Бінарна класифікація на основі поєднання теорії приблизних множин і дерев рішень
Предмет дослідження – підвищення точності та ефективності алгоритмів класифікації на основі дерев рішень за допомогою інтеграції принципів теорії приблизних множин (Rough Set), математичного підходу до апроксимації множин. Мета дослідження – розроблення гібридної моделі, яка об’єднує теорію приблиз...
Main Authors: | Дмитро Чернишов, Дмитро Ситніков |
---|---|
Format: | Article |
Language: | English |
Published: |
Kharkiv National University of Radio Electronics
2023-12-01
|
Series: | Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості |
Subjects: | |
Online Access: | https://www.itssi-journal.com/index.php/ittsi/article/view/445 |
Similar Items
-
Бінарна класифікація на основі поєднання теорії приблизних множин і дерев рішень
by: Dmytro Chernyshov, et al.
Published: (2023-12-01) -
Аналіз і вибір методів кастомізації saas-рішень, побудованих за допомогою технологій cloud-native
by: Назарій Романків, et al.
Published: (2023-12-01) -
Поняття та класифікація оперативно-тактичних рішень у теорії оперативно-розшукової діяльності
by: Сергій Олексійович Павленко
Published: (2020-09-01) -
РІШЕННЯ ЗАДАЧІ КЛАСИФІКАЦІЇ В E-LEARNING НА ОСНОВІ МЕТОДУ ПАРАЛЕЛЬНОЇ ПОБУДОВИ ДЕРЕВ РІШЕНЬ
by: Olena Tolstoluzka, et al.
Published: (2018-08-01) -
МЕТОД ФОРМУВАННЯ АСОЦІАТИВНИХ ПРАВИЛ З БАЗИ ДАНИХ SIEM – СИСТЕМИ НА ОСНОВІ ТЕОРІЇ НЕЧІТКИХ МНОЖИН ТА ЛІНГВІСТИЧНИХ ТЕРМІВ
by: Ihor Subach, et al.
Published: (2023-03-01)