первый подход имеет место, если в разрабатываемом множестве катализаторов не предполагается резкого различия между отдельными группами катализаторов и желательно подобрать катализаторы лишь по эффективности их действия. В этом случае границы классов устанавливаются только по технико-экономическим соображениям. Итак, первый подход требует априорного установления границ классов. Второй подход представляет интерес в случаях, когда наряду с задачами прогнозирования возникают вопросы анализа механизмов явления и установления естественной классификации множества каталитически активных веществ по их свойствам. При этом граница классов заранее не устанавливается, а определяется в ходе решения задачи. [24]
Бэн упоминает в качестве одного из необходимых признаков классификации по типу логического давления несовместимость членов давления. Отсутствие этого-то признака и неопределенность границ классов и делают невозможно. Правила логического давления, - говорит Бэн ( И, с. Все такие предметы, естественно, неограниченны и неисчерпаемы... Так, например, эмоции, большая часть которых представляет собой продукты развития, не удовлетворяют правилам логического давления и не исключают вполне одна другую. Тем не менее, каждая из них обладает отличительными признаками и может по справедливости считаться особым видом эмоций. [25]
Подсчет запасов начинается с формирования расчетного массива. Для каждой скважины из информационной базы автоматизированного комплекса извлекаются необходимые для подсчета исходные данные. Затем составляется статистический ряд распределения значений проницаемости knp, с интервалом группирования в пределах границ классов пород - коллекторов в универсальной классификации, находятся значения эффективных газонасыщенных толщин и значения коэффициента газонасыщенности тех пропластков, которые попали в t - й интервал ряда значений проницаемости. Другими словами, сколько значений проницаемости попало в i - й интервал, столько должно быть значений эффективной толщины, пористости и газонасыщенности. [26]
Простейшим распознающим алгоритмом, основанным на геометрическом подходе к решению задачи, является бинарный линейный классификатор. Его действие сводится к поиску гиперплоскости, определяющей разделение объектов на два класса. К сожалению, линейная разделимость объектов на классы реализуется лишь в редких случаях. Чаще границы классов имеют более сложное строение. В таких ситуациях простой линейный классификатор оказывается неприменим. Частично этот недостаток алгоритма удается преодолеть, перейдя от разделяющей плоскости к пластине конечной толщины и, считая, что объекты, попавшие внутрь нее, не поддаются классификации. Толщина такой пластины называется порогом, а сам алгоритм - линейным классификатором с ненулевым порогом. Еще более гибким является кусочно-линейный классификатор, представляющий такое обобщение линейного классификатора, в котором разделяющая поверхность образуется набором плоскостей. [27]
 |
Распределение катализаторов разложения 4 4-диметилдио-ксана по активности в пространстве-признаков ( О - хорошие катализаторы, Д - средние, - - - - - - плохие. [28] |
В практике прогнозирования катализаторов существенным вопросом является конкретное определение понятия класс. Здесь могут быть два подхода. Если в разрабатываемом множестве катализаторов не предполагается резкого, качественного различия между отдельными группами катализаторов или если вне зависимости от природы каталитического эффекта желательно подобрать катализаторы лишь по эффективности их действия, то границы классов устанавливаются только по технико-экономическим соображениям, например, исходя из тех значений производительности или селективности, ниже которых процесс становится нерентабельным. В этих случаях границы классов проводятся достаточно произвольно, обычно исходя из сложившейся практики аналогичных или действующих производств. Если можно предположить качественные различия в активности или селективности для отдельных подмножеств исследуемого множества катализаторов, то границу классов следует проводить по значениям параметров, соответствующих естественному разделению множества на подмножества. Первый подход свойствен задачам прогнозирования в чистом виде. Он требует априорного установления границ классов. Второй подход представляет интерес в случаях, когда наряду с задачами прогнозирования или перед ними возникают вопросы анализа механизмов явления и установления естественной классификации множества каталитически активных веществ по их свойствам. В этом случае граница классов заранее не устанавливается, а определяется в ходе решения задачи. [29]
Процедура установления границы классов может быть построена априорно, до начала процесса распознавания, либо в ходе собственно процесса распознавания. Первый подход имеет место, если в разрабатываемом множестве катализаторов не предполагается резкого различия между отдельными группами катализаторов и желательно подобрать катализаторы лишь по эффективности их действия. В этом случае границы классов устанавливаются только по технико-экономическим соображениям. Итак, первый подход требует априорного установления границ классов. Второй подход представляет интерес в случаях, когда наряду с задачами прогнозирования возникают вопросы анализа механизмов явления и установления естественной классификации множества каталитически активных веществ по их свойствам. При этом граница классов заранее не устанавливается, а определяется в ходе решения задачи. [30]
Страницы: 1 2 3