Моделирование технических систем. Дьячков Ю.А - 160 стр.

таты применения методов автоматической классификации в различ-
ных прикладных задачах свидетельствуют о его практическом вы-
полнении.
     Такова суть идеи, заложенной в алгоритмы автоматической
классификации объектов.




    12.2 Алгоритм автоматической классификации
      Практическую реализацию можно осуществить на основе раз-
личных алгоритмов. Один из простейших предполагает выполнение
следующих процедур:
      1. Формируют базы независимых значимых свойств объектов
классификации. Набор таких свойств заранее определить не всегда
представляется возможным. Поэтому процесс классификации явля-
ется итерационным. Добавление свойств проводят по ходу исследо-
вания. Если при этом происходит изменение результатов классифи-
кации, то добавляемые в анализ свойства можно считать значимыми.
      2. При недостаточности исходного множества объектов его
расширение проводят реализацией математической модели их
функционирования. В этом случае попутно решается задача опти-
мизации параметров конструкции объекта.
      3. В настоящее время не решен вопрос о влиянии на результаты
классификации размерностей параметров объекта и используемых
для их описания масштабов. Поэтому параметры приводят к безраз-
мерному виду. Для этого величины либо нормируют, либо делят на
максимальное значение однотипного параметра. В первом случае ре-
альный i-й параметр j-го объекта заменяют нормированной величи-
ной xij norm, получаемой делением отклонения параметра в объекте (xij)
от величины его математического ожидания по всем объектам m
(M(xij)) на среднеквадратическое отклонение этого параметра по всем
исследуемым объектам G(xij):
                     xij norm = (M(xij) – xij) / G(xij).
     При этом нормированные параметры могут быть как положи-
тельными, так и отрицательными величинами. Во втором случае
вычисление проводят по формуле
                           xij norm = xij / xi max.

                                    160