Рекуррентный аддитивно-мультипликативный многоэтапный алгоритм МГУА для задачи классификации объектов, заданных множествами наблюдений

Abstract

В работе предложен рекуррентный аддитивно-мультипликативный многоэтапный алгоритм метода группового учета аргументов для поиска наилучшей структуры моделей объектов классификации, заданных множествами наблюдений. Найденная структура применяется для приведения задачи классификации из многомерного пространства признаков в пространство параметров моделей объектов классификации.

В роботі запропоновано рекурентний адитивно-мультиплікативний багатоетапний алгоритм методу групового врахування аргументів, що застосовується для пошуку найкращої структури моделей об'єктів класифікації, заданих множинами спостережень. Знайдена структура використовується для приведення задачі класифікації з багатовимірного простору ознак у простір параметрів моделей об'єктів класифікації.

This paper proposes a recursive additive-multiplicative multi-step algorithm of Group Method of Data Handling to find the best structure models of objects classification given the set of observations. The obtained structure is used to transfer the classification problem from multidimensional space of variables in the parameter space of the models classification objects.