Труды КНЦ (Технические науки вып. 7/2023(14))

Труды Кольского научного центра РАН. Серия: Технические науки. 2023. Т. 14, № 7. С. 16-25. Transactions of the Kola Science Centre of RAS. Series: Engineering Sciences. 2023. Vol. 14, No. 7. P. 16-25. стороны, абдуктивные схемы и существующие их реализации уже оснащены механизмами, которые могут быть непосредственно использованы для представления и обработки знаний, специфичных для предметной области. Для описания знаний предметной области используются ограничения целостности. Пример 1. Рассмотрим известный пример [13], в котором описан набор объектов, представляющих некоторые ситуации с точки зрения погодных условий, в которых игра в теннис является хорошей идеей. Таблица 1 представляет обучающую выборку по атрибутам {Погода, Температура, Влажность, Ветер}. Последний столбец таблицы представляет метки классов каждого примера. На основании этой таблицы строится дерево решений, которое может быть использовано для классификации дальнейших примеров как хороших кандидатов для игры в теннис (класс Да) и плохих кандидатов для игры в теннис (класс Нет). Обучающая выборка для задачи классификации Таблица 1 Погода Температура Влажность Ветер Класс Солнечная Высокая Высокая Слабый Нет Солнечная Высокая Высокая Сильный Нет Пасмурная Высокая Высокая Слабый Да Дождливая Умеренная Высокая Слабый Да Дождливая Низкая Низкая Слабый Да Дождливая Низкая Низкая Сильный Нет Пасмурная Низкая Низкая Сильный Да Солнечная Умеренная Высокая Слабый Нет Солнечная Низкая Низкая Слабый Да Дождливая Умеренная Низкая Слабый Да Солнечная Умеренная Низкая Сильный Да Пасмурная Умеренная Высокая Сильный Да Пасмурная Высокая Низкая Слабый Да Дождливая Умеренная Высокая Сильный Нет Дерево решений для данной задачи будет выглядеть следующим образом (рис. 1). Рис. 1. Дерево решений, полученное из обучающей выборки Предположим, что каждый раз, когда ветер сильный, влажность низкая {Влажность (Низкая), Ветер(Сильный)}. Важно отметить, что такого рода знания могут и не содержаться в обучающей выборке, на основе которой было построено исходное дерево решений. На самом деле примеры в обучающей выборке могут даже противоречить этим знаниям. Действительно, знания могут быть © Зуенко А. А., Зуенко О. Н., 2023 20