Предложен новый подход для построения БДТ при решении задач распознавания образов в признаковом пространстве большой размерности (число признаков <$E >>~400>). Оптимизация базируется на тестовых методах с использованием генетических алгоритмов (ГА), при этом используется матричная модель представления знаний: матрицы Q и R; безызбыточная матрица импликаций <$E U prime> (в матрице <$E U prime> отсутствуют поглощающие строки), задающая различимость всех пар объектов из разных образов. Приведены основные понятия, способ представления знаний, алгоритм построения БДТ с использованием ГА, а также описан программный модуль, реализующий построение БДТ, включенный в интеллектуальную распознающую систему ИМСЛОГ.

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"