Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 5

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  indukcja reguł
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
W artykule dyskutowane są możliwości zastosowania metod syntezy logicznej w zadaniach eksploracji danych. W szczególności omawiana jest metoda redukcji atrybutów oraz metoda indukcji reguł decyzyjnych. Pokazano, że metody syntezy logicznej skutecznie usprawniają te procedury i z powodzeniem mogą być zastosowane do rozwiązywania ogólniejszych zadań eksploracji danych. W uzasadnieniu celowości takiego postępowania omówiono diagnozowanie pacjentów z możliwością eliminowania kłopotliwych badań.
EN
The article discusses the possibilities of application of logic synthesis methods in data mining tasks. In particular, the method of reducing attributes and the method of inducing decision rules is considered. It is shown that by applying specialized logic synthesis methods, these issues can be effectively improved and successfully used for solving data mining tasks. In justification of the advisability of such proceedings, the patient's diagnosis with the possibility of eliminating troublesome tests is discussed.
PL
Podsumowano badania nad algorytmem uzupełnienia funkcji boolowskich. Wskazano rozwiązania, zaproponowane w czasie badan, w tym analizę istniejącej implementacji algorytmu oraz wykorzystane i proponowane sposoby przyśpieszenia obliczeń. Badania zostały zakończone wydajną implementacją współbieżną algorytmu. Wykonano zestawienie czasów obliczeń istniejących systemów analizy i eksploracji danych z autorską implementacją. Wynikiem prac jest łatwo rozszerzalne eksperymentalne oprogramowanie - najszybsze z testowanych rozwiązań i systemów eksploracji danych.
EN
The paper provides three-year research summary related to the Boolean function complement algorithm. It contains computational issues of the algorithm, the analysis of existing implementations, and solutions that have been considered during the research including both proposed and implemented enhancements to reduce the calculation time. As a result of the research new algorithm has been developed that has finally been implemented as efficient concurrent procedure. At last, the computation time comparison of existing data mining systems to the authors' implementation has been shown. These studies have resulted in experimental software that is the most effective of the tested solutions and data mining systems.
PL
Dyskutowane są możliwości zastosowania metod syntezy logicznej w zadaniach eksploracji danych. W szczególności omawiane jest zastosowanie metody uzupełnienia funkcji boolowskiej do najważniejszych procedur eksploracji danych, takich jak ich dyskretyzacja, indukcja reguł oraz redukcja atrybutów. Pokazano, że metody syntezy logicznej skutecznie usprawniają te procedury i z powodzeniem mogą być zastosowane do rozwiązywania zadań eksploracji danych w medycynie i telekomunikacji.
EN
The article discusses the possibilities of application of logic synthesis methods in data mining tasks. The main idea is to use the complement of Boolean function method from logic synthesis in the most important data mining procedures such as data discretization, induction of rules and reduction of attributes. It is shown that by applying specialized logic synthesis methods, these three issues can be effectively improved and successfully used for solving data mining tasks in medicine and telecommunications.
PL
Dyskutowana jest nowa metoda indukcji reguł decyzyjnych. W przeciwieństwie do klasycznej metody sekwencyjnego pokrywania stosuje się w niej dwustopniowy proces selekcji reguł, w którym pojedyncze obiekty są uogólniane w celu uzyskania zbioru reguł minimalnych. Następnie rodzina wszystkich minimalnych reguł jest selekcjonowana wydajnymi algorytmami heurystycznymi. Przedstawione wyniki eksperymentów wskazują, że metoda znacząco usprawnia proces indukcji reguł decyzyjnych.
EN
A new method of solving the rule induction problem is discussed. The method is different to the classical approach using the so called sequential covering strategy. The main idea is to use the two stage selection process where single objects are considered in order to find whole sets of minimal rules. Next the family of minimal rules is selected using efficient highly-heuristic algorithms. The presented results of experiments with typical databases indicate that the proposed approach significantly improves the efficiency of the rule induction process.
PL
Pierwsza część monografii poświęcona jest pokryciowym algorytmom indukcji reguł i obiektywnym miarom oceny jakości reguł decyzyjnych. Przedstawiono dwa algorytmy, które indukcję reguł prowadzą w kierunku maksymalizacji wartości miar przeznaczonych do oceny reguł decyzyjnych. Dokonano analizy własności miar definiowanych na podstawie tablicy kontyngencji i na tej podstawie określono minimalne zbiory własności, pożądane dla miar nadzorujących proces indukcji oraz oceniających zdolności opisowe reguł decyzyjnych. Przeprowadzono analizę równoważności i podobieństwa miar. Równoważność analizowano zarówno ze względu na uporządkowanie reguł, jak i na sposób rozstrzygania konfliktów klasyfikacji. W części eksperymentalnej zweryfikowano efektywności miar, zidentyfikowano zbiory miar najbardziej efektywnych oraz zaproponowano adaptacyjną metodę doboru miary w algorytmie indukcji reguł. Przeprowadzono także analizę własności teoretycznych najefektywniejszych miar. W pierwszej części pracy omówiono również miary niedefiniowane bezpośrednio na podstawie tablicy kontyngencji. Przedyskutowano możliwość złożonej oceny reguł, a także przedstawiono propozycję wielokryterialnej oceny reguł na podstawie tzw. funkcji użyteczności. Druga część monografii koncentruje się na wybranych metodach przycinania reguł. W części tej zaprezentowano dwa algorytmy agregacji reguł, algorytm redefinicji reguł na podstawie informacji o ważności tworzących je warunków elementarnych oraz cztery algorytmy filtracji reguł. Dzięki agregacji i redefinicji w przesłankach reguł mogą pojawić się złożone warunki elementarne, co w szczególnych przypadkach lepiej odzwierciedla zależności, jakimi charakteryzują się dane. Efektywność wszystkich algorytmów proponowanych w częściach pierwszej i drugiej zweryfikowano eksperymentalnie. Ostatnia część publikacji przedstawia przykłady nowych zastosowań algorytmów indukcji reguł decyzyjnych. Zaprezentowano trzy nowe obszary zastosowań: prognozowanie zagrożeń sejsmicznych, analizę danych okołoprzeszczepowych oraz funkcjonalny opis genów. W zastosowaniach tych wykorzystano rezultaty badań przedstawionych w częściach pierwszej i drugiej. W ostatniej części monografii przedstawiono także dwie, ukierunkowane dziedzinowo, modyfikacje algorytmów indukcji reguł. Pierwsza z nich umożliwia indukcję reguł sterowaną hipotezami definiowanymi przez użytkownika. Druga dostosowuje algorytm indukcji do hierarchicznej struktury analizowanych danych. Rezultatem badań nad funkcjonalnym opisem genów jest także metoda redukcji atrybutów, biorąca pod uwagę semantykę ich wartości.
EN
The first part of the book is devoted to seąuential covering rule induction algorithms and objective rule evaluation measures. Two algorithms that maximize values of rule evaluation measures are presented. The properties of measures defined on the basis of the contingency table were analyzed and minimal sets of the properties desired for measures controlling the process of rule induction and evaluating descriptive quality of decision rules were specified. The analysis of equivalence and similarity of measures was carried out. The equivalence was analyzed both due to the rule ordering and the classification conflicts resolving. In the experimental part the efficiency of measures was verified, sets of the most efficient measures were identified. The adaptive method of measure selection in sequential covering rule induction algorithm was proposed. Moreover, theoretical properties of most effective measures were analyzed. In the first part of the paper measures that are not defined directly from the contingency table were also discussed. Furthermore, the possibility of complex evaluation of rules was discussed and the proposal of multi-criteria rule assessment on the basis of so-called utility function was presented. The second part of the book focuses on algorithms of rule pruning. This part presents two algorithms of rule aggregation, the algorithm of rule redefinition based on information about the importance of the rule elementary conditions, and four algorithms of rule filtration. Through aggregation and redefinition complex elementary conditions may appear in rule premises which, in specific cases, better reflect dependencies in data. The effectiveness of all the algorithms proposed in the first and second parts was verified experimentally. The last part of the work shows examples of new applications of the decision rule induction algorithms. The following three new areas of application are presented: forecasting of seismic hazards, analysis of bone marrow transplantation data and functional description of genes. The results of study presented in the first two parts of the book were used there. Two domain-oriented modifications of rule induction algorithms are proposed. The first one allows for the rule induction controlled by hypothesis defined by the user. The second adjusts the induction algorithm to the hierarchical structure of the analyzed data. The method of attribute reduction that takes into consideration the semantics of the attributes values is also the result of research on the functional description of genes.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.