Алгоритмы построения смешанных диагностических тестов и принятия решений

• Автор: Кузоваткин, Андрей Николаевич
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Томск
• Количество страниц: 106 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. МЕТОДЫ ПОСТРОЕНИЯ ЛОГИЧЕСКИХ ТЕСТОВ И

ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ОБЗОР .

1.1. Основные определения и понятия

1.2. Модели представления знаний

1.3. Методы и алгоритмы построения логических тестов

1.4. Принятие решений.

1.5. Выводы.

ГЛАВА 2. ОСНОВНЫЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ И ПОНЯТИЯ,

НЕФОРМАЛЬНЫЕ ОПИСАНИЯ АЛГОРИТМОВ .

2.1. Основные определения и понятия

2.2. Коэффициент разделения.
2.3. Неформальное описание алгоритма построения смешанных диагностических тестов и принятия решений
2.4. Неформальное описание алгоритма принятия решений непосредственно в процессе построения смешанного диагностического теста
2.5. Выводы.
ГЛАВА 3. АЛГОРИТМЫ ПОСТРОЕНИЯ СМЕШАННЫХ
ДИАГНОСТИЧЕСКИХ ТЕСТОВ И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ В ПРОСТРАНСТВЕ
ТРОИЧНЫХ ПРИЗНАКОВ .
3.1. Модифицированная формула вычисления коэффициента
разделения .
3.2. Построение смешанных тестов и принятие решений.
3.3. Алгоритм принятия решений непосредственно в процессе построения смешанного диагностического теста .
3.4. Сравнительные характеристики эффективности алгоритмов построения тестов.
3.5. Выводы.
ГЛАВА 4. АЛГОРИТМЫ ПОСТРОЕНИЯ СМЕШАННЫХ
ДИАГНОСТИЧЕСКИХ ТЕСТОВ И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
ДЛЯ МАТРИЧНОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ В
ПРОСТРАНСТВЕ ЦЕЛОЧИСЛЕННЫХ ПРИЗНАКОВ,
ЗАДАННЫХ В КОНСТАНТНОМ И ИНТЕРВАЛЬНОМ ВИДЕ .
4.1. Вычисление коэффициента разделения
4.2. Построение безызбыточной матрицы импликаций для представления данных и знаний в пространстве номинальных и целочисленных признаков, заданных в константной форме.
4.3. Построение безызбыточной матрицы импликаций для представления знаний в пространстве целочисленных признаков с интервальным заданием значения признаков .
4.4. Алгоритм построения смешанных диагностических тестов и принятия решений для матричного представления знаний в пространстве целочисленных и номинальных признаков
4.5. Алгоритм принятия решений непосредственно в процессе построения смешанного диагностического теста .
4.6. Выводы.
ГЛАВА 5 . СРАВНИТЕЛЬНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ АЛГОРИТМОВ
ПОСТРОЕНИЯ СМЕШАННЫХ ТЕСТОВ И ПРИНЯТИЯ
РЕШЕНИЙ И ИХ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИСПЫТАНИЯ В
ПРИКЛАДНЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ
5.1. Сравнительные характеристики алгоритмов построения
смешанных диагностических тестов .
5.2. Описание прикладных интеллектуальных систем и баз знаний, выбранных для проведения исследований.
5.3. Тестирование и иллюстрация работы алгоритмов для
базы знаний Генетические изменения
5.4. Результаты тестирования алгоритма принятия решений непосредственно в процессе построения смешанного диагностического теста на различных базах знаний
5.5. Выводы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ .
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


Актуальность исследований подтверждается поддержкой Российского фонда фундаментальных исследований проекты 5 Логиковероятностный вывод на основе оптимальных смешанных диагностических тестов, частичной импликации и средств когнитивной графики в интеллектуальных системах Логические тесты, логикокомбинаторновероятностный вывод и средства когнитивной графики в интеллектуальной системе 0 Развитие интеллектуальной системы логикокомбинаторного принятия решений, основанной на матричном представлении знаний 4 Технология решения связанных по экспертному заключению задач, основанная на логических тестах и средствах когнитивной графики в интеллектуальной системе, в выполнении которых принимал участие диссертант. Цель работы. Развитие методов построения СДТ при матричном представлении данных и знаний в пространстве двоичных, троичных, номинальных, целочисленных признаков и реализация этих методов в интеллектуальном инструментальном средстве ИМСЛОГ ИИС ИМСЛОГ, предназначенном для создания прикладных интеллектуальных систем выявления закономерностей в данных и знаниях и принятия решений для широкого круга проблемных областей. Для матричного представления данных и знаний в пространстве двоичных, троичных, номинальных, целочисленных признаков разработать алгоритмы построения СДТ и принятия решений на их основе, а также алгоритмы принятия решений непосредственно в процессе построения смешанного диагностического теста в пространстве троичных признаков. Разработать алгоритмы построения безызбыточной двоичной матрицы импликаций для интервального и константного задания значений целочисленных признаков, задающей различимость объектов из разных образов. Осуществить программную реализацию перечисленных выше алгоритмов в виде программных модулей ИИС ИМСЛОГ. Создать на базе ИИС ИМСЛОГ прикладные интеллектуальные системы для решения задач в следующих областях Генетические изменения оценка состояния здоровья ребенка по генетическим и функциональным показателям Квалифицированная и специализированная помощь при лучевых поражениях Организационноуправленческие решения при чрезвычайных ситуациях Оценка научнотехнических проектов. Методы исследования. В диссертационной работе применялись методы дискретной математики, распознавания образов, искусственного интеллекта, прикладного и системного программирования. Алгоритмы построения смешанных диагностических тестов на базе безусловных и принятия решений на их основе при матричном представлении данных и знаний в пространстве троичных, номинальных и целочисленных признаков. Алгоритмы принятия решений непосредственно в процессе построения смешанных диагностических тестов на основе безусловных при матричном представлении данных и знаний в пространстве троичных, номинальных и целочисленных признаков. Формулы для вычисления коэффициента разделения, используемого в процессе построения дерева смешанного диагностического теста. Алгоритмы построения двоичной безызбыточной матрицы импликаций и вычисления весовых коэффициентов признаков при матричном представлении данных и знаний в пространстве номинальных и целочисленных признаков для константного и интервального задания значений целочисленных признаков. Реализация в виде программного модуля ИИС ИМСЛОГ алгоритма принятия решений непосредственно в процессе построения смешанных диагностических тестов на основе безусловных при матричном представлении данных и знаний в пространстве троичных признаков. Научная новизна. Разработаны новые алгоритмы построения смешанных тестов при представлении данных и знаний в пространстве троичных, номинальных и целочисленных признаков. Разработаны новые алгоритмы принятия решений непосредственно в процессе построения смешанных диагностических тестов на основе безусловных тестов в пространстве троичных, номинальных и целочисленных признаков. Получены формулы для вычисления коэффициента разделения, используемого при построении дерева смешанного диагностического теста. Разработаны новые алгоритмы построения безызбыточной двоичной матрицы импликаций, используемой для выявления закономерностей в данных и знаниях в пространстве троичных, номинальных и целочисленных признаков. Теоретическая значимость.