Оценка характеристик логических правил на основе байесовской методологии

В. Р. Милов; В. Г. Баранов; А. Ю. Эпштейн; Б. А. Суслов

Оценка характеристик логических правил на основе байесовской методологии

В. Р. Милов¹, В. Г. Баранов², А. Ю. Эпштейн³, Б. А. Суслов⁴

научная статья Страницы: 56-61

¹ д. т. н., проф. Нижегородского государственного технический университет им. Р. Е. Алексеева
² к. т. н., проф. Нижегородского государственного технического университета им. Р. Е. Алексеева
³ аспирант Нижегородского государственного технического университета им. Р. Е. Алексеева
⁴ инженер ОАО «Гипрогазцентр»

Ключевые слова: логические правила теснота связи The article deals with quality indices of logical r

Аннотация

Рассмотрен ряд характеристик логических правил, основанных на оценке тесноты связи условия и следствия. Предложен подход к определению тесноты связи условия и следствия на основе байесовской методологии.

Для цитирования

Милов В.Р., Баранов В.Г., Эпштейн А.Ю., Суслов Б.А. Оценка характеристик логических правил на основе байесовской методологии // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2011. № 3. С. 56–61.

Список источников

Барсегян А. А., Куприянов М. С., Степаненко В. В., Холод И. И. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. СПб.: БХВ-Петербург. 2004.
Баранов В. Г., Милов В. Р., Суслов Б. А. Способы аналитической обработки информации для системы поддержки принятия решений // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2010. Т. 8. № 2. С. 12-15.
Баранов В. Г., Милов В. Р., Суслов Б. А. Интеллектуализация систем диспетчерского управления и сбора данных // Международная научно-техническая конференция «Информационные системы и технологии». НижнийНовгород: НГТУ. 2007.
An, A., Rule quality measures for rule induction systems: description and evolution / Aijun An, Nick Cercone // Computational Intelligence. 2001. V. 17. № 3. P. 409-424.
Cooper, G., Herskovits, E., A Bayesian method for the induction of probabilistic networks from data // Machine Learning. 1992. No. 9. P. 309-347.

[1] Барсегян А. А., Куприянов М. С., Степаненко В. В., Холод И. И. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. СПб.: БХВ-Петербург. 2004.

[2] Баранов В. Г., Милов В. Р., Суслов Б. А. Способы аналитической обработки информации для системы поддержки принятия решений // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2010. Т. 8. № 2. С. 12-15.

[3] Баранов В. Г., Милов В. Р., Суслов Б. А. Интеллектуализация систем диспетчерского управления и сбора данных // Международная научно-техническая конференция «Информационные системы и технологии». НижнийНовгород: НГТУ. 2007.

[4] An, A., Rule quality measures for rule induction systems: description and evolution / Aijun An, Nick Cercone // Computational Intelligence. 2001. V. 17. № 3. P. 409-424.

[5] Cooper, G., Herskovits, E., A Bayesian method for the induction of probabilistic networks from data // Machine Learning. 1992. No. 9. P. 309-347.