Введение
ГЛАВА 1. Анализ методов извлечения знаний из данных 14
1.2. Реляционный подход к извлечению знаний 20
1.3. Постановка задачи разработки метода извлечения знаний и метода предсказания . 27 CLASS ГЛАВА 2. Метод извлечения знаний и метод предсказания 30 CLASS
2.1. Метод извлечения знаний из данных 30
2.1 Л. Формализация способа задания классов гипотез 30
2.1.2. Определение вероятностной закономерности 36
2.1.3. Метод обнаружения вероятностных закономерностей 39
2.1.4. Алгоритм поиска вероятностных закономерностей 44
2.2. Метод предсказания и метод принятия решений 49
2.2.1. Общая формулировка метода предсказания 49
2.2.2. Метод предсказания 50
2.2.3. Метод предсказания, основанный на оценке максимальной вероятности 54
2.2.4. Метод принятия решений 71
ГЛАВА 3. Систама «discovery» и ее применения 74
3.1. Программная система «Discovery» 74
3.1.1. Описание системы «Discovery» 74
3.1.2. Технология решения задач в системе «Discovery» 83
3.2. Применение системы «Discovery» в медицине 86
3.2.1. Проблема диагностики фолликулярной опухоли щитовидной железы 86
3.2.2. Диагностика по цитологическим признакам 88
3.2.3. Диагностика по УЗИ признакам 93
3.2.4. Обсуждение и заключение 98
3.3. Применение системы «Discovery» в финансах 99
3.3.1. Разработка торговой системы 99
3.3.2. Тестирование торговой системы 103
3.3.3. Сравнение с другими методами 110
3.3.4. Выводы 115
3.4. Применение системы «Discovery» в биоинформатике 116
3.4.1. Задача распознавания ССТФ 116
3.4.2. Применение системы «Discovery» для распознавания ССТФ 119
3.4.3. Обсркдение 124
ГЛАВА 4. Модель адаптивной системы упраления 126
4.1. Обзор адаптивных систем управления и проблемы их разработки 126
4.2. Система управления аниматом
4.2.1. Теория функциональных систем 135
4.2.2. Архитектура системы управления 137
4.2.3. Модель работы функциональной системы 140
4.2.4. Схема работы системы управления 144
4.2.5. Метод самообучения 147
4.2.6. Метод обнаружения подцелей 152
4.3. Эксперименты 154
Заключение 163
Литература
