Главная » Просмотр файлов » _учебник_ Журавлев Ю.И. Распознавание. Математические методы. Программная система. Практические применения (2005)

_учебник_ Журавлев Ю.И. Распознавание. Математические методы. Программная система. Практические применения (2005) (1185319), страница 24

Файл №1185319 _учебник_ Журавлев Ю.И. Распознавание. Математические методы. Программная система. Практические применения (2005) (_учебник_ Журавлев Ю.И. Распознавание. Математические методы. Программная система. Практические применения (2005).pdf) 24 страница_учебник_ Журавлев Ю.И. Распознавание. Математические методы. Программная система. Практические применения (2005) (1185319) страница 242020-08-25СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 24)

Для распознавания диабета использовалисьследующие восемь признаков: количество беременностей, концентрация глюкозы вплазме, диастолическое кровяное давление, толщина складки кожи в районе трицепса, 2-хчасовой тест на содержание инсулина в крови, индекс массы тела, наследственнаяфункция диабета, возраст.

Точность построенного алгоритма распознавания составляла77% правильных ответов. Логические закономерности достигали качества 20.5% (процент115пациентов, на которых они выполнялись). Подобным примером является следующаяконъюнкция: (x1 ≤ 9,5) & (154,5 ≤ x2 ≤ 197,5) & (69 ≤ x3 ≤ 105) & (x4 ≤ 42,5) & (x5 ≤ 479)(23,35 ≤ x6 ≤ 51,15) & (0,1365 ≤ x7 ≤ 1,263) & (21,5 ≤ x8 ≤ 57,5) .Примечание. Автор постановки задачи и данных Vincent Sigillito (vgs@aplcen.apl.jhu.edu), Research Center, RMI Group Leader, AppliedPhysics Laboratory, The Johns Hopkins University, Johns Hopkins Road, Laurel, MD 20707.4.2.7. Диагностика рака груди и распознавание меланомыЗадача диагностики рака груди рассматривалась по данным /72/.

Обучающаявыборка состояла из 344 эталонов, в том числе, 218 из класса « benign » и 126 из класса“malignant”. Для описания объектов использовались 9 признаков, принимающихцелочисленные значения от 1 до 10:1. Clump Thickness1 – 10;2. Uniformity of Cell Size1 – 10;3. Uniformity of Cell Shape 1 – 10;4. Marginal Adhesion1 – 10;5. Single Epithelial Cell Size 1 – 10;6. Bare Nuclei1 – 10;7. Bland Chromatin1 – 10;8. Normal Nucleoli1 – 10;9. Mitoses1 - 10.Контрольная выборка включала 355 объектов.

Результаты, приведенные втаблице 8, показывают как высокую точность методов коллективного распознавания, таки являются иллюстрацией решения «простой задачи» - когда классы хорошо разделимы,тогда точность всех алгоритмов является высокой и примерно равной.Методы распознаванияПроцентправильных ответов наконтрольной выборкеАлгоритмы вычисления оценок95.5Линейный дискриминант Фишера94.4Линейная машина94.9Логические закономерности94.9Многослойный персептрон93.2k – ближайших соседей95.2Метод опорных векторов95.2Статистически взвешенные синдромы94.4Тестовый алгоритм93.0116КОЛЛЕКТИВНЫЕ РЕШЕНИЯМетод Байеса94.6Области компетенции95.8Голосование по большинству95.8Выпуклый стабилизатор95.5Шаблоны принятия решений95.2Динамический метод Вудса94.6Таблица 1.

Результаты контрольных испытаний различных алгоритмов на задаче диагностики рака грудиРезультаты, приведенные в таблице 1 показывают как высокую точностьметодов коллективного распознавания, так и являются иллюстрацией решения «простойзадачи» - когда классы хорошо разделимы, тогда точность всех алгоритмов являетсявысокой и примерно равной.В таблице 2 приведены веса признаков, посчитанные с использованием метода«логическиезакономерности».Различиявихзначенияхнезначительны,чтосвидетельствует об информативности всех признаков.Анализ признаковВес признака №1 0.825Вес признака №2 0.907Вес признака №3 0.812Вес признака №4 0.799Вес признака №5 0.719Вес признака №6 0.600Вес признака №7 0.800Вес признака №8 0.916Вес признака №9 0.862Таблица 2.

Веса признаковНаилучшейлогическойзакономерностьювторогоклассаявляетсяпредикатP(x)=(2<=X3<=9)&(5<=X7), выполняющийся на 67% эталонов второго класса.В трудах 9-й Скандинавской конференции (Швеция, г. Уппсала, 6-9 июня 1995 г.)были приведены предварительные результаты решения задачи распознавания меланомыпо 32 признакам, первые 12 изкоторыхописываютгеометрическуюформуновообразования кожи, последние 21 признак - ее радиологические характеристики /65/.Исходную информацию составила выборка из числовых строк, каждая из которыхявляется 32-признаковым описанием либо злокачественной опухоли (класс 1) - malignantlesions, либо неопасного новообразования (класс 3) - benign lesions, либо “переходного,промежуточного состояния новообразования” (класс 2) - dysplastic pigmented skin lesions.Задача распознавания мелономы состояла в автоматическом отнесении некоторой строки117из 32 чисел, являющейся описанием новообразования кожи некоторого пациента, кодному из трех вышеуказанных классов.

Исходная информация была разбита на дветаблицы, включающей представителей всех классов: таблицу обучения (17 объектовпервого класса, 20 второго и 20 третьего) и таблицу контроля (12, 10 и 10 объектовсоответствующих классов). Таблицы обучения и контроля в точности соответствуютэкспериментам в /65/, там же приведены описания признаков.Точность распознавания с помощью комбинаторно-логических методов на контрольнойвыборке составила 71.9%, что соответствует максимально достигнутой при сравнении сдругими подходами. Следует отметить, что обучающая выборка объектов существеннонепредставительна. В данной ситуации точность статистических методов существеннониже(чтоподтверждаетсяипубликацией/65/).Приисключениииззадачипромежуточного второго класса, т.е.

ее сведения к ответу на вопрос «есть или нетзлокачественное новообразование», точность диагностики превышает 90%.4.2.8. Распознавание сужения сердечных сосудов.Рассматривалась задача определения наличия сердечных заболеваний у людей изгруппы риска, с жалобами на боли в груди. Выборка содержит данные обследования 270пациентов, у 120 из которых обнаружено более чем 50% сокращение диаметра крупныхсосудов. Результаты обследования пациента выражаются в виде 13 признаков, таких каквозраст, количество холестерина в сыворотке крови, кровяное давление, пульс, локацияболей и другие.

Точность распознавания в данной задаче с двумя классами составилаболее 83% в режиме скользящего контроля. Особенность информации – разнотипныепризнаки.Примечание. Авторы постановки задачи и данных 1. Hungarian Institute of Cardiology. Budapest: Andras Janosi, M.D.2. University Hospital, Zurich, Switzerland: William Steinbrunn, M.D.3. University Hospital, Basel, Switzerland: Matthias Pfisterer, M.D.4.

V.A. Medical Center, Long Beach and Cleveland Clinic Foundation:Robert Detrano, M.D., Ph.D.4.3. Приложения в области техники4.3.1. Диагностика состояний нефтепромыслового оборудования в отношениисолеобразованияВ процессе эксплуатации нефтепромыслового оборудования возникают негативныепроцессы, существенно осложняющие нефтедобычу.

Так, обводнение нефтяных скважин118в условиях интенсивной разработки месторождений во многих случаях приводит к образованию неорганических солей (обычно карбоната кальция). Последующее их отложение внефтепромысловом оборудовании (НПО) существенно усложняет эксплуатацию скважин,приводит к поломке погружных электроцентробежных насосов, значительно сокращаетмежремонтный период работы скважин.Эффективность борьбы с отложением солей в НПО находится в прямойзависимости от времени обнаружения процесса солеобразования, непосредственноенаблюдение которого практически недоступно в процессе эксплуатации скважин. Такимобразом, внедрение эффективной методики диагностики состояния скважин в отношениисолеобразования является необходимым условием успешной борьбы с солеотложением вНПО.Традиционные методы диагностики основаны на экспертной оценке приростадавления на буфере скважины, расчете моделей карбонатного равновесия по даннымхимического анализа попутно добываемых вод или гидродинамических расчетахдобываемой смеси нефть-вода в окрестности забоя скважины.

Точность их не высока. Длярешения данной задачи диагностики использовались модели распознавания, основанныена вычислении оценок.Для описания явления солеобразования использовались системы признаков,связанных, по мнению экспертов, с данным явлением и которые могут быть измерены впромышленныхусловиях:давление,температура,химическийсоставпопутнодобываемых вод, условия эксплуатации. Объектами распознавания являлись описанияскважин с помощью 15—20 признаков, замеренных в один и тот же момент времени дляфиксированной скважины.

Таблицы обучения формировались из выборок описанийскважин, на которых было зафиксировано отложение солей (и, следовательно, наличиесолеобразования)ивыборокописанийскважин,накоторыхсолеотложенийзафиксировано не было. Данные две группы описаний использовались для описаниякласса солеобразующих и класса соленеобразующих скважин.Численные расчеты проводились по данным месторождений п/о Юганскнефтегаз ип/о Нижневартовскнефтегаз с использованием различных систем признаков.

Характеристики

Список файлов книги

Свежие статьи
Популярно сейчас
Как Вы думаете, сколько людей до Вас делали точно такое же задание? 99% студентов выполняют точно такие же задания, как и их предшественники год назад. Найдите нужный учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6418
Авторов
на СтудИзбе
307
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее