На сучасному етапі розвитку інформаційних систем та технологій, які базуються на математичних моделях теорії штучного інтелекту (методах та схемах алгоритмічних дерев класифікації), виникає принципова проблема вузької спеціалізації наявних підходів та методів у соціально-економічних, екологічних та інших системах первинного аналізу та обробки великих масивів інформації. Задачі, які об'єднуються тематикою розпізнавання образів, дуже різноманітні та виникають у сучасному світі в усіх сферах економіки та соціального контенту діяльності людини, що приводить до необхідності побудови та дослідження математичних моделей відповідних систем. На сьогодні немає універсального підходу до їх розв'язання, запропоновано декілька досить загальних теорій та підходів, що дозволяють вирішувати багато типів (класів) задач, але їх прикладні застосування відрізняються досить великою чутливістю до специфіки самої задачі або предметної області застосування. Розглянуто проблеми моделей логічних та алгоритмічних дерев класифікації (схем ЛДК/АДК), пропонує оцінку складності структур алгоритмічних дерев (моделей дерев класифікації), які складаються з незалежних та автономних алгоритмів класифікації і будуть являти собою певною мірою новий алгоритм розпізнавання (зрозуміло, що синтезований із відомих схем, алгоритмів та методів). Нині актуальні різні підходи до побудови систем розпізнавання у вигляді дерев класифікації (ЛДК/АДК), причому інтерес до методів розпізнавання, які використовують дерева класифікації, викликаний багатьма корисними властивостями, якими вони володіють. При цьому відомо, що процес класифікації нових, таких, що досі не зустрічалися, об'єктів світу багатьох тварин і людей (за винятком об'єктів, інформація про які передається генетичним шляхом (наслідковим), а також в деяких інших випадках), відбувається за так званим логічним деревом рішень (у зв'язку з нейромережевою концепцією). Зрозуміло, що доцільно не розробляти новий алгоритм, а запропонувати деяку концепцію раціонального використання вже накопиченого потенціалу алгоритмів та методів класифікації у вигляді моделей структур АДК. Саме тому ця робота має намір хоча б частково подолати ці обмеження та присвячена оцінці складності процедури побудови моделей алгоритмічних (логічних) дерев класифікації в галузі задач розпізнавання. Розглянуто останні наукові публікації у відкритому доступі, які присвячені загальній проблемі підходів, методів, алгоритмів та схем розпізнавання (моделей ЛДК/АДК) дискретних об'єктів (дискретних зображень) у задачах розпізнавання образів (теорії штучного інтелекту). Можливість простого та економного методу побудови моделі або структур АДК/ЛДК та оцінка складності такої процедури (моделі структури АДК/ЛДК) на основі початкових масивів дискретної інформації великого об'єму. Запропоновано оцінку складності процедури побудови АДК для довільного випадку (для умов слабкого та сильного розділення класів навчальної вибірки). Розв'язок цього питання має принциповий характер, щодо питань оцінки структурної складності моделей класифікації (у вигляді деревоподібних конструкцій), структур АДК дискретних об'єктів для широкого класу прикладних задач класифікації та розпізнавання в плані розробки перспективних схем та методів іх фінальної оптимізації (мінімізації) конструкції. Висновки: досліджені питання структурної складності конструкцій ЛДК/АДК, запропоновано верхню оцінку складності для процедурипобудови алшоритмічного дерева класифікації в умовах слабкого та сильного розділення класів початкової навчальної вибірки.

 Наукова періодика України 

---

Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)

• Повхан Ігор Федорович (технічні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"