321

Распознавание принадлежности объектов к заданным классам детерминированными методами

Отчет о прохождении практики

Экономическая теория и математическое моделирование

Принадлежность объектов к одному из заданных классов. Мера сходства между объектами aj и ak по одному количественному признаку. определение принадлежности заданного объекта к одному из классов по средней мере сходства этого объекта и объектов заданных классов.

Русский

2012-12-07

66.5 KB

9 чел.

Министерство образования и науки Российской Федерации

ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

“Тюменский государственный нефтегазовый университет”

ИНСТИТУТ ГЕОЛОГИИ И НЕФТЕГАЗОДОБЫЧИ

Кафедра «Моделирование и управление

процессами нефтегазодобычи»

Отчет по лабораторной работе №5

«Распознавание принадлежности объектов к заданным классам детерминированными методами»

Выполнила: студентка гр.ИСТ-08

Буркова Наталья

Проверил: Туренко С.К.

 

 

Тюмень, 2012

Вариант 3

Цель:

Определить принадлежность объектов к классу методами «по ближайшему среднему» и «ближайшему одному»

Дано:

10 объектов, на которых определены два свойства f1 и f2  и принадлежность объектов к одному из двух классов P

№ объекта

f1

f2

P

1

1

13

1

2

3

14

1

3

5

7

1

4

7

9

1

5

10

10

1

6

8

13

2

7

9

20

2

8

11

21

2

9

12

25

2

10

13

15

2


2 контрольных объекта
q1 и q2

№ варианта

q1

q2

f1

f2

f1

f2

3

8

13

15

27

Определить:

принадлежность объектов к одному из заданных классов

Алгоритмы:

Мера сходства между объектами aj и ak по одному количественному признаку fi:

,

где ,  –  значение fi-го признака соответственно   aj  и ak  объекта,

- максимальное  расхождение значений признака  fi среди всех объектов указанных классов

Мера сходства между объектами aj и ak по одному качественному признаку fi:

Мера сходства между объектами aj и ak по системе признаков fi, i = 1..n:

,

где  - вес fi-го признака, .

  1.  «по ближайшему среднему»

Суть алгоритма – определение принадлежности заданного объекта к одному из классов по средней мере сходства этого объекта и объектов заданных классов.

1.1) Вычисляем меры сходства контрольного объекта  с каждым из объектов заданных классов – ;

1.2)  Вычисляем среднюю меру сходства с объектами каждого класса – , где m – количество классов;

1.3) Контрольный объект  относится к классу, с объектами которого имеет максимальную среднюю меру сходства

  1.  «по ближайшему одному»

Суть алгоритма: контрольный объект принадлежит к тому классу, к которому относится объект, максимально похожий на контрольный.

2.1) Вычисляем меры сходства между контрольным объектом и всеми эталонными объектами –

2.2) Определяем максимальную меру сходства  

   2.3)  Контрольный объект  принадлежит к тому же классу что и эталонный объект , с которым он имеет максимальную меру сходства

Решение:

Вывод: 

классы принадлежности, определенные по методам "ближайшего среднего" и "ближайшего одного": в первом случае объект относится к 1 классу, во втором - ко 2 классу.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

21694. ПАРАЛЛЕЛЬНАЯ СХЕМА УПРАВЛЕНИЯ 538.5 KB
  ПАРАЛЛЕЛЬНАЯ СХЕМА УПРАВЛЕНИЯ В параллельной архитектуре нейронного управления нейронная сеть используется наравне с обычным ПИДрегулятором. Настройка выполняется таким образом чтобы выходной сигнал объекта управления как можно точнее соответствовал заданному опорному сигналу . Из этих примеров следует что даже если удастся разработать хорошую общую стратегию управления может возникнуть необходимость в её настройке с целью получения лучших практических результатов.
21695. ПРИЛОЖЕНИЯ НЕЙРОННОГО УПРАВЛЕНИЯ 453.5 KB
  Далее мы будем изучать примеры практического применения некоторых методов нейроуправления и не только нейроуправления для реальных систем. ПРИЛОЖЕНИЯ НЕЙРОННОГО УПРАВЛЕНИЯ В качестве реальной системы будем рассматривать систему управления температурой водяной ванны инвертированный маятник систему управления генератором в электрическом транспортном средстве и печь как многомерный объект управления со многими входами и выходами. Система управления температурой водяной ванны Система управления представляет собой регулятор температуры для...
21696. МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА 286 KB
  Вычисления соответствующие действиям нечёткого контроллера в системе управления температурой водяной ванны можно представить в виде следующего алгоритма: Шаг 1. Гн Омату рассматривает помимо нейросетевого и нечёткого управления ещё два способа управления водяной ванной. По результатам экспериментов из всех схем управления схема ПИД наиболее проста в реализации.
21697. Система стабилизации перевёрнутого маятника 668.5 KB
  Система стабилизации перевёрнутого маятника Перевёрнутый маятник представляет собой модель нестабильной системы управления сам маятник закреплён сверху на тележке которая может перемещаться вправо и влево в горизонтальной плоскости причём это перемещение является управляемым. Задача управления состоит в стабилизации маятника в вертикальном положении на возможно более продолжительное время. Цель управления состоит в том чтобы переместить тележку в позицию таким образом чтобы маятник оставался в вертикальном положении.
21698. Применение нейросетей для управления печью 145 KB
  В таких случаях целью управления является возможно более быстрое и плавное достижение требуемой температуры с последующим удерживанием её значения в заданных пределах. Система управления печью разработана японской фирмой Omron Inc. Структурная схема системы управления печью В состав системы управления входит модуль датчиков плата параллельного интерфейса вводавывода компьютер NEC PC9801F и исполнительное устройство.
21699. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТА 198.5 KB
  Более простое и пожалуй более понятное базовое определение интеллекта даёт доцент Днепропетровского национального университета Алексей Дубинский. Способность это мера интеллекта. Измеряется величиной интеллекта.
21700. ЦЕЛИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА 152.5 KB
  При этом все объекты делятся на порядки и объект более высокого порядка может управлять только объектом более низкого порядка т. Из теории объектов следует что все программы объекты одного порядка а значит не существует программы которая могла бы генерировать другие программы. Точнее три порядка и три подпорядка третьего порядка. Итак объекты 1го порядка это материальные носители данных.
21701. ТЕОРИЯ ОБЪЕКТОВ 431 KB
  его модификации отражающие некоторые значимые конструктивные отличия объектов одного порядка порядок. Из приведённого выше определения следует что Вселенная это объект Мира более низкого порядка. 2 Объект более высокого порядка полностью включает в себя все свойства объекта низшего порядка в том числе и в потенциальной форме. Следует заметить что свойства объекта низшего порядка могут быть полностью равны свойствам объекта высшего порядка и они при этом не сольются поскольку в результате наличия у объекта более высшего порядка...
21702. ОБЪЕКТЫ ТРЕТЬЕГО ПОРЯДКА 491.5 KB
  2} Итак с помощью объектов 2го порядка мы можем изменять состояния различных объектов 1го порядка.1 В него мы введём дополнительный объект 1го порядка изменение состояния которого через универсальный интерфейс отражается на остальных объектах 1го порядка. Введём также генератор случайности дающий возможность случайно выбрать какой объект 1го порядка следует изменить наиболее сильно и в каком направлении.