| Аннотація | Решена задача сокращения размерности данных при построении диагностических и распознающих моделей. Объектом исследования являлся процесс диагностирования, управляемый данными. Предметом исследования являлись методы редукции данных для построения диагностических моделей по прецедентам. Целью работы являлось создание комплекса показателей, позволяющих количественно характеризовать ценность экземпляров и признаков, а также метода сокращения размерности выборок данных для решения задач диагностирования и распознавания. Разработано математическое обеспечение, позволяющее осуществлять формирование выборок и отбор признаков в рамках единого подхода к оценке их значимости. Предложен комплекс показателей, позволяющих количественно характеризовать индивидуальную ценность экземпляров и признаков в локальной окрестности в пространстве признаков. Получили дальнейшее развитие методы переборного поиска для сокращения размерности выборок данных при решении задач диагностирования и распознавания, которые модифицирован |