Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Синтез и верификация статистических и интеллектуальных моделей

РефератПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Ni — количество встреч i-м значения прошлого параметра по всей выборке; Nj — количество встреч j-го значения будущего параметра по всей выборке; N — количество встреч j-го значения будущего параметра при i-м значении прошлого параметра по всей выборке. INF1, частный критерий: количество знаний по А. Харкевичу, 1-й вариант расчета относительных частот: Nj — суммарное количество признаков по j-му… Читать ещё >

Синтез и верификация статистических и интеллектуальных моделей (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Рассмотрим этапы последовательного повышения степени формализации модели путем преобразования исходных данных в информацию, а далее в знания, которые применяются АСК-анализе и системе «Эйдос-Х» (рисунок 13).

Рисунок 13 — Этапы последовательной обработки данных, информации и знаний в системе «Эйдос-Х» .

Далее запустим режим 3.5, в котором происходит выбор моделей для синтеза и верификации (рисунок 14) и нажмем кнопку «Ок». После успешного завершения, также необходимо нажать кнопку «Ок» (рисунок 15).

Рисунок 14 — Выбор моделей для синтеза и верификации В данном режиме имеется много различных методов верификации моделей. Отметим, что судя по базам репозитария UCI его разработчики не знают, что жаба — это пресмыкающееся, а не земноводное. Есть в этих базах и другие странные вещи, но их не много и это не влияет на достижение целей данной работы.

Рисунок 15 — Синтез и верификация заданных из 10 моделей В результате выполнения режима 3.5 созданы все модели, со всеми частными критериями, представленными в таблице, перечисленные на рисунке 14, но здесь мы приведем лишь некоторые из них.

Рассмотрим решение задачи идентификации на примере модели INF1, в которой рассчитано количество информации по А. Харкевичу, которое мы получаем о принадлежности идентифицируемого объекта к каждому из классов, если знаем, что у этого объекта есть некоторый признак. Это так называемые частные критерии сходства, приведенные в таблице.

Но если нам известно, что объект обладает не одним, а несколькими признаками, то как посчитать их общий вклад в сходство с теми или иными классами? Для этого в системе «Эйдос» используется 2 аддитивных интегральных критерия: «Сумма знаний» и «Семантический резонанс знаний» [5].

Обозначения:

i — значение прошлого параметра; j — значение будущего параметра;

Nij — количество встреч j-го значения будущего параметра при i-м значении прошлого параметра; M — суммарное число значений всех прошлых параметров; W — суммарное число значений всех будущих параметров.

Ni — количество встреч i-м значения прошлого параметра по всей выборке; Nj — количество встреч j-го значения будущего параметра по всей выборке; N — количество встреч j-го значения будущего параметра при i-м значении прошлого параметра по всей выборке.

Iij — частный критерий знаний: количество знаний в факте наблюдения i-го значения прошлого параметра о том, что объект перейдет в состояние, соответствующее j-му значению будущего параметра;

Ш — нормировочный коэффициент (Е.В.Луценко, 2002), преобразующий количество информации в формуле А. Харкевича в биты и обеспечивающий для нее соблюдение принципа соответствия с формулой Р. Хартли; Pi — безусловная относительная частота встречи i-го значения прошлого параметра в обучающей выборке; Pij — условная относительная частота встречи i-го значения прошлого параметра при j-м значении будущего параметра .

Частные критерии знаний, используемые в настоящее время в СК-анализе и системе «Эйдос-Х++».

Наименование модели знаний и частный критерий.

Выражение для частного критерия.

через относительные частоты.

через абсолютные частоты.

INF1, частный критерий: количество знаний по А. Харкевичу, 1-й вариант расчета относительных частот: Nj — суммарное количество признаков по j-му классу. Относительная частота того, что если у объекта j-го класса обнаружен признак, то это i-й признак.

INF2, частный критерий: количество знаний по А. Харкевичу, 2-й вариант расчета относительных частот: Nj — суммарное количество объектов по j-му классу. Относительная частота того, что если предъявлен объект j-го класса, то у него будет обнаружен i-й признак.

INF3, частный критерий: Хи-квадрат: разности между фактическими и теоретически ожидаемыми абсолютными частотами.

—;

INF4, частный критерий: ROI — Return On Investment, 1-й вариант расчета относительных частот: Nj — суммарное количество признаков по j-му классу.

INF5, частный критерий: ROI — Return On Investment, 2-й вариант расчета относительных частот: Nj — суммарное количество объектов по j-му классу.

INF6, частный критерий: разность условной и безусловной относительных частот, 1-й вариант расчета относительных частот: Nj — суммарное количество признаков по j-му классу.

INF7, частный критерий: разность условной и безусловной относительных частот, 2-й вариант расчета относительных частот: Nj — суммарное количество объектов по j-му классу.

Матрица абсолютных частот (модель ABS) (фрагмент).

Код.

Наименование.

1-ТИП-земноводные.

2-ТИП-млекопитающие.

3-ТИП-многоногие.

4-ТИП-насекомые.

5-ТИП-пресмыкающиеся.

6-ТИП-птицы.

7-ТИП-рыбы.

ШЕРСТЬ-есть.

ШЕРСТЬ-нет.

ПЕРЬЯ-есть.

ПЕРЬЯ-нет.

ЯЙЦО-есть.

ЯЙЦО-нет.

МОЛОКО-есть.

МОЛОКО-нет.

ВОЗДУШНЫЙ-есть.

ВОЗДУШНЫЙ-нет.

ВОДНЫЙ-есть.

ВОДНЫЙ-нет.

ХИЩНИК-есть.

ХИЩНИК-нет.

ЗУБАСТЫЙ-есть.

ЗУБАСТЫЙ-нет.

ПОЗВОНОЧНИК-есть.

ПОЗВОНОЧНИК-нет.

ДЫШИТ-есть.

ДЫШИТ-нет.

ЯДОВИТЫЙ-есть.

ЯДОВИТЫЙ-нет.

ПЛАВНИК-есть.

ПЛАВНИК-нет.

НОГИ-восемь.

НОГИ-две.

НОГИ-нет.

НОГИ-три.

НОГИ-четыре.

НОГИ-шесть.

ХВОСТ-есть.

ХВОСТ-нет.

ДОМАШНИЙ-есть.

ДОМАШНИЙ-нет.

БОЛЬШЕ КОШКИ-есть.

БОЛЬШЕ КОШКИ-нет.

Сумма числа признаков.

Число объектов об.выб.

Матрица информативностей (модель INF1) в миллибитах (фрагмент).

Код.

Наименование.

1-ТИП-земноводные.

2-ТИП-млекопитающие.

3-ТИП-многоногие.

4-ТИП-насекомые.

5-ТИП-пресмыкающиеся.

6-ТИП-птицы.

7-ТИП-рыбы.

ШЕРСТЬ-есть.

ШЕРСТЬ-нет.

— 1697.

— 217.

ПЕРЬЯ-есть.

ПЕРЬЯ-нет.

— 2332.

ЯЙЦО-есть.

— 3404.

ЯЙЦО-нет.

— 922.

— 1133.

МОЛОКО-есть.

МОЛОКО-нет.

ВОЗДУШНЫЙ-есть.

— 1673.

ВОЗДУШНЫЙ-нет.

— 824.

— 1073.

ВОДНЫЙ-есть.

— 370.

ВОДНЫЙ-нет.

ХИЩНИК-есть.

— 117.

— 103.

— 843.

— 218.

ХИЩНИК-нет.

— 905.

— 1116.

— 931.

ЗУБАСТЫЙ-есть.

— 106.

— 106.

— 2100.

ЗУБАСТЫЙ-нет.

— 2176.

ПОЗВОНОЧНИК-есть.

ПОЗВОНОЧНИК-нет.

— 590.

ДЫШИТ-есть.

— 1002.

ДЫШИТ-нет.

— 13.

— 791.

ЯДОВИТЫЙ-есть.

— 1776.

ЯДОВИТЫЙ-нет.

— 67.

— 108.

— 344.

— 319.

ПЛАВНИК-есть.

— 1580.

— 625.

ПЛАВНИК-нет.

— 379.

НОГИ-восемь.

НОГИ-две.

— 641.

НОГИ-нет.

— 790.

— 1051.

НОГИ-три.

НОГИ-четыре.

— 905.

— 17.

— 1894.

НОГИ-шесть.

ХВОСТ-есть.

— 1533.

— 1929.

— 2258.

ХВОСТ-нет.

— 1132.

ДОМАШНИЙ-есть.

— 101.

— 1073.

ДОМАШНИЙ-нет.

— 57.

— 99.

— 227.

БОЛЬШЕ КОШКИ-есть.

— 955.

— 558.

— 625.

БОЛЬШЕ КОШКИ-нет.

— 784.

— 232.

Матрица знаний (модель INF3) (фрагмент).

Код.

Наименование.

1-ТИП-земноводные.

2-ТИП-млекопитающие.

3-ТИП-многоногие.

4-ТИП-насекомые.

5-ТИП-пресмыкающиеся.

6-ТИП-птицы.

7-ТИП-рыбы.

ШЕРСТЬ-есть.

— 3,64.

41,48.

— 5,72.

1,68.

— 7,28.

— 17,68.

— 8,84.

ШЕРСТЬ-нет.

3,64.

— 41,48.

5,72.

— 1,68.

7,28.

17,68.

8,84.

ПЕРЬЯ-есть.

— 1,12.

— 16,16.

— 1,76.

— 2,56.

— 2,24.

26,56.

— 2,72.

ПЕРЬЯ-нет.

1,12.

16,16.

1,76.

2,56.

2,24.

— 26,56.

2,72.

ЯЙЦО-есть.

3,64.

— 47,48.

3,72.

8,32.

5,28.

17,68.

8,84.

ЯЙЦО-нет.

— 3,64.

47,48.

— 3,72.

— 8,32.

— 5,28.

— 17,68.

— 8,84.

МОЛОКО-есть.

— 3,54.

50,00.

— 5,56.

— 8,08.

— 7,07.

— 17,17.

— 8,59.

МОЛОКО-нет.

3,54.

— 50,00.

5,56.

8,08.

7,07.

17,17.

8,59.

ВОЗДУШНЫЙ-есть.

— 1,40.

— 17,20.

— 2,20.

7,80.

— 2,80.

19,20.

— 3,40.

ВОЗДУШНЫЙ-нет.

1,40.

17,20.

2,20.

— 7,80.

2,80.

— 19,20.

3,40.

ВОДНЫЙ-есть.

1,82.

— 25,74.

2,86.

4,16.

3,64.

8,84.

4,42.

ВОДНЫЙ-нет.

— 1,82.

25,74.

— 2,86.

— 4,16.

— 3,64.

— 8,84.

— 4,42.

ХИЩНИК-есть.

— 0,43.

— 5,49.

3,61.

— 4,84.

5,14.

— 3,66.

5,67.

ХИЩНИК-нет.

0,43.

5,49.

— 3,61.

4,84.

— 5,14.

3,66.

— 5,67.

ЗУБАСТЫЙ-есть.

— 0,52.

32,86.

— 7,10.

— 10,32.

— 1,03.

— 19,93.

6,04.

ЗУБАСТЫЙ-нет.

0,52.

— 32,86.

7,10.

10,32.

1,03.

19,93.

— 6,04.

ПОЗВОНОЧНИК-есть.

0,98.

14,14.

— 9,46.

— 13,76.

0,96.

4,76.

2,38.

ПОЗВОНОЧНИК-нет.

— 0,98.

— 14,14.

9,46.

13,76.

— 0,96.

— 4,76.

— 2,38.

ДЫШИТ-есть.

1,02.

14,65.

— 6,41.

2,32.

0,03.

2,93.

— 14,54.

ДЫШИТ-нет.

— 1,02.

— 14,65.

6,41.

— 2,32.

— 0,03.

— 2,93.

14,54.

ЯДОВИТЫЙ-есть.

0,48.

— 6,58.

1,18.

4,80.

3,95.

— 2,55.

— 1,28.

ЯДОВИТЫЙ-нет.

— 0,48.

6,58.

— 1,18.

— 4,80.

— 3,95.

2,55.

1,28.

ПЛАВНИК-есть.

2,16.

— 10,12.

— 1,32.

— 1,92.

— 1,68.

— 2,08.

14,96.

ПЛАВНИК-нет.

— 2,16.

10,12.

1,32.

1,92.

1,68.

2,08.

— 14,96.

НОГИ-восемь.

— 0,14.

— 2,02.

1,78.

1,68.

— 0,28.

— 0,68.

— 0,34.

НОГИ-две.

— 1,30.

— 9,69.

— 2,04.

— 2,96.

— 2,59.

21,71.

— 3,15.

НОГИ-нет.

— 1,37.

— 11,70.

2,86.

— 3,12.

4,27.

— 4,63.

13,69.

НОГИ-три.

— 0,07.

— 1,01.

— 0,11.

— 0,16.

— 0,14.

1,66.

— 0,17.

НОГИ-четыре.

3,43.

32,49.

— 3,61.

— 8,16.

— 0,14.

— 15,34.

— 8,67.

НОГИ-шесть.

— 0,56.

— 8,08.

1,12.

12,72.

— 1,12.

— 2,72.

— 1,36.

ХВОСТ-есть.

— 4,74.

13,18.

— 8,02.

— 12,12.

2,52.

6,12.

3,06.

Показать весь текст
Заполнить форму текущей работой