ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
Melissa
П р и м е ч а н и е:
=
×+×+×+×= 13п.12.п11п.10.пП
y2б2т2ф2к
NNNN
п.9
5п.
2ф
×= N
(табл. 3.1.7)
9п.
6п.
т2
×+ N
(табл. 3.1.7) +
п.9
7п.
б2
×+ N
(табл. 3.1.7)
п.9
8п.
2
×+
y
N
табл. 3.1.7.
3.1.9 Ранговая оценка качества моделей
Модель тепловентилятора
Оценка ка-
чества
Ветерок
Ховел
Луч 2
Клима
Supra
De
Lon
g
hi
Binato
n
e
Philips
Orion
Melissa
Общая
(тестиро-
ванная) 100
%, ранг (1)
Расчетная
общая, ранг
(2)
Апостери-
орная ком-
плексная,
ранг (3)
З а д а н и е 2
АНАЛИЗ НЕИЗВЕСТНОЙ МОДЕЛИ ТЕПЛОВЕНТИЛЯТОРА
НА ПРИНАДЛЕЖНОСТЬ ЕЕ К ОПРЕДЕЛЕННОМУ КЛАССУ
1 Провести детальный анализ тестируемых образцов тепловентиляторов (табл. 3.2.1), с выделени-
ем характерных признаков (параметров) (п. 2.1 Алгоритмический подход к распознаванию образцов,
основанный на вычислении оценок).
2 Параметры тепловентиляторов, определяющие словарь признаков, переводятся в относительные
величины, исчисленные по отношению к базовым показателям (табл. 3.2.1).
3 Диапазон между граничными значениями относительных величин разбивается на интервалы
[0…0,5] и [0,5…1 и более], которым присваиваются значения, соответственно 0 – признак не выражен, 1
– признак выражен.
В случае, когда признаки имеют качественный характер, условимся что значение параметра "есть",
"возвратный", "хорошо" – обозначить 1, а значения "нет", "без возврата" – обозначить 0.
4 Построить таблицу обучения T
N, т
с подлежащей распознаванию строкой ω′ (неизвестная модель
тепловентилятора) (п. 2.1 Алгоритмический подход к распознаванию образцов, основанный на вычис-
лении
оценок).
5 Произвести вычисление оценок, определяющих принадлежность распознаваемой модели тепло-
вентилятора определенному классу тепловентиляторов по алгоритму распознания (п. 2.1 Алгоритмиче-
ский подход к распознаванию образцов, основанный на вычислении оценок).
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 29
- 30
- 31
- 32
- 33
- …
- следующая ›
- последняя »
