Найти

Результаты поиска

• ПОПУЛЯЦИОННЫЙ АЛГОРИТМ ПОСТРОЕНИЯ ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ МЕТОДОМ КРИСТАЛЛИЗАЦИИ РОССЫПИ АЛЬТЕРНАТИВ

  Б. K. Лебедев , О. Б. Лебедев , В.Б. Лебедев

  2020-11-22

  Аннотация ▼

  В ряде случаев возникает необходимость установления соответствия между заяв-
  ленным и фактическим значением категориальной переменной на основе совокупности
  признаков объекта. В этом случае возникает потребность в классификаторе с оптималь-
  ной последовательностью рассматриваемых атрибутов с заданным значением целевой
  функции. Значением целевой переменной может быть: да, нет, номер сорта, номер класса
  и т.д. В работе решается задача построения классификационной модели в виде оптималь-
  ной последовательность рассматриваемых атрибутов и их значений, входящих в состав
  маршрута от корневой вершины к концевой вершине с заданным значением целевой пере-
  менной. Если требуется классификатор, включающий возможность альтернативных от-
  ветов, то вначале строятся независимо друг от друга оптимальные маршруты для каж-
  дого значения целевой переменной, а затем эти маршруты объединяются («склеиваются»)
  в единое бинарное дерево решений. В алгоритме построения классификатора на основе
  метода кристаллизации россыпи альтернатив, каждое решение Qk интерпретируется в
  виде в ориентированного маршрута Mk на бинарном дереве решений. Назовем порядковый
  номер элемента в ориентированном маршруте Mk позицией siS={si|i=1,2,…,nA}. Элемен-
  том маршрута Mk является пара (xi,ui-), где xi соответствует Ai. ui- в маршруте Mk явля-
  ется ребром, выходящим из xi и соответствует выбранному вместе с Ai значению Ai. Вто-
  рой индекс элемента ui- определится после выбора Ai, помещенного в соседнюю с sj позицию
  sj+1. Работа алгоритма построения дерева решений базируется на использовании коллек-
  тивной эволюционной памяти, под которой подразумевается информация, отражающая
  историю поиска решения. Алгоритм учитывает тенденции к использованию альтернатив
  из наилучших найденных решений. Особенностями являются наличие непрямого обмена
  информацией – стигмержи. Совокупность данных об альтернативах и их оценках состав-
  ляет россыпь альтернатив. Рассмотрены ключевые моменты анализа альтернатив в про-
  цессе эволюционной коллективной адаптации. Экспериментальные исследования показали,
  что разработанный алгоритм находит решения, не уступающие по качеству, а иногда и
  превосходящие своих аналогов в среднем на 3–4 %. Временная сложность алгоритма, полу-
  ченная экспериментальным путем, лежит в пределах О(n2)-О(n3).

• АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР АЛГОРИТМА ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ В ТЕХНОЛОГИИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ

  Э.В. Кулиев , В.А. Семенов, А.В. Котельва , С.В. Игнатьева

  2022-05-26

  Аннотация ▼

  Алгоритм дерева решений является распространенным алгоритмом классификации в
  технологии интеллектуального анализа данных, и его результаты обычно выражаются в
  виде правил «если-то». Алгоритм C4.5 является одним из алгоритмов дерева решений, ко-
  торый обладает преимуществами простоты понимания и высокой точности, а также
  усовершенствован добавлением скорости прироста информации по сравнению с его пред-
  шественником - алгоритмом ID3. После теоретического анализа информации выбирается
  алгоритм C4.5 для анализа результатов служебной аттестации, и создается дерево ре-
  шений для служебной аттестации путем сбора данных, предварительной обработки дан-
  ных, расчета коэффициента прироста информации и определения атрибутов разделения.
  Система разработана в архитектуре B/S, а платформа управления проектом R&D, кото-
  рый может выполнять анализ оценки эффективности с помощью инструментов визуали-
  зации алгоритма дерева решений и динамических веб-страниц. Система включает в себя
  хранение информации, управление задачами, формирование отчетов, контроль полномочий
  и ролей, визуализацию информации и другие функциональные модули управленческой ин-
  формационной системы. Они могут реализовать функции управления проектом, такие как
  создание и управление проектом, поток задач, заполнение и управление информацией о
  сотрудниках, создание системы оценки эффективности, создание отчетов различных
  размеров, построение управления. Используя алгоритм дерева решений в качестве основ-
  ной технологии, система получает научную надежную информацию об управлении проек-
  тами с высокой точностью и реализует визуализацию данных, что может помочь пред-
  приятиям создать хорошую систему управления в эпоху больших данных. Рассмотрены
  управление задачами, формирование отчетов, контроль полномочий ролей, визуализация
  информации и другие функциональные модули управленческой информационной системы