Тестовые алгоритмы для решение задачи таксномии

Аннотация

/doi/10.1093/comjnl/bxac099/6645489 7. https://www.uobabylon.edu.iq/eprints/publication_12_4672_49.pdf 8. https://owasp.org/www-community/attacks/Cryptanalysis 9. https://www.thefreedictionary.com/Statistical+cryptanalysis 10. https://doi.org/10.1093/comjnl/bxac099 11. https://academic.oup.com/journals/pages/open_access/funder_policies/chor us/standard_publication_model%29 ТЕСТОВЫЕ АЛГОРИТМЫ ДЛЯ РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ ТАКСНОМИИ к.т.н., доц. Т. Эшонқулов, Р. Михлиев Джизакский филиал Национального университета Узбекистана mixliyevramazon@gmail.com Аннотация. В настоящей научной публикации предлагается решение задачи таксономии с помощью тестовым алгоритмом на основе разработанные авторами критерия качества 𝒦 таксономии. Ключевые слова: Система опорных под множества, объекты, Таксономия, таксоны, критерия качества функция близости, меры близости, процедура, оценки качества. 150 В настоящей научной статье будет покозано, как в рамках метода вычисления оценок [1,2] может быть сконструирован такой критерий качества таксономии 𝒦, каторый явным образом зависит как от нее самой, так и от системы Ω опорных множеств, на базе каторый он вычисляется. Тем самым будет показано, как в рамках этого метода, можно поставить задачу об определенном согласовании между таксономией 𝒦 и системной Ω. Действительно, ведь если критерий качества такой, что он существенно зависит от пары (𝒦, Ω), то его экстремальное значение определяет такую из них, изменение любого одного элемента в паре может только ухудшить значение выбранной оценки. В результате оказывается, что рассматриваемый критерий-это не просто критерий оценки качества таксономии, а критерий согласованности элементов в паре (𝒦, Ω). В этой соглосованности и состоит содержательный смысл использования тестовых алгоритмов для решения задачи таксаномии. В данной статье предлагается следующие конструкции искомый критерий: Необходимо, прежде всего, выбрать такой способ построения системы Ω опорных подмножеств, в котором выстраиваемая система существенно зависит от предварительно заданной таксономии 𝒦 на множестве М. Иначе говоря, необходимо, чтобы Ω была функцией от 𝒦: Ω= Ω (𝒦). Из всех известных систем, которые обладают таким свойством, наиболее изученные-это системы тестов для таблицы Т. По этому именно на базе этой системы прежде всего, иследуется возможность строить конструкцию искомого критерия. Любую систему такога рода будем называть тестовой и обозначать через 𝜏 𝜏 . Алгоритм поиска для заданой таксаномии 𝒦 будем называть тестовым алгоритмом. С помощью тестовога алгоритма для произвольной таксономии 𝒦 𝜏 на ℓ таксонов на таблице Т строится система подмножеств признаков, которая на этой таксопомии является системой тестов. Выбирая такую систему в качестве системы опорных подмножеств, оценим выбранную таксономию. Для этого прежде всего, определим функцию f ( S,Sˈ ) , близости между двумя обектими [3,4] f ˈ (S,S ˈ) = ∑ 𝑟 (𝑠,𝑠 ˈ) (1) 𝜔𝜖𝑇 𝜔 Функция близости f зависит не только от того, на каких элиментах системы Т функция 𝜏 равна 1. Эта зависимость целиком определяется 𝜔 характеристикой сходства-различия сравниваемых объектов S и Sˈ. Однако, функция f ˈ зависит и от мощности | 𝑇| множества 𝑇, каторая определется всей таксономией 𝒦 в целом. Функцию меры 𝜇(𝑆, 𝒦 ) близости объкта S к таксону 𝑘 определим 𝑞 𝑞 следуюшим образом. [2] 1 𝜇(𝑆, 𝒦 ) = ∑ 𝑓(𝑆,𝑆 ˈ ) (2) 𝑞 𝑆`∈𝐾 |𝐾 | 𝑞 𝑞 151 𝜏 Если 𝑆 ∉ 𝒦 . это означает, что в системе никакой объект, не 𝑞 принадлежащий таксону 𝒦 , не молжет быть ближе к этому таксону, чем даже q самый далекий его объект. На основе функцию меры 𝜇 (𝑆,𝑘 ) построим критерия для оценки качества 𝑞 𝜏 таксономии J (𝒦, ) в виде 𝜏 𝐽(𝒦, ) = ∑𝑙 ∑ 𝜇(𝑆,𝒦 ) (3) 𝑞=1 𝑆∈𝐾 𝑞 𝑞 Определения наилучшей таксономии основывается на следующую процедуру. Именно, 𝒦 и 𝒦ˈ -две различные таксономии, то до сравнения построим 𝜏 𝜏 для каждой из них ей присущую систему (состветественню тестов. После этого в соответствии с формулой (3) вычислим для K-величину J 𝜏 (𝒦, ) , а для 𝒦ˈ - величину J(𝒦ˈ, T). В зависимости от того, какая из этых величин больше, ту таксономию и примем как лучщую из сравниваемых [5,6].