Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/45711
Title: Подход к построению классифицирующего дерева на виртуальных данных
Other Titles: A new approach to build classifying tree on virtual data
Authors: Герман, О. В.
Герман, Ю. О.
Наср, С.
Keywords: публикации ученых;виртуальные данные;классифицирующие деревья;virtual data;classification quality
Issue Date: 2021
Publisher: Интернаука
Citation: Герман, О. В. Подход к построению классифицирующего дерева на виртуальных данных / Герман О. В., Герман Ю. О., Наср Сара Набиб // Интернаука. – 2021. – № 30(206). – С. 9–12.
Abstract: Представлен новый подход к построению иерархического классифицирующего дерева, отличающийся тем, что не требует для создания дерева обучающей таблицы с реальными экспериментальными данными. Вместо этого используется техника полного факторного эксперимента с некоторыми ухищрениями, позволяющими снизить вероятность ложного распознавания практически до нуля (о качестве распознавания). Подробно описаны и теоретически обоснованы все шаги предложенного технического решения, а также доказана теорема об обеспечиваемом качестве распознавания. Изложение иллюстрируется примером. Результат статьи могут использоваться научными работниками и инженерами при создании систем классификации, кластеризации, прогнозирования и пр.
Alternative abstract: A new approach to construction of a hierarchical classifying tree is presented, which differs in that it does not require a training table with real experimental data for training. Instead, the technique of a full factorial experiment is used with some tweaks to reduce the probability of false recognition to almost zero (the quality of recognition). All steps of the proposed technical solution are described in detail and theoretically substantiated, and a theorem on the quality of recognition provided is proved. The presentation is illustrated by an example. The result of the article can be used by scientists and engineers when creating systems for classification, clustering,forecasting, etc.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/45711
Appears in Collections:Публикации в зарубежных изданиях

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
German_Podkhod.pdf566.95 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.