Основною перевагою людського мозку при прийнятті рішень є видання результату за наявності неповної та нечіткої інформації. У зв’язку з цим в середині 50-х років 20 століття Заде запропонував математичний апарат який назвав FASY-логіка. Даний математичний апарат передбачав прийняття значення змінної від [0;1]. Тобто всі змінні у так званій терм-множині знаходяться у цьому проміжку.
Метод асоціації – це сукупність методів, які ґрунтуються на представленні інформації про предметну область за допомогою функції приналежності. Існує 5 методів асоціації:
Метод мозкового штурму
Полягає у використанні психологічних та педагогічних закономірностей для математичного опису. Даний метод характеризується особливістю фізичного контакту між розробниками.
Дерева рішень є найдавнішим алгоритмом аналізу даних. Роботи в цьому напрямку розчали Ховленд (Hoveland) та Хант (Hunt) у 1950-х роках.
Дерева рішень – це спосіб представлення правил в ієрархічно послідовній структурі, де кожному об’єкту відповідає лише єдиний кінцевий вузол, що надає відповідь.Під правилом розуміють логічну конструкцію, що надана у вигляді «Якщо А, Тоді Б»
Тема: Штучні нейронні мережі.
Особливості нейронних мереж
- Паралельні обчислення
- Можливість навчання на помилках
- Дуже низьке енергоспоживання
Перші математичні розрахування створення штучного нейрона сягають кінця 40-х років. Дослідження тривали близько 10 років, але в зв’язку з недостатнім розвитком ЕОМ в кінці 50-х фінансування припинилось, і нова хвиля досліджень почалась лише в кінці 80-х років.
Найпростішим показником варіації є варіаційний розмах- відповідає різниці між найбільшим та найменшим варіатном.
Найбільшу роль з усіх можливих показників варіації відіграють міри розсіювання від середніх величин. Відхилення варіантів від середньої арифметичної характерезує проста різниця, проте проста сума відхилень не може слугувати характеристикою оскільки середнє арифметичне по своїй суті, що проста сума буде дорівнювати нулю. Тому для оцінки варіації найчастіше використовують або суму абсолютних величин або їх квадрати.
На перший погляд однотипні варіаційні ряди мають подібну форму графічного зображення, проте по суті вони можуть дуже сильно відрізнятись один від одного, а саме:
Мають різні значення знак, біля яких концентруються значення спостережень. Такі ознаки називаються середніми величинами.
Розрізняються характером розсіюванням навколо середніх величин. Міри розсіювання від середніх величин називаються показниками варіації.
