More documents

Recommendations

Info

168 дождь; Град; Мокрый снег; Ливневый мокрый снег; Роса; Иней; Гололед; Зернистая изморось; Кристаллическая изморось; Гололедица; Туман; Просвечивающийся туман; Дымка; Гроза; Зарница; Шквал}}. Фиксация любых метеофакторов осуществляется с помощью когнитивной конструкции «событие» (глава 3). Примеры (t/Λ - время): ; ; ; ; . Задачи совершенствования методов селекции подсолнечника. Рассматриваются следующие задачи [93]: Задача 1: выявление причинно-следственных зависимостей между фенотипическими признаками подсолнечника и его хозяйственными свойствами. Задача 2: прогнозирование хозяйственных свойств растений подсолнечника на основе анализа их фенотипических признаков. Задача 3: поддержка принятия решений по отбору растений для селекции на основе анализа фенотипических признаков. Основой решения всех трех задач является синдромная модель знаний, которая строится на основе банка тестов и базы прецедентов. Каждый синдром представляет собой набор параметров порядка, следовательно, разные синдромы обеспечивают конкуренцию параметров порядка. В базу прецедентов заносятся отдельные растения (фенотипические признаки и хозяйственные свойства). Задача принятия решений является обратной по отношению к задаче прогнозирования. Если при прогнозировании по фенотипическим признакам определяются возможные хозяйственные свойства, то при принятии решений, наоборот, по заданным хозяйственным свойствам определяются фенотипические признаки, которыми должны обладать растения, имеющие эти свойства. Синдромные модели знаний непосредственно используются при отборе растений подсолнечника для формирования следующего поколения при селекции: выбираются растения с фенотипическими признаками, указанными в том или ином подходящем синдроме. Заключения в базе прецедентов (z) формируются на основе списка хозяйственных свойств, а именно: урожайность (г); сборы масла (г); средняя масличность (%); натура (г/л). Для конфигураторов хозяйственных свойств (тестов) используем схему (4.6) только в абсолютных единицах:
169 Урожайность (г) {3 {менее 500 ^1 2; [500, 700) ^3 4; 700 и более ^5 6} 2 {менее 400 ^1 [200; 400); [400, 500) ^2 [400; 500); [500, 600) ^3 [500; 600); [600, 700) ^4 [600; 700); [700, 800) ^5 [700; 800); 800 и более ^6 [800; 900]} 1 {[200; 900]}} Сборы масла (г) {3 {менее 250 ^1 2; [250, 350) ^3 4; 350 и более ^5 6} 2 {менее 200 ^1 [100; 200); [200, 250) ^2 [200; 250); [250, 300) ^3 [250; 300); [300, 350) ^4 [300; 350); [350, 400) ^5 [350; 400); 400 и более ^6 [400; 500]} 1 {[100; 500]}} Средняя масляничность (%) { 3 {менее 51 ^1 2; [51, 53) ^3 4; 53 и более ^5 6} 2 {менее 50 ^1 [45; 50); [50, 51) ^2 [50; 51); [51, 52) ^3 [51; 52); [52, 53) ^4 [52; 53); [53, 54) ^5 [53; 54); 54 и более ^6 [54; 56]} 1 {[45; 56]}} Натура (г/л) {3 {менее 440 ^1 2; [440, 460) ^3 4; 460 и более ^5 6} 2 {менее 430 ^1 [400; 430); [430, 440) ^2 [430; 440); [440, 450) ^3 [440; 450); [450, 460) ^4 [450; 460); [460, 470) ^5 [460; 470); 470 и более ^6 [470; 490]} 1 {[400; 490]}}. На рис. 4.21а) представлен единственный структурно-завершенный орграф доменов хозяйственных свойств кукурузы. В качестве фенотипических признаков подсолнечника примем следующие признаки [93]: Вес семян с 1 корзины (г); Время посева; Высота растения (см); Облиственность (шт); Диаметр корзины (см). Для конфигураторов фенотипических признаков используем преимущественно схему (4.6) или близкую к ней: Вес семян с 1 корзины (г) { 3 {менее 70 ^1 2; [70, 90) ^3 4; 90 и более ^5 6} 2 {менее 60 ^1 [50; 60); [60, 70) ^2 [60; 70); [70, 80) ^3 [70; 80); [80, 90) ^4 [80; 90); [90, 100) ^5 [90; 100); 100 и более ^6 [100; 110]} 1 {[50; 110]}} Время посева {1 {Позднезимний (декабрь); Ранневесенний (февраль); Оптимальный}} Высота растения (см) { 3 {менее 110 ^1 2 3; [110, 170) ^4 5; 170 и более ^6 7} 2 {менее 50 ^1 [40; 50); [50, 80) ^2 [50; 80); [80, 110) ^3 [80; 110); [110, 140) ^4 [110; 140); [140, 170) ^5 [140; 170); [170, 200) ^6 [170; 200); 200 и более ^7 [200; 220]} 1 {[40; 220]}}
Page 1 and 2:
НАЦИОНАЛЬНАЯ АКАДЕ
Page 3 and 4:
3 ПРЕДИСЛОВИЕ Истин
Page 5 and 6:
5 порядка образов, я
Page 7 and 8:
7 ГЛАВА 1. ФИЗИЧЕСКО
Page 9 and 10:
9 Одна из основных ц
Page 11 and 12:
11 рождаются новые с
Page 13 and 14:
13 реализован в рамк
Page 15 and 16:
15 предельные модел
Page 17 and 18:
17 - принципа когнит
Page 19 and 20:
19 нейтрализация не
Page 21 and 22:
21 принятия решений
Page 23 and 24:
23 системопаттернов
Page 25 and 26:
25 Обсуждаемые теор
Page 27 and 28:
27 размерности, а на
Page 29 and 30:
29 содержит. Система
Page 31 and 32:
31 В3 = {молодой; сред
Page 33 and 34:
базовым доменом. В
Page 35 and 36:
35 присоединяется к
Page 37 and 38:
37 завершенным. Стру
Page 39 and 40:
39 Аналогично показ
Page 41 and 42:
D2.N → D3.N; D2.{a; b} → D3.a.
Page 43 and 44:
43 Не все дихотомиче
Page 45 and 46:
45 схемами. Одни схе
Page 47 and 48:
47 это целесообразн
Page 49 and 50:
49 3. В каждой связке
Page 51 and 52:
51 вершина связана с
Page 53 and 54:
53 фундаментальных
Page 55 and 56:
{Возраст/ В1 33; Возра
Page 57 and 58:
57 элементов домено
Page 59 and 60:
59 теста в рамках од
Page 61 and 62:
61 Рис. 2.10 - Переменн
Page 63 and 64:
63 анализа «врожден
Page 65 and 66:
65 Нечеткий регулят
Page 67 and 68:
67 поскольку соседн
Page 69 and 70:
69 составляет: 7*7*4 = 19
Page 71 and 72:
71 Как видим, уровен
Page 73 and 74:
73 ∆Э(T {1; 2; 3; 4; 5} → T′
Page 75 and 76:
75 а |3| = 2. Согласно (2.
Page 77 and 78:
77 Обобщим результа
Page 79 and 80:
79 вершина) на верши
Page 81 and 82:
81 большинству тест
Page 83 and 84:
83 следовательно, тр
Page 85 and 86:
85 поступления инфо
Page 87 and 88:
Повышенный гемолиз
Page 89 and 90:
89 Зачастую, {τ’} хар
Page 91 and 92:
Есть [ Н.в. Патологи
Page 93 and 94:
процедурном уровне
Page 95 and 96:
t/Λ4 = ’январь, 2009’, t
Page 97 and 98:
97 где каждое изобра
Page 99 and 100:
99 e’ = < (τ↑τ’)/T, (t’ -
Page 101 and 102:
101 Так тесты структ
Page 103 and 104:
103 [Тип:] Концепт {τ 1
Page 105 and 106:
105 {S = ({τ/T} → z), υ = υ(S)
Page 107 and 108:
107 данный факт отоб
Page 109 and 110:
109 финитный набросо
Page 111 and 112:
111 сверху прецедент
Page 113 and 114:
113 k α = {f/µ: {J a a/A} → {J
Page 115 and 116:
115 Направления импу
Page 117 and 118: 117 (эквивалентности
Page 119 and 120: 119 события. Действи
Page 121 and 122: 121 P1 {[0; 1]} Граф G(p) = {P1
Page 123 and 124: 123 обобщения связан
Page 125 and 126: 125 Время появления:
Page 127 and 128: 127 В ситуации β оста
Page 129 and 130: 129 где {τ/T}^ − домены
Page 131 and 132: 131 Форма «T1- B1» Форм
Page 133 and 134: 133 D4 {Нормальный уро
Page 135 and 136: 135 выявил, что все о
Page 137 and 138: 137 Рис. 4.2 − Орграф G
Page 139 and 140: 139 Совокупность под
Page 141 and 142: 141 G(САДн) = {D3 → D2 → D1
Page 143 and 144: 143 4.2.3 Технологичес
Page 145 and 146: 145 Рис. 4.10 - Орграф G +
Page 147 and 148: 147 порядка благопри
Page 149 and 150: 149 Третья таблица с
Page 151 and 152: 151 Рис. 4.13 - Орграф G +
Page 153 and 154: 153 Адаптивность ^А {
Page 155 and 156: 155 пространство опи
Page 157 and 158: 157 (прямая задача); 3.
Page 159 and 160: 159 условии применен
Page 161 and 162: Урожайность/4 80.0 - 100
Page 163 and 164: 163 влияние на колич
Page 165 and 166: 165 - фактические пер
Page 167: G(Показатель) = {1 → 2
Page 171 and 172: 171 «Эффективность»
Page 173 and 174: 173 4.3.1 Описание мето
Page 175 and 176: 175 Построим (автома
Page 177 and 178: 177 Таблица 4.14 - Фраг
Page 179 and 180: 179 объединить все т
Page 181 and 182: 181 - стартовая тяга -
Page 183 and 184: 183 вершины, определ
Page 185 and 186: 185 спортсменов спри
Page 187 and 188: 187 ГЛАВА 5. МЕТОД ПРЕ
Page 189 and 190: 189 синдромов в меди
Page 191 and 192: 191 существует единс
Page 193 and 194: 193 Сведем в один алг
Page 195 and 196: 195 Описание «T1 - B3» О
Page 197 and 198: 197 описания {τ/T 0 } мо
Page 199 and 200: 199 Видно, что {τ/T} {S} =
Page 201 and 202: 201 «T3 - B2» S = (τ 1 /T3 Но
Page 203 and 204: 203 for α ∈ Ω do {S * } Full :=
Page 205 and 206: 205 модель знаний {S},
Page 207 and 208: 207 которые классифи
Page 209 and 210: 209 предельных обобщ
Page 211 and 212: 211 один синдром. В р
Page 213 and 214: 213 Выход: Модель зна
Page 215 and 216: 215 минимальное числ
Page 217 and 218: 217 Таблица 5.7 - Приме
Page 219 and 220:
219 Пусть α({τ/T}, z/Z) - н
Page 221 and 222:
221 и {τ} S’ ({S, S’}⊆{S}),
Page 223 and 224:
223 предполагать для
Page 225 and 226:
225 Описание {τ/T} наз
Page 227 and 228:
227 доминирование. П
Page 229 and 230:
229 Выход: Маркер кри
Page 231 and 232:
231 произвольный арт
Page 233 and 234:
233 3 {Сниженное ^a; Но
Page 235 and 236:
235 Главный результа
Page 237 and 238:
237 понятия) устроен
Page 239 and 240:
239 синдромной модел
Page 241 and 242:
241 существуют i, j та
Page 243 and 244:
243 {α}’| F = {b/B} F = F ({α},
Page 245 and 246:
245 B3») является такж
Page 247 and 248:
247 Таблица 5.13 - Обуч
Page 249 and 250:
249 2} 2 {Норма ^0 [1,40; 2,10
Page 251 and 252:
251 ГЛАВА 6. МНОГОУРО
Page 253 and 254:
253 обезразмеривани
Page 255 and 256:
255 получаемой чувст
Page 257 and 258:
257 предпоследнем сл
Page 259 and 260:
259 «заколок» в опер
Page 261 and 262:
261 то K(W) = 0 и FS(W) ≡ W,
Page 263 and 264:
263 На рис. 6.3 показан
Page 265 and 266:
265 (V/Gs(W)) -1 = {P’ | ∃T ∈
Page 267 and 268:
267 Орграф набросков
Page 269 and 270:
269 построения оргра
Page 271 and 272:
271 VI этап Формирова
Page 273 and 274:
273 заключается в пр
Page 275 and 276:
275 Шаг 1. Выявляем на
Page 277 and 278:
277 множество стабил
Page 279 and 280:
279 состояния новоро
Page 281 and 282:
281 Среднее АД ^САД { 3
Page 283 and 284:
283 информационных т
Page 285 and 286:
285 часть этого прос
Page 287 and 288:
287 Большую роль в кв
Page 289 and 290:
289 каждого домена, в
Page 291 and 292:
291 общности. Рассмо
Page 293 and 294:
293 может возникать
Page 295 and 296:
295 Тест ^T { D1” {Черны
Page 297 and 298:
297 динамическом вер
Page 299 and 300:
299 вычислений. На эт
Page 301 and 302:
301 С точки зрения си
Page 303 and 304:
303 процесса на синд
Page 305 and 306:
305 очень болезненны
Page 307 and 308:
307 Важнейшей характ
Page 309 and 310:
309 решений легко об
Page 311 and 312:
311 одним из тестов «
Page 313 and 314:
313 Алгоритм 7.1 - Синд
Page 315 and 316:
315 Множество радика
Page 317 and 318:
317 всегда, учитывая
Page 319 and 320:
319 целом (избыточно
Page 321 and 322:
321 управления НМС (А
Page 323 and 324:
323 П. Баком была выс
Page 325 and 326:
325 априорный вес (Ма
Page 327 and 328:
327 агентов (когнити
Page 329 and 330:
329 Радикал является
Page 331 and 332:
331 событий {c} на вре
Page 333 and 334:
333 - существует хотя
Page 335 and 336:
335 Поскольку связка
Page 337 and 338:
337 - автономные адап
Page 339 and 340:
339 протекает, как пр
Page 341 and 342:
341 (А) Фиксация цели
Page 343 and 344:
343 перераспределяе
Page 345 and 346:
345 W = {S} W & {R} W ; - Обес
Page 347 and 348:
347 {G(τ)}, k C >, на основ
Page 349 and 350:
349 Тип_Гемодинам } М
Page 351 and 352:
351 [Определения {def_
Page 353 and 354:
353 Важно отметить, ч
Page 355 and 356:
355 1. ВСС неразрывно
Page 357 and 358:
357 роботов, агентов
Page 359 and 360:
359 11. Множество разн
Page 361 and 362:
361 подчеркнуть, что
Page 363 and 364:
363 их концептуальна
Page 365 and 366:
365 - реализация инте
Page 367 and 368:
367 17. Архитектура ви
Page 369 and 370:
369 пер. с англ. А. Вер
Page 371 and 372:
371 и анализа разнот
Page 373 and 374:
373 университета", 2005
Page 375 and 376:
375 систем». - Київ : М
Page 377 and 378:
377 183. Химико-технол
Page 379 and 380:
379 СОДЕРЖАНИЕ Преди
Page 381 and 382:
381 CONTENTS Preface 3 List of Abbr
Page 383 and 384:
383 Прокопчук Ю. О. Пр
show all

ÐÐ ÐÐÐ¦ÐÐ ÐÐ ÐÐÐÐÐ¬ÐÐ«Ð¥ ÐÐÐÐÐ©ÐÐÐÐ: Ð¼ÐµÑÐ¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ, Ð·Ð°Ð´Ð°ÑÐ¸ ...

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?

ÐÐ ÐÐÐ¦ÐÐ ÐÐ ÐÐÐÐÐ¬ÐÐ«Ð¥ ÐÐÐÐÐ©ÐÐÐÐ: Ð¼ÐµÑÐ¾Ð´Ð¾Ð»Ð¾Ð³Ð¸Ñ, Ð·Ð°Ð´Ð°ÑÐ¸ ...