Çok Etmen Modeli – Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez Yazdırma Fiyatları

Mekansal Çok Etmenli Öğrenci Teşhisi

Genellikle teşhis, bir durumu, bir durumu veya bir sistem koşulunu içsel özelliklerinden tanıma süreci olarak tanımlanır. Modele dayalı tanının klasik yaklaşımları, kaçırma tanısını ve tutarlılığa dayalı tanıyı içerir. Kaçırma tanısında, gözlenen anormal bulguları belirli bir nedensel teori açısından açıklamak için anormal davranışın nedensel bir modeli kullanılır.

Buna karşılık, tutarlılık temelli tanıda, bir cihazda veya sistemde neyin yanlış olduğunu belirlemek için cihazların normal yapısı ve davranışı hakkında bilgi kullanılır. Maxion tarafından, teşhisin, semptomların veya sembollerin üst düzey örüntü tanıma biçimi olduğu ve belirli karmaşık sistemlerin “ortaya çıkan” bir özelliği olarak görülebileceği varsayılarak nispeten farklı bir yaklaşım önerildi.

Maxion özellikle, konfigürasyonu ve performansı sürekli değişen binlerce düğümden oluşan heterojen bir telekomünikasyon ağının genel durumunu teşhis etme problemini inceledi. Teşhis görevi, bu ağda anormal olarak kabul edilen herhangi bir çalışma koşulunu tespit etmek, teşhis etmek ve onarmaktan ibaretti.

Maxion ayrıca, bir anormallik tespit edildiğinde sistemin düzgün bir şekilde çalışabilmesi için tahmin edilmesi ve belirtilmesi gereken anormal vakaların sayısının çok yüksek olduğunu gözlemlemiştir.

Ayrıca, bazı standart anormal semptomların önceden saptanmasının bir anomaliyi teşhis etmek için her zaman yeterli olmadığını ve kullanıcıların davranışları ve sistemdeki belirli olaylar gibi diğer faktörlerin neyin ne olması gerektiğini bile belirleyebileceğini gözlemlemiştir. belirli bir anda “normal bir durum” olarak alınabilir.

Böylece Maxion, teşhisi belirli karmaşık sistemlerin ortaya çıkan bir özelliği olarak değerlendirdi. Bu yaklaşıma göre, bir teşhis (bir süreç olarak) daha çok, denetlenen süreci karakterize eden gözlemlenebilir semptomların veya sembollerin “yüksek düzeyde” tanınması olarak görülecektir.

Bu yazıda, Maxion’un ilkelerini çok etmenli alana genişleten öğrenci tanılama görevine bir yaklaşım öneriyoruz. Bu bağlamda, bir ortamı paylaşan bir dizi aktif etmen veri alır, verilen yeni kısıtlamalara kendini adapte eder ve (öğrenci kavramları açısından) bir teşhisin oluşturulmasına katkıda bulunur.

Bu nedenle, teşhis herhangi bir özel etkenin işlevi olarak değil, çevrede işbirliği içinde yürütülen çeşitli özerk süreçlerin etkileşimli davranışından “ortaya çıkan” olarak görülecektir. Bu nedenle, ajanların n-boyutlu bir konu alanını paylaştığı ve yakınlıklarına göre koalisyonlar oluşturduğu mekansal oylama teorisine dayanan yeni bir çok etmenli tanı yaklaşımı öneriyoruz. Kazanan koalisyon, çoğunluğun gözlemlenen sürecin durumu olarak kabul ettiği bir durumu (normal, anormal veya hatalı) temsil eder.

Bu bildiri şu şekilde düzenlenmiştir. Sonraki bölüm, teşhisler için genel çok etmenli sistemi tanıtmaktadır; üçüncü bölüm, temsilcinin davranışını ayrıntılarıyla anlatır. Dördüncü ve beşinci bölümlerde öğrenci tanılama alanında gerçekleştirilen deneyler anlatılmakta ve analiz edilmektedir.

Özellik Faktör Kuramı diğer adı
İş uyumu kuramı nedir
Özellik Faktör kuramı kimin
Özellik Faktör Kuramı KPSS
özellik-faktör kuramı özellikleri
beş faktör kişilik kuramı
büyük beşli kişilik testi

Mekansal Çok Etmen Modeli

Mekansal oylama teorisi (genellikle politik) soruların ve seçmen tercihlerinin nicelleştirilebileceğini düşünür. Uzamsal oylama modelinde, I boyutlarına sahip bir Öklid vektör uzayı RI tanımlanır. Boyut, başlangıçta oylanacak siyasi bir konuyu temsil eder.

Her seçmen veya aday, RI sorun alanında, her bir konudaki görüşlerini temsil eden “ideal nokta”ya karşılık gelen bir vektör ile temsil edilir. Seçmenlerin tipik davranışı, güç kazanmak için diğer seçmenlerle (uzayda yakın) koalisyonlar kurmaktan ibarettir. Benzer şekilde, adaylar daha fazla seçmen çekmek için (pozisyonlarıyla temsil edilen) platformlarını uyarlamaya çalışırlar.

Seçmenlerin çoğunluğuna sahip olan koalisyon yönetir. Rakip koalisyonlar, daha fazla destek elde etmek için platformlarını hala uyarlayabilir. Özünde, uzaysal oylama teorisine olan ilgimiz, bir tanı problemini çözmek için bir vekil tercihinin diğer faillerin tercihleri ​​üzerindeki etkisini modellemenin yanı sıra grup kararını yakalama olasılığına dayanır.

Tanı sorunu

Bir dizi aday tanı (kavramlar) C = {c1,…,ci}, bir dizi A = {a1,…,an} ve bir ortam (i boyutlarına sahip bir sorun alanı) verildiğinde, problem çözmeyi önerdiğimiz, gözlemlenen durumu ve sonuç olarak toplum tarafından atfedilen tanıyı temsil eden ajanların (GA) bir veya daha fazla (muhtemelen eşzamanlı) grup G’sini atamaktan ibarettir. Bir veya daha fazla koalisyon kurulduğunda ve istikrarlı olduklarında sorun çözülmüş kabul edilir.

Aracılar ve çevreleri

Bir ajan ai şu şekilde tanımlanır: bir Ni tanımlaması, bir Si {aktif, aktif değil} dahili durumu, bir ej öğesi (bir sensör, kontrol veya değişkeni temsil eder), bir dizi aday tanılama Ci, bir oylama vektörü Vi, bir dizi tanıdıklar Qi ve bir tatmin fonksiyonu fi (ej, Env). Her temsilci, oylama vektörü Vi’ye göre çıkış alanına yerleştirilir. Yakın ajanların yakın görüşleri vardır ve bu nedenle birbirlerinin tanıdık listesine Qi aittirler. Tanıdıklarına göre, bir ajan dinamik olarak koalisyonlar oluşturabilir.

Koalisyon oluşumu

Modelimizde koalisyonlar, konu uzayındaki konumlarına göre teşhisler açısından yorumlanmaktadır. Bu yazıda, aşağıdaki gibi tanımlanan tipik bir koalisyon tanımını takip ediyoruz. A = {a1, a2,…, an} aracılarından oluşan bir küme düşünün. Bir ajanlar koalisyonu, G A olacak şekilde ajanların boş olmayan bir alt kümesi G olarak tanımlanır.

Temsilcinin davranışı

Her etmen, değerleri fiziksel ortamındaki değişikliklere göre veya örneğin meydana gelen bir sorunu işaret etmek için değişebilen bir ej öğesinden (bir sensör, kontrol veya belirli bir değişken olabilir) sorumludur. Bir etmen, küresel bir anormal davranışı gösterebilecek değişiklikleri algıladığında, otomatik olarak bir teşhis göreviyle ilgilenir.

Bu durumda, bir ajan ai (Ni, Si, ej, Ci, Vi, Qi) aşağıdaki ana adımlarla tanımlanabilecek bir davranışa sahiptir: 1) Ci’nin elemanlarından bir Vi vektörü yaratmak; 2) temsilcinin oylama gücünü hesaplamak; 3) temsilcinin tanıdıklarını hesaplamak; 4) yeni koalisyon önermek; 5) koalisyonları birleştirmek; ve 6) durdurun. Şimdi bu adımları ayrıntılı olarak inceliyoruz.

1. Ci’nin elemanlarından bir Vi vektörü oluşturun. RI, I boyutlarına sahip Öklid uzayıdır. Vektör Vi RI ve uzayda benzersiz bir boyutla temsil edilen her bir adaya göre ajanın konumuna göre = 0 veya 1 değerleri ile başlatılır. Örneğin, (0,1,1,0) olarak başlatılan bir Vj vektörü, iki ve üç boyutlarla temsil edilenleri iyi adayları dikkate alan bir aj ajanını temsil eder.

2. Temsilcinin oy gücünü hesaplayın. Temsilci oylama gücü wi, temsilci ai tarafından verilen oy gücünü temsil eder. wi, ai adaylarının sayısıyla ters orantılı bir sayıdır.

3. Temsilcinin tanıdıklarını hesaplayın. Bir etmen, vektörleri RI vektör uzayında aynı komşuluğa ait olan diğer ajanları tanıdıkları olarak vardır. Örneğin, aralarındaki Öklid uzaklığı ij belirli bir eşiği aşmıyorsa, iki Vi et Vj vektörü yakındır.
(a) Her Vj RI vektörü için
(a.1) ij <= ise, o zaman Qi aj

4. Yeni koalisyon önerin. Bir temsilci birkaç koalisyona ait olabilir. İlk etkileşim sırasında, aracı ai, tanıdıklar listesine ait her bir etmen ile (yakınlık modelini izleyerek) bir koalisyon oluşturacaktır. İki ajan ai ve aj arasında oluşturulan koalisyonun konumu, “ve” mantıksal operatörünün Vi ve Vj vektörlerine uygulanmasıyla hesaplanır.

tercüman tercüman

Biyografinin Tamamını Gör