Использование методов интеллектуального анализа в задачах бинарной классификации
Автор: Алексеева Венера Арифзяновна
Журнал: Известия Самарского научного центра Российской академии наук @izvestiya-ssc
Статья в выпуске: 6-2 т.16, 2014 года.
Бесплатный доступ
Рассматривается задача бинарной классификации объектов. Для решения предлагается использование методов интеллектуального анализа, таких, как деревья решений, нейронные сети, нечеткая логика, метод ближайших соседей. Проводится сравнительный анализ эффективности рассматриваемых методов при бинарной классификации объектов.
Бинарная классификация, интеллектуальный анализ, нейронные сети, деревья решения, нечеткие методы, метод ближайших соседей
Короткий адрес: https://sciup.org/148203540
IDR: 148203540
Список литературы Использование методов интеллектуального анализа в задачах бинарной классификации
- Quinlan, J.R. C4.5: Programs for Machine learning. Morgan Kaufmann Publishers 1993. 324 p.
- Алгоритм ближайшего соседа . -Режим доступа: http://www.basegroup.ru/library/analysis/regression/knn/, свободный.
- Алексеев, В.В. Логико-вероятностное моделирование риска портфеля ценных бумаг/В.В. Алексеев, Е.Д. Соложенцев//Информационно-управляющие системы. 2007. № 6. С. 49-56.
- Клячкин, В.Н. Сравнительный анализ точности нелинейных моделей при прогнозировании состояния системы на основе марковской цепи/В.Н. Клячкин, Ю.С. Донцова//Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2013. Т. 15, № 4(4). С. 924-927.
- Круглов, В.В. Интеллектуальные информационные системы: компьютерная поддержка систем нечеткой логики и нечеткого вывода/В.В. Круглов, М.И. Дли. -М.: Физматлит, 2002. 256 с.
- Ясницкий, Л.Н. Введение в искусственный интеллект. -М.: Издательский центр «Академия», 2005. 176 с.
- Штовба, С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB. -М: Горячая линия-Телеком, 2007. 288 с.
Статья научная
