Скачиваний:
33
Добавлен:
02.05.2014
Размер:
1.44 Mб
Скачать

1 Идентификация проблемной области

1.1 Постановка задачи

Разработать ЭС, для применения ее в автоматизации отдела продаж магазина компьютерной техники. Данная программа позволяет классифицировать процессоры по нескольким признакам.

1.2 Назначение эс

Назначение ЭС − консультирование в области принятия решений и формиро­вание списка процессоров из каталога, которые соответствуют требованиям покупателя.

Особенности решения задачи связаны с тем, что ЭС настраивается на требо­вания и запросы пользователя. ЭС должна выполнять функции когнитолога, поддерживать интерфейс пользователя, а также хранить и пополнять БЗ в от­дельном файле. ЭС должна выдавать класс процессора.

Цель разработки ЭС - консультация сотрудников отдела продаж магазина в процессе обслуживания клиентов.

1.3 Класс эс по решаемой задаче

Класс решаемой задачи - задача классификации. ЭС позволяет сформировать несколько классов процессоров.

1.4 Цель

Цель − отнести процессор к какому-либо классу.

Целевая переменная "Класс" принимает следующие значения Класс = 1, Класс = 2, Класс = 3, Класс = 4, Класс = 5.

1.5 Ожидаемые результаты

Разработать ЭС, для применения ее в автоматизации отдела продаж компьютерного магазина. Сформировать множество возможных действий по мотивации покупателя в соответствии с заданными требованиями.

1.6 Промежуточные цели

Промежуточные цели при построении данной ЭС определяются такими пере­менными, как: Comp1 = большая, средняя, малая; Comp2 = большая, средняя, малая, Comp3 = большая, средняя, малая.

1.7 Исходные данные

Исходные данные при построении данной ЭС определяются такими переменными, как:

1. Тактовая частота процессора = [1400, 3400]

2. Тактовая частота шины = [266, 1000]

3. Размер кэша первого уровня = [8, 256]

4. Размер кэша второго уровня = [64, 4096]

5. Технология = [0,065, 0, 18]

6. Умножение = [9, 22]

7. Критическая температура = [64, 90]

8. Цена = [1165, 17907]

2 Концептуализация предметной области

2.1 Извлечение знаний

2.1.1 Анализ методом главных компонент

Метод главных компонент даст возможность по pисходным признакам вы­делить в общем случаерглавных компонент

Введем исходные данные в электронную таблицу STATGRAPHICS (50x10) Исходная сводка анализа метода главных компонент (МГК) представлена в таблице 2.1.

Таблица 2.1

Исходная сводка МГК

Component Number

Eigen Value

Percent of Variance

Cumulative Percentage

1

2.6659

33.324

33.324

2

2.49185

31.148

64.472

3

1.27892

15.987

80.458

4

0.650956

8.137

88.595

5

0.4107778

5.135

93.730

6

0.30593

3.824

97.554

7

0.111957

1.399

98.954

8

0.0837057

1.046

100

Number of complete cases : 50

Из полученной сводки заключаем, что анализу подвергаются следующие переменные: тактовая частота процессора, тактовая частота, размер кэша первого уровня, размер кэша второго уровня, технология, умножение, критическая температура, цена и что число объектов составляет 50.

Далее следует информация непосредственно МГК собственные значения глав­ных компонент, упорядоченные по величине (Eigenvalue), процент дисперсии, приходящийся на каждую выделенную главную компоненту (Percent of Variance), накопленный процент дисперсии (Cumulative Percentage).

Приведенные цифры гово­рят о том, что уже первые две главные компоненты описывают 64,472% дисперсии исходных данных. Третья главная компонента добавляет еще 15,987% дисперсии, так что в сумме получается 80,459% дисперсии.

Для более детального анализа проделали еще ряд операций. Получили веса признаков в главных компонентах (таблица 2.2).

Таблица 2.2

Веса признаков в главных компонентах

Component1

Component2

Component3

CPU Frequency

0.454925

-0.168121

0.425524

Bus Frequency

0.206333

0.525724

-0.101348

L1 Cache

-0.225734

0.529226

-0.1184

L2 Cache

0.483859

0.0754276

0.325518

Technology

-0.40149

-0.0564815

0.412268

Multiplication

0.298765

-0.458693

-0.245241

Critical Temperature

-0.361731

-0.114191

0.591219

Cost

0.289984

0.427728

0.330197

Как следует из полученных цифр, в первой компоненте наблюдается наибольшая прямопропорциональная зависимость от частоты процессора, размера кэша второго уровня, умножения и обратнопропорциональная зависимость от критической температуры и технологии. Во второй главной компоненте наблюдается прямопропорциональная зависимость от частоты шины, размера кэша первого уровня и цены. В третьей главной компонен­те наибольшая прямопропорциональная зависимость от частоты процессора, технологии, критической температуры и цены.

Перейдем к рассмотрению диаграммы рассеивания всей совокупности процессоров на плоскости выделенных двух главных компонент (рисунок 2.1).

Рисунок 2.1 – Проекция исследуемых процессоров на пространство двух ГК

На представленном рисунке хорошо видно, что вся исследуемая совокупность телефонов разделилась на пять достаточно четких классов.

Рисунок 2.2 – Проекция исследуемых процессоров на пространство трех ГК

Выбор значащих компонент и определение названия для них представлено ниже.

1) Выберем p=3 главных компонент.

2) Определим названия для них по формуле:

,

где [wkj] – подмножество участвующих в названии весовых коэффициентовj-й компоненты;

[wj] – все весовые коэффициентыj-й компоненты.

0.454925

-0.168121

0.425524

0.206333

0.525724

-0.101348

-0.225734

0.529226

-0.1184

0.483859

0.0754276

0.325518

-0.40149

-0.0564815

0.412268

0.298765

-0.458693

-0.245241

-0.361731

-0.114191

0.591219

0.289984

0.427728

0.330197

Для первой компоненты имеем:

Т.к. принадлежит интервалу [0,75; 0,95], значит, первая главная компонента определяется (более чем на 82,2%) следующими показателями: частота процессора, размер кэша второго уровня, технология, умножение, критическая температура.

Для второй компоненты

Т.к. принадлежит интервалу [0,75; 0,95], значит, вторая главная компонента определяется (более чем на 76,6%) следующими показателями: частота шины, размера кэша первого уровня, умножение.

Для третьей компоненты

Т.к. принадлежит интервалу [0,75; 0,95], значит, третья главная компонента определяется (более чем на 81%) следующими показателями: частота процессора, технология, критическая температура, цена.

Характеристика классов относительно компонент представлена в таблице 2.3.

Таблица 2.3

Характеристика классов относительно компонент

Класс

Значение компоненты

Компонента 1

Компонента 2

Компонента 3

1

высокое

высокое

среднее

2

высокое

среднее

среднее

3

высокое

высокое

высокое

4

среднее

среднее

среднее

5

низкое

низкое

высокое

Характеристика классов относительно признаков представлена в таблице 2.4.

Таблица 2.4.

Характеристика классов относительно признаков

Класс

Значение признака

1

2

3

4

5

CPU Frequency

высокое

высокое

высокое

среднее

низкое

Bus Frequency

высокое

среднее

высокое

среднее

низкое

L1 Cache

высокое

среднее

высокое

среднее

низкое

L2 Cache

высокое

высокое

высокое

среднее

низкое

Technology

низкое

низкое

высокое

среднее

высокое

Multiplication

высокое

высокое

высокое

среднее

низкое

Critical Temperature

низкое

низкое

низкое

среднее

высокое

Cost

высокое

среднее

высокое

среднее

среднее

Тут вы можете оставить комментарий к выбранному абзацу или сообщить об ошибке.

Оставленные комментарии видны всем.

Соседние файлы в папке Курсовой проект - Интеллектуальный анализ рынка
  • #
    02.05.2014913 б17data.out
  • #
    02.05.2014834 б17data.rules
  • #
    02.05.201438 б17data.set
  • #
    02.05.2014617 б17data.tree
  • #
    02.05.201440.96 Кб19Data.xls
  • #
    02.05.20141.44 Mб33ПЗ.doc