АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ ПРОЦЕДУРА ПОЛУЧЕНИЯ УСЕЧЕННОГО НАБОРА ПРИЗНАКОВ ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ ОПОРНОГО МНОЖЕСТВА В МЕТОДЕ ЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ : научное издание | Научно-инновационный портал СФУ

АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ ПРОЦЕДУРА ПОЛУЧЕНИЯ УСЕЧЕННОГО НАБОРА ПРИЗНАКОВ ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ ОПОРНОГО МНОЖЕСТВА В МЕТОДЕ ЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ : научное издание

Перевод названия: ALGORITHMIC PROCEDURE FOR CONSTRUCTING THE TRUNCATED SET OF ATTRIBUTES TO FORM A SUPPORT SET IN A METHOD OF THE LOGICAL ANALYSIS OF DATA

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2018

Ключевые слова: Truncated set, Support set, classification, pattern, Усеченный набор, опорное множество, классификация, закономерность

Аннотация: Предлагается подход для идентификации подмножества признаков, которые могут разделить с высокой точностью положительные и отрицательные наблюдения в задаче классификации. Экспериментальные исследования подхода проводятся на задаче прогнозирования осложнений инфаркта миокарда. The approach for the identification of an attributes subset which can separate the positive and negative observations for a classification problem with high accuracy is proposed. The experimental studies of the approach are conducted on a problem of forecasting of complications of a myocardial infarction.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Системы управления и информационные технологии

Выпуск журнала: Т. 73, 3

Номера страниц: 37-40

ISSN журнала: 17295068

Место издания: Воронеж

Издатель: Общество с ограниченной ответственностью Издательство Научная книга

Персоны

  • Кузьмич Р.И. (Сибирский государственный университет науки и технологий им. акад. М.Ф. Решетнёва)
  • Ступина А.А. (Сибирский государственный университет науки и технологий им. акад. М.Ф. Решетнёва)
  • Машинец Е.Е. (Сибирский государственный университет науки и технологий им. акад. М.Ф. Решетнёва)
  • Ступин А.О. (Сибирский государственный университет науки и технологий им. акад. М.Ф. Решетнёва)

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.