Уникальные учебные работы для студентов


Курсовая работа по системам поддержки принятия решений

Метод K-средних K-means Алгоритм представляет собой версию EM-алгоритма, применяемого также для разделения смеси гауссиан. Он разбивает множество элементов векторного пространства на заранее курсовая работа по системам поддержки принятия решений число кластеров k. Основная идея в том, что на каждой итерации перевычисляется центр масс для каждого кластера, полученного на предыдущем шаге, затем векторы разбиваются на кластеры вновь в соответствии с тем, какой из новых центров оказался ближе по выбранной метрике.

Алгоритм завершается, когда на какой-то итерации не происходит изменения кластеров. Это происходит за конечное число итераций, так как количество возможных разбиений конечного множество конечно, а на каждом шаге суммарное квадратичное уклонение V уменьшается, поэтому зацикливание невозможно.

Начальные точки выбраны случайно. Разбиение на плоскости — диаграмма Вороного относительно начальных центров. Широко известна используется нейросетевая реализация K-means - сети векторного квантования сигналов одна из версий нейронных сетей Кохонена.

Нейронные сети Кохонена — класс нейронных сетей, основным элементом которых является слой Кохонена. По способам настройки входных весов сумматоров и по решаемым задачам различают много разновидностей сетей Кохонена. Наиболее известные из них: Метод нечеткой кластеризации C-средних C-means позволяет разбить имеющееся множество векторов точек мощностью p на заданное число курсовая работа по системам поддержки принятия решений множеств.

Особенностью метода является использование нечеткой матрицы принадлежности U с элементами uij, определяющими принадлежность i-го элемента исходного множества векторов - j-му кластеру. Кластеры описываются своими центрами сj - векторами того же пространства, которому принадлежит исходное множество векторов.

FOREL Формальный Элемент — алгоритм кластеризации, основанный на идее объединения в один кластер объектов в областях их наибольшего сгущения.

  1. Алгоритм выполняется до сходимости. С помощью карты данных можно визуализировать данные, одновременно нанося на подложку сопровождающую информацию подписи, аннотации, атрибуты, информационные раскраски.
  2. Затем два полученных набора показателей сравниваются с целью определения степени сходства между ними. Правильная постановка диагноза - также пример классификации.
  3. Это особенно важно именно в социально-экономических системах, так как принимаемые решения касаются живых людей, их материального и духовного состояния.
  4. Эмпирическая валидность существует в двух видах. Правильная постановка диагноза - также пример классификации.

Цель кластеризации - разбить выборку на курсовая работа по системам поддержки принятия решений заранее неизвестное число таксонов, чтобы сумма расстояний от объектов кластеров до центров кластеров была минимальной по всем кластерам.

То есть наша задача — выделить группы максимально близких друг к другу объектов, которые в силу гипотезы схожести и будут образовывать наши кластеры. Параметр R — радиус поиска локальных сгущений. Его можно задавать как из априорных соображений знание о диаметре кластеровтак и настраивать скользящим контролем.

Системы поддержки принятия решений в управлении предприятием

В модификациях возможно введение параметра k — количества кластеров. На каждом шаге мы случайным образом выбираем объект из выборки, раздуваем вокруг него сферу радиуса R, внутри этой сферы выбираем центр тяжести и делаем его центром новой сферы. Курсовая работа по системам поддержки принятия решений того как центр сферы стабилизируется, все объекты внутри сферы с этим центром мы помечаем как кластеризованные и выкидываем их из выборки.

Этот процесс мы повторяем до тех пор, пока вся выборка не будет кластеризована. Случайно выбираем текущий объект из выборки. Помечаем объекты выборки, находящиеся на расстоянии менее, чем R от текущего.

Вычисляем их центр тяжести, помечаем этот центр как новый текущий объект.

Повторяем шаги 2-3, пока новый текущий объект не совпадет с прежним. Помечаем объекты внутри сферы радиуса R вокруг текущего объекта как кластеризованные, выкидываем их из выборки. Повторяем шаги 1-5, пока не будет кластеризована вся выборка.

Эвристики выбора центра тяжести: Доказана сходимость алгоритма за конечное число шагов. В линейном пространстве центром тяжести может выступать произвольная точка пространства, в курсовая работа по системам поддержки принятия решений — только объект выборки.

Чем меньше R, тем больше таксонов кластеров. Наилучших результатов алгоритм достигает на выборках с хорошим выполнением условий компактности. При повторении итераций возможно уменьшение параметра R, для скорейшей сходимости. Кластеризация сильно зависит от начального приближения выбора объекта на первом шаге.

После работы алгоритма над готовой кластеризацией можно производить некоторые действия: Курсовая работа по системам поддержки принятия решений наиболее репрезентативных представительных объектов из каждого кластера. Можно выбирать центры кластеров, можно несколько объектов из каждого кластера, учитывая априорные знания о необходимой репрезентативности выборки.

Вверху этой структуры — объединяющая единая классификация — корневой таксон — которая относится ко всем объектам данной таксономии. Таксоны, находящиеся ниже корневого, являются более специфическими классификациями, которые относятся к поднаборам общего набора классифицируемых объектов.

Современная биологическая классификация, к примеру, представляет собой иерархическую систему, основание которой составляют отдельные организмы индивидуумыа вершину — один всеобъемлющий таксон; на различных уровнях иерархии между основанием и вершиной находятся таксоны, каждый из которых подчинён одному и только одному таксону более высокого ранга.

Точка зрения, утверждающая, что человеческий мозг организует свое знание о мире в такие системы, часто основывается на эпистемологии Иммануила Канта. Expectation-maximization EM algorithm — алгоритм, используемый в математической статистике для нахождения оценок максимального правдоподобия параметров вероятностных моделей, в случае, когда модель зависит от некоторых скрытых переменных.

Каждая итерация алгоритма состоит из двух шагов. На E-шаге expectation вычисляется ожидаемое значение функции правдоподобия, при этом скрытые переменные рассматриваются как наблюдаемые.

На M-шаге maximization вычисляется оценка максимального правдоподобия, таким образом увеличивается ожидаемое правдоподобие, вычисляемое на E-шаге. Затем это значение используется для E-шага на следующей итерации. Алгоритм курсовая работа по системам поддержки принятия решений до сходимости. Часто EM-алгоритм используют для разделения смеси гауссиан.

Зверьков Пётр Сергеевич

Сети векторного курсовая работа по системам поддержки принятия решений сигналов добавляют динамизм в решение задачи кластеризации, возможна реализация адаптивности составленной модели, что сделало бы систему универсальной при дополнении рядом критериев и степенью значимости в описании объекта в целом. Также часть модуля вывода может быть реализовано семантическими правилами.

Подробный обзор выбранного метода Слой Кохонена состоит из некоторого количества n параллельно действующих линейных элементов. Окончательно, на выходе сигнал с номером jmax равен единице, остальные — нулю.

Если максимум одновременно достигается для нескольких jmaxто либо принимают все соответствующие сигналы равными единице, либо только первый в списке по соглашению. Идея и алгоритм обучения Задача векторного квантования состоит, по своему существу, в наилучшей аппроксимации всей совокупности векторов данных k кодовыми векторами Wj.

Самоорганизующиеся карты Кохонена также аппроксимируют данные, однако при наличии дополнительной структуры в совокупности кодовых векторов англ. Соседи кодового вектора — победителя по априорно заданной таблице близости сдвигаются в ту же сторону, что и этот вектор, пропорционально мере близости. Чаще всего, таблица кодовых векторов представляется в виде фрагмента квадратной решётки на плоскости, а мера близости определяется, исходя из евклидового расстояния на плоскости.

Каждая точка данных отображается соответствующим кодовым вектором из решётки. На этой карте возможно отображение многих слоёв: При отображении этих слоёв полезен аппарат географических информационных систем ГИС. В ГИС подложкой для изображения информационных слоев служит географическая карта. Карта данных является подложкой для произвольного по своей природе набора курсовая работа по системам поддержки принятия решений.

Она служит заменой географической карте там, где ее просто не существует.

Системы поддержки принятия решений - список тем для изучения

Принципиальное отличие в следующем: С помощью карты данных можно визуализировать данные, одновременно нанося на подложку сопровождающую информацию подписи, аннотации, атрибуты, информационные раскраски. Карта служит также информационной моделью данных. Психометрия Тестирование курсовая работа по системам поддержки принятия решений осуществить взаимодействие потребностей человека с возможностями системы.

Грамотно организованное тестирование даёт максимально точный результат. Надежность и валидность имеют отношение к курсовая работа по системам поддержки принятия решений показателей тестов — определению того, какие выводы по тестовым показателям являются обоснованными. Надежность касается выводов о согласованности измерения.

Затем два полученных набора показателей сравниваются с целью определения степени сходства между. При использовании метода взаимозаменяемых форм, на выборке обследуемых проводятся два параллельных измерения.

Этот метод часто применяют, когда есть необходимость в экспертной оценке. Валидность характеризует качество выводов, получаемых на основе результатов проведения измерительной процедуры.

Валидность рассматривается как способность теста отвечать поставленным целям и обосновывать адекватность решений, принятых на основе результата. Недостаточно валидный тест не может считаться инструментом измерения использоваться на практике, поскольку зачастую полученный результат может серьёзно влиять на будущее тестируемого.

  • Эвристики выбора центра тяжести;
  • С позиции делового видения информационная система представляет собой организационные и управленческие решения, основанные на информационных технологиях, в ответ на вызов, посылаемый окружающей средой;
  • Затем это значение используется для E-шага на следующей итерации.

Выделяется три вида валидности тестов. Её требуется определить, если тест измеряет свойство, имеющее абстрактный характер, то есть не поддающееся прямому измерению. В таких случаях необходимо создание концептуальной модели, которая бы объясняла данное свойство.

Системы поддержки принятия решений

Эту модель и подтверждает или опровергает тест. Показывает, насколько соотносятся результаты теста с неким внешним критерием. Эмпирическая валидность существует в двух видах: Определяет, насколько тест предсказывает проявление измеряемого качества в будущем, учитывая влияние внешних факторов и собственной деятельности тестируемого.

  1. Соседи кодового вектора — победителя по априорно заданной таблице близости сдвигаются в ту же сторону, что и этот вектор, пропорционально мере близости. Параметр R — радиус поиска локальных сгущений.
  2. В рамках этой структуры протекает весь управленческий процесс движение потоков информации и принятие управленческих решений , в котором участвуют менеджеры всех уровней, категорий и профессиональной специализации. Структурные и поведенческие взаимосвязи, в свою очередь, помогают установить цели организации, влияют на отношения и поведение работников.
  3. Компьютерные системы, помогающие врачу ставить диагноз, существуют. Проектирование архитектуры хранилища данных, включая структуры хранения и процессы управления.
  4. Разбиение на плоскости — диаграмма Вороного относительно начальных центров.

Определяет, насколько соответствует тест его предметной области, то есть измеряет ли он качество, для измерения которого предназначен, у репрезентативной выборки. Чтобы поддержать содержательную валидность теста, необходимы его регулярные проверки на соответствие, так как реальная картина проявления определённого качества может меняться у выборки с течением времени.

Оценка содержательной валидности должна произвдится экспертом в предметной области теста. Процесс валидизации теста должен представлять собой не сбор доказательств его валидности, а комплекс мер по повышению этой валидности. Большинство процедур анализа заданий предполагают: Долю испытуемых, справившихся с заданием теста, наз. Способ улучшить задания — подсчитать процент выбора каждого варианта ответа на задание с множественным выбором; полезно также вычислить средний тестовый показатель испытуемых, выбравших каждый вариант.

Эти процедуры позволяют контролировать, чтобы варианты ответов выглядели правдоподобными для неподготовленных испытуемых, но не казались правильными наиболее знающим. Отбор заданий, которые сильно коррелируют с показателем полного теста, максимизирует надежность как внутреннюю согласованность теста, тогда как отбор заданий, которые сильно коррелируют с внешним критерием, максимизирует его прогностическую валидность. Описательная аналоговая модель этих корреляций называется характеристической кривой задания; в типичных случаях — это график зависимости доли испытуемых, правильно отвечающих на вопрос, от их суммарного тестового показателя.

Для эффективных заданий эти графики представляют собой положительные восходящие кривые, не снижающиеся по мере прироста курсовая работа по системам поддержки принятия решений.

Область психометрии связана курсовая работа по системам поддержки принятия решений количественным подходом к анализу тестовых данных. Психометрическая теория обеспечивает исследователей и психологов математическими моделями, используемыми при анализе ответов на отдельные задания или пункты тестов, тесты в целом и наборы тестов.

Прикладная психометрия занимается применением этих моделей и аналитических процедур к конкретным тестовым данным.

VK
OK
MR
GP