Метод оценки состояния нелинейной системы на основе логического анализа данных
При исследовании реальных систем из различных предметных областей кроме вопросов, связанных с классификацией и интерпретируемостью полученных результатов и обоснованностью предлагаемых решений, возникают вопросы получения комплексной оценки состояния нелинейной системы с учетом значений всех ее характеристик и их совокупностей. Точность оценки состояния нелинейной системы позволит повысить точность прогноза ее поведения и получить интерпретируемые результаты для составления рекомендаций и принятия решений. В работе рассмотрен метод оценки состояния нелинейной системы на основе метода машинного обучения - логического анализа данных. Метод основан на поиске закономерностей и построении классификаторов и дает возможность учитывать все характеристики нелинейной системы, их совокупность и связи между ними. Показано, что метод оценки состояния нелинейной системы позволяет анализировать и получать закономерности для неполных и неточных данных, это достаточно частое явление в реальных сложных нелинейных системах. Метод может быть использован при проектировании и реализации интеллектуальных сред прогнозирования, формировании рекомендаций и принятии решений для автоматизации процессов медицинской диагностики, исследовании поведения биологических, экономических и социальных нелинейных систем. Предлагаемая редукция закономерностей на основе их рекуррентной конъюнкции позволяет получать оптимальные классификаторы с высокой интерпретируемостью и обобщенностью, что повышает точность оценки состояния нелинейной системы и, как следствие, точность прогноза поведения, рекомендаций и принятия решений.