Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/26722
Название: Исследование и апробация ключевых метрик для прецедентного анализа, применяемых на ограниченном наборе формализованных данных
Авторы: Алексеева, Алина Александровна
Научный руководитель: Фофанов, Олег Борисович
Ключевые слова: База данных; Алгоритм; Функциональная модель; База знаний; Нечеткая логика; Метрика; Прецедентный подход; database; Case based reasoning; Metrics; Fuzzy logic; Knowledge base; Algorithm; Functional model
Дата публикации: 2016
Библиографическое описание: Алексеева А. А. Исследование и апробация ключевых метрик для прецедентного анализа, применяемых на ограниченном наборе формализованных данных : дипломный проект / А. А. Алексеева ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Институт кибернетики (ИК), Кафедра оптимизации систем управления (ОСУ) ; науч. рук. О. Б. Фофанов. — Томск, 2016.
Аннотация: Прецедентный подход – это процесс (методология) решения новой задачи (проблемы) путем повторного использования и адаптации (при необходимости) решений, которые были ранее получены при решении подобных задач. Основным понятием является прецедент – это структурированное представление накопленного опыта в виде данных и знаний, обеспечивающее его последующую автоматизированную обработку при помощи специализированных программных систем.
Case based reasoning (CBR) is a decision-making approach that uses a collection of past cases, each of which typically consists of a description of a problem and a corresponding solution, to solve new problems not found in but implied by old cases. When a new problem is encountered, the general strategy applied in CBR is to search for the most similar old cases and either reuse the solution of some retrieved case or modify it as appropriate for the new problem context. Accordingly, the measure used to determine the similarity between the new problem and the old cases plays a significant role. The ability to correctly determine case similarity determines the overall performance of the case-based reasoner. Thus, choosing a good similarity measure for a CBR system is critical.
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/26722
Располагается в коллекциях:ВКР

Файлы этого ресурса:
Файл РазмерФормат 
TPU177659.pdf1,79 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.