Применение мягких вычислений для формирования оптимального подмножества тестов - Доклад

бесплатно 0
4.5 149
Формирование и выбор "хороших" безусловных безызбыточных диагностических тестов (ББДТ) как один из наиболее важных при принятии решений в интеллектуальных системах. Тест - совокупность признаков, различающих пары объектов, принадлежащих разным образам.

Скачать работу Скачать уникальную работу

Чтобы скачать работу, Вы должны пройти проверку:


Аннотация к работе
Применение мягких вычислений для формирования оптимального подмножества тестовВ статье [7] сформулированы критерии оптимальности, а в статье [8] предложено три алгоритма, обеспечивающие выполнение этих критериев: логико-комбинаторный, алгоритм на основе метода анализа иерархии и генетический алгоритм (ГА). Тест называется безызбыточным, если при удалении любого признака тест перестает быть тестом. Далее будем использовать термины "вес", "стоимость" и "ущерб" признака вместо соответственно "весовой коэффициент", "коэффициент стоимости" и "коэффициент ущерба". Необходимо выделить такую подматрицу T0, содержащую n0 строк, чтобы соответствующее ей множество тестов N0 обеспечивало выполнение следующих критериев в порядке их следования: 1) в N0 должно содержаться максимальное число псевдообязательных признаков; 2) N0 должно содержать минимальное общее число признаков; 3) N0 должно иметь максимальный суммарный вес; 4) N0 должно иметь наименьшую суммарную стоимость; 5) N0 должно иметь наименьший суммарный ущерб. Будем вычислять приспособленность k-й особи c хромосомой h путем оценки качества соответствующей подматрицы в соответствии с выражением [5]: , , где - весовой коэффициент j-го критерия, соответствующий его значимости; - количество единичных разрядов в бинарной строке ; - функция штрафа за невыполнение j-го критерия: , где и - соответственно суммарный вес, стоимость и ущерб по всем тестам множества, соответствующего матрице ;Полученные в результате исследований результаты показывают высокую эффективность эволюционного подхода к выбору оптимального подмножества ББДТ для псевдослучайных матриц тестов.

Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность
своей работы


Новые загруженные работы

Дисциплины научных работ





Хотите, перезвоним вам?