 |
 |
 |
 |
|
 |
 |
140
экспертные методы требуют привлечения высококвалифицированных специалистов, что не всегда
бывает возможно, а также существенно повышают время предварительного анализа объектов. Поэтому
при анализе большого числа объектов (сотни или тысячи единиц) со значительным числом признаков,
характеризующих эти объекты, целесообразно проводить различные классификационные построения в
два этапа. На первом этапе, не используя экспертные методы оценки сходства, проводить грубое
усечение исходного множества объектов, а на втором — выполнять более тонкие исследования,
применяя экспертные методы оценки мер сходства (различия) объектов.
Обработка количественных признаковых образов
В работе [6] введено понятие дескриптивных множеств и определены меры пересечения и
объединения двух множеств {S1 и S2) для случая применения количественных данных:
где п — число признаков, представляющее объединение множеств признаков двух текущих
сравниваемых описаний объектов S
j
и S
k
.
При учете данного подхода многие меры сходства, различия, включения и т. д. можно определять
для описаний, состоящих из количественных признаков.
Пусть дано два объекта S1 и S2, которые охарактеризованы экспортно по множеству критериев
качества: К1
— надежность, К2
— технологичность, К3
— стоимость, К
4
— компактность. Описания
объектов имеют следующие количественные значения критериев:
Требуется найти меры сходства и включения описаний S1 и S2.
Из приведенных примеров видно, что при определении числа пересечений двух множеств
подсчитывается сумма минимальных значений, образующих эти множества, а при определении числа
элементов множества — суммируются все его значения.
Определение оригинальных и типовых систем
На основе матриц сходства и включения можно установить наиболее типовые системы или,
напротив, наиболее оригинальные. Выявление указанных закономерностей осуществляется методом