49822 (572437), страница 2

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 2)

ВЫВОД: В результате проведенного анализа можно сделать вывод о том, что уровень финансовой устойчивости исследуемого предприятия характеризуется относительной стабильностью и благополучием.

Задание 2

1. Задаем эталонные объекты, исследуемый образ и признаки, по которым будем оценивать сходство:

	Вектор признаков	в него можно класть вещи	сделано преимущественно из одного материала	имеет дверцу	в него можно увидеть свое отражение	на нем сидят
окно	X1	да	да	нет	да	нет
шкаф	X2	да	да	да	нет	нет
стул	X3	да	да	нет	нет	да
диван	X4	да	нет	нет	нет	да
стол *	S	да	да	да	нет	нет

* Цветом выделен исследуемый образ.

2. Переводим качественные характеристики объектов в количественные. В результате формируется двоичный массив:

	Вектор признаков	в него можно класть вещи	сделано преимущественно из одного материала	имеет дверцу	в него можно увидеть свое отражение	на нем сидят
окно	X1	1	1	0	1	0
шкаф	X2	1	1	1	0	0
стул	X3	1	1	0	0	1
диван	X4	1	0	0	0	1
стол *	S	1	1	1	0	0

3. Рассчитываем число совпадений наличия признаков объектов X_j, и S. Она может быть вычислена с помощью соотношения (n – количество признаков). Для этого используем функцию СУММПРОИЗВ, указывая в ней массивы векторов значений признаков исследуемого образа и каждого из эталонного образов.

Таким образом:

		A (количество совпадений присутствия признаков у исследуемого объекта и эталона Xj)
окно	X1	2
шкаф	X2	3
стул	X3	2
диван	X4	1

4. С помощью переменной b подсчитывается число случаев, когда объекты X_j, и S _. не обладают одним и тем же признаком, . Для упрощения расчетов необходимо рассчитать матрицу значений (1-x_k) для всех исследуемых объектов:

		(1-xk)
окно	X1	0	0	1	0	1
шкаф	X2	0	0	0	1	1
стул	X3	0	0	1	1	0
диван	X4	0	1	1	1	0
стол *	X5	0	0	0	1	1

Рассчитываем значение переменной b аналогично методу расчета переменной a, используя значения матрицы, полученной в п.4:

		B (количество совпадений отсутствия признаков у исследуемого объекта и эталона Xj)
окно	X1	1
шкаф	X2	2
стул	X3	1
диван	X4	1

5. Аналогичным образом рассчитывает переменные g и h по формулам

, :

		G	H
окно	X1	1	1
шкаф	X2	0	0
стул	X3	1	1
диван	X4	2	1

6. Проверяем правильность произведенных расчетов по формуле:

a + b + g + h = n

где n – количество анализируемых признаков (в нашем случае n = 5)

a	b	g	h	n
2	1	1	1	5
3	2	0	0	5
2	1	1	1	5
1	1	2	1	5

Следовательно, расчеты произведены верно.

7. Рассчитываем значения функций сходства с каждым эталонным образом по формулам Рассела и Рао, Жокара и Нидмена, Дайса, Сокаля и Снифа, Сокаля и Мишнера, Кульжинского, Юла:

(функция сходства Рассела и Рао),

(функция сходства Жокара и Нидмена),

(функция сходства Дайса),

(функция сходства Сокаля и Снифа),

(функция сходства Сокаля и Мишнера),

(функция сходства Кульжинского),

(функция сходства Юла).

Рассела и Рао	Жокара и Нидмена	Дайса	Сокаля и Снифа	Сокаля и Мишнера	Кульжинского	Юла	Эталоны
0,4	0,5	0,333333	0,333333	0,6	1	0,333333333	окно
0,6	1	0,5	1	1	#ДЕЛ/0!	1	шкаф
0,4	0,5	0,333333	0,333333	0,6	1	0,333333333	стул
0,2	0,25	0,2	0,142857	0,4	0,33333	-0,333333333	диван

При распознавании образов с помощью функций сходства, исследуемый образ можно отнести к эталону, если значение функции сходства между ними максимально. Следовательно, наиболее близким эталоном к исследуемому образу является «шкаф», «стул», «окно».

8. Рассчитаем расстояние по Хеммингу между исследуемым образом и эталонами Расстояние по Хеммингу между двумя двоичными векторами равно числу несовпадающих двоичных компонент векторов. Используя переменные g и h его можно рассчитать по следующей формуле:

S_H = g + h

		SH = g + h
Окно	X1	2
Шкаф	X2	0
Стул	Х3	2
Диван	X4	3

При распознавании образов с помощью вычисления расстояния между объектами в качестве критерия принятия решения о принадлежности к конкретному эталону используется минимальное расстояние от исследуемого образа до эталона. Согласно данному критерию, наиболее близким к исследуемому образу является эталон «шкаф», «стул», «окно».

ВЫВОД: В результате проведенного анализа, согласно всех используемых функций сходства и расстояния по Хеммингу, исследуемый образ «стол» имеет наибольшее сходство с эталоном «шкаф», «стул», «окно».

9. Используя знания о логическом смысле переменных a, b, g, h предлагаю следующий вариант функции сходства:

Используя её для оценивания сходства между исследуемым образом и эталонами, получим:

Как видим, результат предложенный функции совпадает с результатами функций Рассела и Рао, Жокара и Нидмена, Дайса, Сокаля и Снифа, Сокаля и Мишнера, Кульжинского, Юла, что свидетельствует о её достаточной достоверности.

Характеристики

Список файлов ответов (шпаргалок)