Нововведения информационных технологий 2017


Класифікація – умовне розбиття об’єктів на підмножини на основі їх характерних ознак з метою упорядкування і систематизації Класифікація повинна відповідати таким основним вимогам: повнота охоплення всіх об’єктів множини класифікації;• відмінність груп об’єктів;• відсутність перетинів груп об’єктів;• можливість включення нових груп об’єктів;• лаконічність, чіткість і зрозумілість класифікаційних ознак;• незмінність прийнятої класифікаційної ознаки на всіх рівнях• класифікації.
Загалом, нейронні мережі характеризуються такими факторами: структура мережі;• процес пошуку (метод пересилання інформації з входу на вихід);• метод навчання мережі.• Вибір топологічної структури мережі здійснюється у відповідності із особливостями і складністю розв’язуваної задачі.

- 27 - Таблиця 2.1 Штрих-коди країн та товарів префікс країна префікс вид товару 000-139 США і Канада 977 преса, періодичні 300-379 Франція видання 400-440 Німеччина 978 книги 460-469 Росія 979 книги та ноти 474 Естонія 980 квитанції 482 Україна 981-982, 990-999 купони 489 Гонконг 490-499 Японія 570-579 Данія 590 Польща 690-695 Китай 869 Туреччина 890 Індія 900-919 Австрія Двовимірними називаються коди, розроблені для кодування великого об’єму інформації (до декількох сторінок тексту).
Інформація може бути внутрішньою або зовнішньою по відношенню до певного об’єкта, вхідною або вихідною: внутрішня інформація циркулює лише всередині організації чи установи; зовнішня надходить від інших об’єктів.

Для перевірки адекватності побудованої нейронної мережі використовується спеціальний метод – тестове підтвердження, в якому аналізується відсоткове співвідношення між вірними вихідними значеннями та помилковими.
Наприклад, експертна система ухвалення рішень на ринку цінних паперів, експертна система оцінки кредитних ризиків, тощо.