Back

Масич И.С.  

Модель логического анализа для диагностики и прогнозирования сложных явлений

К настоящему времени разработаны довольно эффективные алгоритмы классификации для решения задач диагностики и прогнозирования, которые при умелой настройке решают задачи с большой точностью. Но при практическом применении таких алгоритмов зачастую встает вопрос об интерпретируемости и доказательности результатов. Для принятия решений требуется модель в явном виде, такая модель, в которой вычисляемые решения обоснованы и опираются на имеющиеся данные. В данной работе строится модель принятия решений, состоящая из набора логических правил, которые описывают закономерности в исследуемом явлении или системе. Основная задача – выявить эти закономерности и привести к виду, в котором они будут использованы для построения модели принятия решений. Такая модель, в конечном счете, может быть использована для диагностики или прогнозирования и без помощи программных и аппаратных средств. Но выявление закономерностей на основе имеющегося набора данных является сложной вычислительной задачей, требующей эффективное алгоритмическое обеспечение и его программную реализацию.

Abstracts file: аннотация.doc


To reports list