Анализ и исследование трудоемкости алгоритмов концептуальной классификации
Определение концептуальной классификации. Обзор концептуальных алгоритмов классификации, средняя оценка их трудоемкости и их применение. Основные параметры, влияющие на эффективность реализованных алгоритмов информационной системы оценки трудоемкости.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 10.03.2019 |
| Размер файла | 13,2 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
ФГБОУ ВПО "Волгоградский государственный технический университет"
Волжский политехнический институт (филиал)
Анализ и исследование трудоемкости алгоритмов концептуальной классификации
Стельмах И.И., Фадеева М.В.
Аннотация
В данной работе дается определение концептуальной классификации, обзор концептуальных алгоритмов классификации, средняя оценка их трудоемкости и их применение.
Ключевые слова: концептуальная классификация, алгоритмы концептуальной классификации, трудоемкость алгоритмов.
Огромный объем данных, который постоянно используется в современном мире требует специальных методов обработки. Цель каждой обработки - это анализ и получение каких - либо выводов. Удобным методом для работы с огромными объемами является классификация. Ее задача из множества единичных объектов получить конечные множества, которые объединяют эти единичные объекты по определенным признакам. Так как в большинстве случаев в процессе классификации объектов исследователь как правило не обладает полным знанием и объем выборки ограничен, то следует обратить внимание на те алгоритмы, которые способны решить данную проблему. С этой задачей хорошо справляются концептуальные алгоритмы, то есть алгоритмы, использующие в своей основе априорные вероятности. Это дает им неоспоримые преимущества перед классическими алгоритмами.
Целью данной работы является: снижение трудоемкости алгоритмов концептуальной классификации. Для достижения поставленной цели был очерчен круг исследовательских задач:
- Провести анализ концептуальной классификации, алгоритмов концептуальной классификации, методов оценки трудоемкости алгоритмов.
- Составить математическое описание информационной системы оценки трудоемкости алгоритмов концептуальной классификации.
- Выполнить программную реализацию информационной системы оценки трудоемкости алгоритмов концептуальной классификации.
- Определить параметры, влияющие на эффективность реализованных алгоритмов информационной системы оценки трудоемкости алгоритмов концептуальной классификации.
Постановка задачи. Классификация является задачей разбиения множества объектов на некоторые группы, которые называются классами. Внутри каждой группы должны находиться «схожие» объекты, тогда как объекты разных группы должны быть максимально отличны.
Большим достоинством классификации является то, что она позволяет выполнить разбиение объектов не по одному заданному параметру, а по заданному набору признаков. Недостатком данного подхода является четкое задание классов, на которые необходимо разбить данные. Но концептуальные алгоритмы позволяют производить классификацию не на основе четких данных, а на основе вероятности принадлежности к тому или иному классу. Это делает их более гибкими и удобными для решения многих задач. Но встает вопрос о целесообразности использования данных алгоритмов. И самым первым вопросом, на который следует ответить, это является ли вероятностная классификация достаточно качественной для ее использования.
Оценка качества классификации может быть произведена двумя
способами:
1) Формальный способ. Формальный способ основан на определении формальных критериев. Наилучшим считается решение, для которого значение формального критерия максимально.
2) Экспертный способ. Решение оценивается специалистами заданной предметной области.
В программной реализации планируется реализовать рассмотренные методы концептуальной классификации и определить параметры, влияющие на их трудоемкость.
информационный алгоритм концептуальный трудоемкость
Библиографический список
1) Назаров А. О. Модель и метод концептуальной кластеризации объектов, характеризуемых нечеткими параметрами // Фундаментальные исследования. 2014. №9-5 С.993-997.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Реализация алгоритмов Краскала и Прима для построения минимального остовного дерева взвешенного связного неориентированного графа. Анализ трудоемкости алгоритмов, их псевдокоды и тестирование. Применение алгоритма Краскала на практике в работе авиалиний.
курсовая работа [142,0 K], добавлен 25.12.2012Оценка вычислительной сложности программы. Реализация алгоритма кодирования информации Хаффмана. Кодировка теста двоичным кодом и в дереве Хаффмана. Бинарный код символов. Символ и частота его появления в тексте. Вычисление трудоемкости алгоритма.
контрольная работа [21,0 K], добавлен 16.12.2012Применение языков программирования для создания Web-приложений. Расчет трудоемкости и затрат на разработку информационной системы. Разработка концептуальной модели, структуры и интерфейса. Размещение сайта на хостинге, регистрация в поисковых системах.
дипломная работа [1,4 M], добавлен 13.06.2015Анализ алгоритмов, оценка параметров алгоритма (эффективности, сложности, правильности). Комплексный анализ эффективности алгоритма на основе комплексной оценки ресурсов формальной системы. Верификация при коллективной разработке программных систем.
презентация [234,9 K], добавлен 22.10.2013Обзор и анализ существующих методик управления проектами и оценки трудоемкости. Разработка алгоритма задания параметров и вычисления трудоемкости и стоимости программного продукта. Отладка и тестирование продукта. Разработка руководства пользователя.
дипломная работа [2,5 M], добавлен 18.11.2017Комплексное исследование истории развития, основных понятий, области применения и особенностей генетических алгоритмов. Анализ преимуществ генетических алгоритмов. Построение генетического алгоритма, позволяющего находить максимум целочисленной функции.
курсовая работа [27,9 K], добавлен 23.07.2011Обзор рекурсивных алгоритмов с позиции теории алгоритмов, теории сложности, с точки зрения практического программирования. Имитация работы цикла с помощью рекурсии. Способы изображения древовидных структур. Синтаксический анализ арифметических выражений.
курсовая работа [432,2 K], добавлен 16.01.2013Классификация алгоритмов маршрутизации. Методы передачи данных. Характеристики коммуникационной составляющей длительности выполнения параллельного алгоритма. Преимущества и недостатки CTR. Оценки трудоемкости для различных топологий и кластеров.
презентация [875,8 K], добавлен 10.02.2014Создание системы предобработки данных; разработка системы классификации на базе методов и алгоритмов машинного обучения, их реализация в программной системе. Предобработка информации, инструкция пользователя, система классификации, машинный эксперимент.
дипломная работа [917,1 K], добавлен 31.01.2015Критерии и основные стратегии планирования процессора. Разработка моделей алгоритмов SPT (Shortest-processing-task-first) и RR (Round-Robin). Сравнительный анализ выбранных алгоритмов при различных условиях и различном количестве обрабатываемых данных.
курсовая работа [179,3 K], добавлен 21.06.2013Программная реализация метода оптимальной классификации одномерного упорядоченного множества на основе "склеивания с ближайшим". Проверка работоспособности программы на основе алгоритмов классификации, вычислительные эксперименты по оценке эффективности.
курсовая работа [414,4 K], добавлен 24.05.2015Построение концептуальной модели и её формализация. Алгоритмизация модели и её компьютерная реализация. Типы моделирующих алгоритмов. Интерпретация результатов моделирования. Структурная схема погрузки готовой продукции. Основные параметры системы.
контрольная работа [816,2 K], добавлен 30.06.2014Положения алгоритмов сжатия изображений. Классы приложений и изображений, критерии сравнения алгоритмов. Проблемы алгоритмов архивации с потерями. Конвейер операций, используемый в алгоритме JPEG. Характеристика фрактального и рекурсивного алгоритмов.
реферат [242,9 K], добавлен 24.04.2015Пакетный метод как основной способ выполнения коммуникационных операций, его содержание и предъявляемые требования. Оценка трудоемкости операции передачи данных между двумя узлами кластера. Этапы разработки параллельных алгоритмов (распараллеливания).
презентация [318,1 K], добавлен 10.02.2014Использование бинарных деревьев для поиска данных. Схемы алгоритмов работы с бинарным деревом. Проектирование алгоритмов и программ. Структура программного комплекса. Язык С# как средство для разработки автоматизированной информационной системы "Адрес".
курсовая работа [914,9 K], добавлен 14.11.2013Понятие алгоритма и анализ теоретических оценок временной сложности алгоритмов умножения матриц. Сравнительный анализ оценки временной сложности некоторых классов алгоритмов обычным программированием и программированием с помощью технологии Open MP.
дипломная работа [1,6 M], добавлен 12.08.2017Основные особенности эволюционных алгоритмов. Описание алгоритмов селекции, мутации, скрещивания, применяемых для реализации генетических алгоритмов. Вычисление функции приспособленности. Программная реализация. Тестирование и руководство пользователя.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 11.03.2014Методы анализа данных, применяемые в диагностике. Кластерный анализ, иерархическая группировка. Система статистического анализа, язык программирования, интерфейс для связи. Установка для контроля сварных соединений. Векторы классификации для измерений.
дипломная работа [769,3 K], добавлен 03.01.2014Шифрование с использованием симметричных алгоритмов. Генерация зарытого ключа для асимметричных алгоритмов шифрования. Применение асимметричных алгоритмов шифрования. Управление цифровыми сертификатами и управление списками отзыва сертификатов.
учебное пособие [677,6 K], добавлен 13.10.2015Исследование элементов эллиптических кривых, необходимых для реализации криптографических протоколов. Изучение алгоритмов арифметики точек эллиптической кривой и способов генерации кривых для криптографических алгоритмов. Описание алгоритмов шифрования.
курсовая работа [371,2 K], добавлен 07.08.2012
