Адаптивная система классификаторов МГУА
DOI:
https://doi.org/10.15587/2313-8416.2014.27392Ключевые слова:
обобщенный релаксационный итерационный алгоритм (ОРИА), многорядный алгоритм с комбинаторной селекцией обобщенных переменных (МАКСО)Аннотация
Показано, что модели самоорганизации, построенные обобщенным релаксационным итерационным алгоритмом (ОРИА), являются наиболее точными при проверке классификаторов на новых данных. Максимальная точность классификации зависит от целевой выборки, вида модели и внешнего критерия МГУА и состава системы классификаторов. Известный многорядный алгоритм с комбинаторной селекцией обобщенных переменных (МАКСО), имеет более гибкую настройку точности на рабочей выборке по сравнению с ОРИА, но гораздо меньшее быстродействие при решении задачи классификации.
Библиографические ссылки
1. Ivakhnenko, A. G., Stepashko, V. S. (1985). Pomehoustojchivost' modelirovanija [Simulation noise immunity]. Kyiv, USSR :Naukova dumka, 214.
2. Stevens, S. S. (1946). On the Theory of Scales of Measurement. Science, 2684 (103), 677–680.
3. Kondrashova, N. V., Pavlov, V. A., Pavlov, A. V. (2013). Reshenie zadachi medicinskoj diagnostiki linejnym diskriminantnym analizom i MGUA [Problem solution of medical diagnosis by linear discriminant analysis and GMDH]. USiM, 244 (2), 79–88.
4. Yenyukov, I. S. (Ed.) (1989). Faktornyj, diskriminantnyj i klasternyj analiz [Factorial, Discriminant and Cluster analyses]. Moscow, USSR : Finance and Statistics, 215.
5. Sarychev, A. P. (1991). Diskriminantnyj analiz s obuchajushhimi i proverochnymi podvyborkami nabljudenij [Discriminant analysis with training, and check the subsample of observations]. Avtomatika, 2, 55–59.
6. Sarychev, A. P. (2008). Reshenie zadachi diskriminantnogo analiza v uslovijah strukturnoj neopredelennosti na osnovanii MGUA [Problem solution of discriminant analysis in the conditions of structural uncertainty based on GMDH]. Problemy upravleniya i informatiki, 3, 100–112.
7. Sarychev, A. P., Sarycheva, L. V. (2010). GMDH-Based Criterion for Optimal Set Features Determination in Nonlinear Discriminant Analysis. Proc. of 3d International Conference on Inductive Modeling, ICIM’2010. Yevpatoria (Ukraine), 40–43.
8. Ivakhnenko, A. G. (1971). Sistemy jevristicheskoj samoorganizacii v tehnicheskoj kibernetike [Systems of heuristic self-organization in technical cybernetics]. Kyiv, USSR, Tehnika, 364.
9. Klecka, W. R. (1980). Discriminant analysis. Quantitative Applications in the Social Sciences Series, Thousand Oaks, CA: Sage Publications. http://dx.doi.org/10.4135/9781412983938
10. Sarychev, A. P. (1988). Iteracionnyj algoritm MGUA dlja sinteza razdeljajushhej funkcii v zadache diskriminantnogo analiza [Iterative GMDH algorithm for synthesis separating function in problem of discriminant analysis]. Avtomatika, 2, 20–24.
11. Pavlov, O. V. (2006). Algorytmy samoorganizacii' v zadachah pidvyshhennja informatyvnosti geometrychnyh modelej procesiv, zadanyh tochkovym karkasom [Algorithms for self-organization in problems of increasing informativity geometric models for the processes specified with help of points framework]. Kyiv, 197.
12. Pavlov, A. V. (2011). Obobshhjonnyj relaksacionnyj iteracionnyj algoritm MGUA [Generalized relaxation iterative algorithm of GMDH]. Inductive Modelling of complex Systems. Kyiv: IRTC IT&S, 2, 95–108.
13. Kondrashova, N. V., Pavlov, V. A., Pavlov, A. V. (2006). Mnogorjadnyj algoritm veernyh reshenij [Multilayered algorithm of fan solutions]. herald National Technical Univ. ’KPI’. Informatics, Management and Computer Science, 45, 218–227.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2014 Нина Владимировна Кондрашова, Павлов Александр Владимирович, Андрей Владимирович Павлов, Владимир Анатольевич Павлов
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Наше издание использует положения об авторских правах Creative Commons CC BY для журналов открытого доступа.
Авторы, которые публикуются в этом журнале, соглашаются со следующими условиями:
1. Авторы оставляют за собой право на авторство своей работы и передают журналу право первой публикации этой работы на условиях лицензии Creative Commons CC BY, которая позволяет другим лицам свободно распространять опубликованную работу с обязательной ссылкой на авторов оригинальной работы и первую публикацию работы в этом журнале.
2. Авторы имеют право заключать самостоятельные дополнительные соглашения, которые касаются неэксклюзивного распространения работы в том виде, в котором она была опубликована этим журналом (например, размещать работу в электронном хранилище учреждения или публиковать в составе монографии), при условии сохранения ссылки на первую публикацию работы в этом журнале .
