Принимаем к оплате

Принимаем к оплате Webmoney

Купить Распознавание бинарных векторов на основе Data Mining
Распознавание бинарных векторов на основе Data Mining

Есть в наличии.
  Цена:
3420.13 руб.

В нашем магазине вы сможете купить Распознавание бинарных векторов на основе Data Mining дешево и надежно. Оплата онлайн, любым удобным способом. Диплом на тему: Исследование проблемы распознавания бинарных векторов на основе технологии Data Mining
Содержание
Введение 7
1 Распознавание образов 10
1.1 Формализация рассуждений 10
1.2 Общая характеристика проблемы распознавания 13
1.3 Цели распознавания 16
1.4 Общая характеристика задач распознавания 17
1.5 ТИПЫ задач распознавания 19
2 Информационное обеспечение задач распознавания 20
2.1 Признаки и шкалы их измерения 20
2.1.1 Шкалы качественных признаков 21
2.1.2 Шкалы количественных признаков 22
3 Методы распознавания образов 23
3.1 R – модель распознавания 25
3.2 S – модель распознавания 26
3.3 П - модель распознавания 28
3.4 Л - модель распознавания 28
3.5 Г – модель распознавания 28
4 Типы закономерностей, выявляемые технологией Data Mining 30
4.1 Ассоциация 30
4.2 Последовательность 35
4.3 Кластер 37
4.4 Предиктор 40
4.5 Опорное множество 41
5 Методы поиска опорных векторов 44
5.1 Случайный поиск с адаптацией 44
5.2 Факторный анализ 45
5.3 Метод корреляционных плеяд 49
5.4 Байесовские сети 50
5.5 Деревья решений 53
5.6 Визуализация 57
5.7 Поиск экстремальных подмножеств 60
6 Проблема нахождения опорных множеств 61
6.1 Тестовые методы поиска опорных множеств 61
6.2 Приближенный метод 61
6.3 Метод определения всех тупиковых тестов 63
6.4 Достоинства и недостатки тестовых методов 66
7. Предлагаемый подход к модификации метода поиска опорных векторов в технологии Data Mining 68
7.1. Содержательные предпосылки модификации тестовой процедуры 68
5.2. Логические связки 69
7.3. Модифицированная процедура нахождения опорных векторов 70
Заключение 79
Список используемой литературы 80

Введение
Вся наша жизнь пронизана проблемами. Каждый человек ежедневно сталкивается с необходимостью принятия решений. Их так много и принимают их так часто, что в большинстве случаев это просто не осознается. Только наиболее важные и трудные решения как-то выделяются и становятся предметом анализа [19].
В последние годы распознавание образов находит все большее применение в повседневной жизни. Распознавание речи и рукописного текста значительно упрощает взаимодействие человека с компьютером, распознавание печатного текста используется для перевода документов в электронную форму. Популярно мнение, что распознавание, как и прочие алгоритмы искусственного интеллекта, есть черная магия, недоступная простым смертным. На самом же деле алгоритмы, лежащие в основе распознавания, довольно очевидны, нужно лишь зайти чуть издалека и определиться с терминами.
Базовым является неопределимое понятие множества. В компьютере множество представляется набором неповторяющихся однотипных элементов. Слово «неповторяющихся» означает, что какой-то элемент в множестве либо есть, либо его там нет. Универсальное множество включает все возможные для решаемой задачи элементы, пустое не содержит ни одного.
В классической постановке задачи распознавания универсальное множество разбивается на части-образы. Образ какого-либо объекта задается набором его частных проявлений.
Методика отнесения элемента к какому-либо образу называется решающим правилом. Существует важное понятие – метрика, способ определения расстояния между элементами универсального множества. Чем меньше это расстояние, тем более похожими являются символы, звуки – то, что мы распознаем. Обычно элементы задаются в виде набора чисел, а метрика в виде функций. От выбора представления образов и реализации метрики зависит эффективность программы, один алгоритм распознавания с разными метриками будет ошибаться с разной частотой.
Одной из главных задач на сегодня является применение вычислительных машин для решения задач распознавания образов. Сопоставление образов представляет собой основную задачу распознавания и играет существенную роль в информатике в целом. На основе алгоритмов распознавания были созданы автоматизированные системы распознавания образов, для автоматизации группы процессов восприятия и познания, связанных с поиском, выдел
Количество продаж товара - 0
Тип товара: Товар: файл (91114072044117.rar, 347070 байтов)
Загружен - 14.11.2009 07:20:44
Продавец - DVEGUN
Количество положительных отзывов: 0
Количество отрицательных отзывов: 0