Обгрунтовано процес редукції ребер розв'язуючих дерев (РД) з використанням імовірнісного підходу до оцінювання емпіричних закономірностей як невипадковостей. Одержано оцінки випадкового виявлення в стандартних навчальних таблицях кон'юктивних закономірностей як ребер РД заданого рангу й у цілому - оцінки можливості "випадкового" виявлення РД-структури заданої складності. Запропоновано новий алгоритм синтезу сукупності РД з обмеженням на ранг ребер. Розв'язано проблему синтезу емпіричного розв'язуючого лісу як розв'язуючого правила, у якому дотримується обмеження на ранг ребер (кон'юнкцій) РД, і зберігається можливість правильної класифікації всіх об'єктів навчальної вибірки. З урахуванням ємнісної характеристики Вапніка - Червоненкіса досліджено складність і одержано оцінку I/CD класу розв'язуючих правил, породжуваних емпіричним розв'язуючим лісом. З використанням алгебричного підходу до розпізнавання побудовано модель алгебричної корекції r - некоректного емпіричного лісу.

  Скачати повний текст