Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/55570
Title: The Properties Generality Principle and Knowledge Discovery Classification
Other Titles: Принцип общности свойств и KD-классификация
Authors: Krasnoproshin, V.
Rodchenko, V.
Karkanitsa, A.
Keywords: материалы конференций;intelligent systems;pattern recognition;learning from examples
Issue Date: 2024
Publisher: БГУИР
Citation: Krasnoproshin, V. The Properties Generality Principle and Knowledge Discovery Classification = Принцип общности свойств и KD-классификация / V. Krasnoproshin, V. Rodchenko, A. Karkanitsa // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS) : сборник научных трудов / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. В. Голенков [и др.]. – Минск, 2024. – Вып. 8. – С. 115–120.
Abstract: The paper examines the actual problem of automatic detection of hidden interpretable patterns in intelligent systems. The conceptual basis of the process of learning from examples is determined by the methods of class description and separation. Three basic principles are known: enumeration of class members, generality of properties and clustering. We propose an original method for implementing the principle of generality of properties based on the search for combinations of features that provide class distinction. The eff ectiveness of the approach is confi rmed by the results of numerical experiment.
Alternative abstract: В работе исследуется актуальная проблема автоматического обнаружения скрытых интерпретируемых закономерностей в интеллектуальных системах. Концептуальную основу процесса обучения по прецедентам определяют способы описания и разделения классов. Известны три базовых принципа: перечисления членов класса, общности свойств и кластеризации. Предлагается оригинальный метод реализации принципа общности свойств, основанный на поиске сочетаний признаков, обеспечивающих различение классов. Эффективность подхода подтверждается результатами численного эксперимента.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/55570
Appears in Collections:OSTIS-2024

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
The_ Properties.pdf153.32 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

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