174 W = {} = {, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , }. Преобразуем множество W во множество W′: W′ = {} = {, , , , , , , , , , , , , , } = ∪ j = 1,…,15 W j (p j ). Возможное разбиение A интервала [12; 22,45] приведено в таблице 4.13. Таблица 4.13 – Возможное разбиение по методу штрихкода Интервалы A j Z j Тип p j j [12; 13) 1,2 1 1 [13; 14) 1,7 2 2 [14; 14,1) 1,2,3 3 3 [14,1; 15) 1 4 4 [15; 16) 2,4,8 5 5 [16; 17) 1,2 1 6 [17; 17,15) 1,2,5 6 7 [17,15; 18) 1 4 8 [18; 19) 1,2 1 9 [19; 20) 2,3,4,5 7 10 [20; 20,4) 7 8 11 [20,4; 21) 1 4 12 [21; 22) 2,4,5,6 9 13 [22; 22,45) 8 10 14 [22,45; 22,45] 1 4 15 Разбиение (4.7) графически удобно отображать в виде последовательности цветных полосок (такое представление и дало название методу). Совпадающие типы отображаются одним цветом и имеют одну высоту (рис. 4.23) Рис. 4.23 – Разбиение «Штрихкод»
175 Построим (автоматически) конфигуратор на основе разбиения A. Типы p будут играть роль алиасов (меток) элементов первого дискретного домена. На следующих уровнях попарно объединяются соседние типы и так до тех пор, пока на очередном уровне не окажется 2 − 3 элемента. Тест { 4 {1 - 4 ^1 3; 5 - 8 ^5 7; 9 - 10 ^9} 3 {1 - 2 ^1 2; 3 - 4 ^3 4; 5 - 6 ^5 6; 7 - 8 ^7 8; 9 - 10 ^9 10} 2 {12 - 13 ^1 [12; 13); 13 - 14 ^2 [13; 14); 14 - 14,1 ^3 [14; 14,1); 14,1 - 15 ^4 [14,1; 15); 15 - 16 ^5 [15; 16); 16 - 17 ^1 [16; 17); 17 - 17,15 ^6 [17; 17,15); 17,15 - 18 ^4 [17,15; 18); 18 - 19 ^1 [18; 19); 19 - 20 ^7 [19; 20); 20 - 20,4 ^8 [20; 20,4); 20,4 - 21 ^4 [20,4; 21); 21 - 22 ^9 [21; 22); 22 - 22,45 ^10 [22; 22,45); 22,45 ^4 [22,45; 22,45]} 1 {[12; 22,45]}}. G(Тест) = {1 → 2 → 3 → 4}. Возможно, на 3-м уровне целесообразнее было объединить элементы таким образом, чтобы уровнять их суммарные «веса» (длины интервалов). На последующих уровнях также можно уравновешивать суммарные веса элементов. В ряде практических задач мы так и поступали (см. раздел 4.3.3). Наконец, в рамках одного конфигуратора можно реализовать несколько способов объединения элементов, получив «ветвистый», а не линейный конфигуратор. Легко убедиться в том, что если все пары наблюдений из W имеют одно и то же заключение z (например, z = 1), то разбиения не происходит, т.е. A = {}. Одному и тому же штрихкоду (рис. 4.23) могут соответствовать разные разбиения A интервала [x min , x max ]. Приведем алгоритмы некоторых разбиений A. Левый штрихкод. Вход: Множество наблюдений W. 1. Строим множества W’ и W” = {}. 2. Полагаем A 1 = [x min , ) = [x 1 , ), тип - p 1 , W 1 (p 1 ) = 1 . Требуется определить правую границу интервала A 1 . 2.1 Берем следующее наблюдение 2 . Если p 2 = p 1 , то A 1 поглощает точку x 2 (W 1 = W 1 ∪ 2 ) и так до тех пор, пока не встретится кортеж j с p j отличным от p 1 . 2.2 Полагаем A 1 = [x 1 , x j ) и A 2 = [x j , ), тип - p j, W 2 (p j) = j . 3. Шаг 2 выполняем для A 2 и далее до полного исчерпания множества W”. Выход: Разбиение A. Пример левого штрихкода приведен в таблице 4.13.
- 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 and 168: G(Показатель) = {1 → 2
- Page 169 and 170: 169 Урожайность (г) {3
- Page 171 and 172: 171 «Эффективность»
- Page 173: 173 4.3.1 Описание мето
- 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