Методы формирования выборок для построения диагностических моделей по прецедентам

Abstract

Решена актуальная задача разработки математического обеспечения для формирования обучающих выборок. Получили дальнейшее развитие переборные и эволюционные методы комбинаторного поиска, которые модифицированы для формирования выборок путем введения разработанных критериев для отбора, цензурирования и псевдокластеризации экземпляров, что позволяет ускорить процесс формирования выборок и обеспечить их соответствие заданным критериям при ограниченном объеме. Определены оценки сложности разработанных методов. Библиогр.: 9 назв.

The actual problem of mathematical support development for training sample forming is solved. The exhaustive search and evolutionary methods of combinatorial search were further developed. They are modified for sampling by the introduction of the developed criteria for exemplar selection, censoring and pseudo-clustering. This allows to speed up the process of sampling and to ensure its compliance with specific criteria in limited volume. The complexity of the developed methods is estimated. Refs.: 9 titles.