При низкой оригинальности работы "Интеллектуальная система ускоренного построения k-значных отказоустойчивых диагностических тестов", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
, (2.1) где K - число выделенных образов; Nc - число строк в описании с-го образа (CI{r, s}); , где qaj (qbj) - значение признака zjиз образа a(b), a ? b; sa-число объектов в образеа (a=1, ..., K), вычисляемое по формуле: (d - интервал измерения j-го признака, принимающего значение "-" в l-ой строке матрицы Q, pl - коэффициент повторения l-ой строки, Sl - количество строк, принадлежащих образу a, в которых содержится хотя бы один признак со значением "-"). Отметим, что если один из признаков или оба признака принимают значение "-", то результат операции (формула 1) будем считать равным 0, что обусловлено дальнейшим исключением при построении безызбыточной матрицы импликации (U") строки Ui, порождаемой наличием строки (строк) в матрице Q, используемой (используемых) при нахождении соответствующих вектор-функций различения. На 2-м шаге построения при пересечении образов в строящейся матрице Q" будем использовать правило, являющееся модификацией правила [Янковская и др., 2009b] и применяемого при построении ДТ без учета ошибок измерения значений признаков.Модификация связанна с учетом числа t ошибок измерения значений признаков, от которого зависит величина h (h = t 2), указанная в приведенном ниже достаточном условии построения отказоустойчивых ББДТ. Модифицированное правило:если строка в матрице Q"из образа c различается со строкой из образа e (c ? e) меньше чем на hзначений признаков, то заменяются все строки матриц Q" и R"" из образов c, e строками матриц Q и R" из образов c, e соответственно. По матрицам Q"" и R"""построим безызбыточную сокращенную матрицу импликаций (U""), строка U""i которой представляет собой значение целочисленной вектор-функции различения, а j-я (JI{1,2,...,m}) компонента u""ij вычисляется по формуле: , (3.3) где объекты a и b из разных образов (классов), , - значение признака zj для объекта a (b) из матрицы Q"".
Список литературы
отказоустойчивый диагностический тест дискретный
1. [Закревский и др., 1971] Закревский А.Д., Янковская А.Е. Помехоустойчивое кодирование внутренних состояний асинхронного автомата// Информационные материалы. - М.: ВИНИТИ, Ип., 1971. № 3 (50).
2. [Журавлев и др., 1990] Журавлев Ю.И., Гуревич И.Б. Распознавание образов и анализ изображений// Искусственный интеллект в 3-х кн. Кн 2. Модели и методы: Спр./ Под ред. Д.А. Поспелова. М: Радио и связь. 1990.
3. [Янковская, 1996] Янковская А.Е. Функции различения при анализе БЗ интеллектуальных систем с матричным представлением знаний// Искусственный интеллект-90. Тезисы докладов II Всесоюзной конференции. Том 1. - Минск, 1990.
4. [Янковская, 2009a] Янковская А.Е. Принятие решений, устойчивых к ошибкам измерения значений признаков в интеллектуальных системах// Искусственный интеллект. Интеллектуальные системы (ИИ-2009)// Материалы X Междунар. научно-технической конф. - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ. 2009.
5. [Янковская, 1998] Янковская А.Е. Построение k-значных диагностических тестов в интеллектуальной системе с матричным представлением знаний// Сборник научных Трудов VI Национальной конф. по искусственному интеллекту с международным участием Т. I, Пущино. 1998.
6. [Янковская, 2000] Янковская А.Е. Логические тесты и средства когнитивной графики в интеллектуальной системе// Новые информационные технологии в исследовании дискретных структур. Доклады 3-ей Всероссийской конф. с международным участием. - Томск: Изд-во СО РАН.2000.
7. [Янковская и др., 2009b] Янковская А.Е., Китлер С.В. Оптимизация обработки и хранения k-значной информации в системах искусственного интеллекта// Всерос. конф. с элементами научн. школы для молодежи «Проведение научных исследований в области обработки, хранения, передачи и защиты информации»: сб. научн. трудовв 4 т., Т. 2. - Ульяновск: УЛГТУ. 2009.
8. [Янковская, 1968] Янковская А.Е. Помехоустойчивое кодирование внутренних состояний асинхронных автоматов// Тез. докл. 3-го Симп. по использованию избыточности в информационных системах. - Ленинград, 1968. - С. 61-63.
9. [Yankovskayaet al., 2002] Yankovskaya A.E., Gedike A.I., Ametov R.V., Bleikher A.M. IMSLOG-2002 Software Tool for Supporting Information Technologies of Test Pattern Recognition// Pattern Recognition and Image Analysis. 2003. Vol. 13. No. 2.
Размещено на .ru
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
