Содержание
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1 Обзор систем обнаружении знаний и системизвлечения знаний
1.1 Системы поддержки принятия решений.
1.2 Нерешенные проблемы баз данных.
1.3 Процесс обнаружения знаний.
1.4 Задачи обнаружения знаний
1.5 методология обнаружения знаний.
1.6 Сравнение аналитических систем различного типа.
1.6.1 Предметноориентированные аналитические системы технический анализ
1.6.2 Статистические пакеты.
1.6.3 НсГфониые сети
1.6.4 системы рассуждения на основе аналогичных случаев.
1.6.5 Деревья решений.
1.6.6 Генетические алгоритмы
1.6.7 Нелинейные регрессионные методы методы группового учта атрибутов
1.7 Описание дерева решений
1.8 Основные алгоритмы, использующие деревья решений.
1.8.1 Алгоритм I3
1.8.2 Определения..
1.8.3 Использование критерия прироста ннформагивносги i i
1.8.4 Алгоритм С4.5.
1.9 Методы сокращения решающих деревьев
1.9.1 Сокращение, уменьшающее ошибки i
1.9.2 Сокращение по пессимистической ошибке iii i
1.9.3 Сокращение по минимальной ошибке ii i
1.9.4 Сокращение по критическому значению ii i
1.9.5 Сокращение, основанное на ошибках i.
1. Выводы по главе 1.
Глава 2 Индуктивное построение понятий при зашумлнных данных
2.1 Признаковое описание объекта.
2.2 Проблемы, возникающие при работе с зашумлнными данными
2.2.1 Ограниченная информация.
2.2.2 Искажнная информация
2.2.3 Большой размер баз данных
2.2.4 Изменение баз данных со временем.
2.3 Проблема моделирования шума в данных
2.3.1 Внесение шума в поле признака, содержащего дискретные значения.
2.3.2 Внесение шума в иоле признака, содержащего непрерывные значения
2.4 Анализ распределения значений для непрерывных признаков.
2.4.1 Оценка математического ожидания, дисперсии, функции распределения и плотности
2.4.2 Распределения, отличные от равномерных.
2.5 Моделирование шума в обучающей выборке
2.6 Выводы по главе 2.
Глава 3 Методы построении деревьев решений при наличии шума во входных данных.
3.1 Постановка задачи индуктивного построения понятий при отсутствии шума и при наличии шума
3.2 Алгоритм предсказания неизвестных значений по методу ближайшего соседа
3.3 Использование алгоритма восстановления неизвестных значений при построении дерева решений
3.4 Описание работы алгоритмов ШЗ и С4.5 в сочетании с алгоритмами восстановления
3.5 Описание метода сокращения решающих деревьев.
3.6 Выводы по главе 3
Глава 4 Программная реализация разработанного метода
4.1 Основные функции, выполняемые программой.
4.2 Структура программного комплекса.
4.3 Описание программы.
4.4 Эксперименты на тестовых данных
4.4.1 Эксперименты на данных задач монахов
4.4.2 Медицинские данные
4.4.3 Данные проекта
4.4.4 Другие наборы данных
4.5 Методы проверки.
4.5.1 Перекрестная проверка.
4.5.2 Проверка исключением одного примера.
4.5.3 Метод бутстрспа.
4.6 Методика проведения эксперимента по работе алгоритма ЮТТУ
4.7 Выводы по главе 4.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
С н и со к.литературы.
Приложение 1 Исходный текст программного средства.
Приложение 2 Примеры работы программы .
Приложение 3 Акт о внедрении
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность
- Київ+380960830922