Адаптивная система классификаторов МГУА
DOI:
https://doi.org/10.15587/2313-8416.2014.27392Ключові слова:
обобщенный релаксационный итерационный алгоритм (ОРИА), многорядный алгоритм с комбинаторной селекцией обобщенных переменных (МАКСО)Анотація
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.
Посилання
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.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2014 Нина Владимировна Кондрашова, Павлов Александр Владимирович, Андрей Владимирович Павлов, Владимир Анатольевич Павлов
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Наше видання використовує положення про авторські права Creative Commons CC BY для журналів відкритого доступу.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
