Распознавание черт сочинение пример

ООО "Сочинения-Про"

Ежедневно 8:00–20:00

Санкт-Петербург

Ленинский проспект, 140Ж

Сочинение на тему Распознавание черт

Распознавание признаков – это непараметрический подход, который не предполагает каких-либо распределительных характеристик независимых переменных (Lanive, Vennet, 2006). Он был спроектирован как система раннего предупреждения для выявления неудачных и надежных банков. Его название происходит от взаимодействия переменных, называемых чертами. Его алгоритм количественно определяет все возможные взаимодействия переменных, а затем извлекает признаки, которые можно найти в двух категориях банков.

Алгоритм начинается с записи финансовых переменных каждого наблюдения (банка) в двоичные строки. Затем он продолжает, выбирая точки среза для переменных. Рекомендуемый выбор – взять стандартное отклонение среднего значения выборки и разделить распределение переменных на три сегмента, используя две точки разреза (Lanive, Vennet, 2006). Обычно две точки отсечения выбираются таким образом, чтобы распределение наблюдений было разделено на три области, которые характеризуют надежные (первая область), выборку смешанных и несостоятельных банков, которые нельзя охарактеризовать напрямую (вторая область), и несостоявшиеся банки (третьи). регион), как Колари, Капуто и Вагнер, выбранный для работы (1996). Они определяют характеристику наблюдений двоичной формой A1A2… AL, где L – длина строки, а Ai – 00, 01 или 11, которые представляют три области соответственно. Kolari, Glennon, Shin и Caputo (2002) обозначают возможные местоположения в распределении каждой переменной следующим образом: нижний (L), средний (M), верхний (U), средний нижний (ML) и средний верхний (MU), и они обратные Ai для первого и третьего региона.

Значение цифры в двоичной строке указывает местоположение наблюдения в распределении в соответствии со следующим правилом: если первая цифра равна 0, то наблюдение находится в нижнем или нижнем среднем сегменте распределения переменной , Если это 1, он принадлежит верхнему сегменту. Если вторая цифра равна 0, она принадлежит нижнему сегменту, а если она равна 1, она принадлежит либо среднему, либо среднему верхнему сегменту. Следующим шагом алгоритма является формирование матрицы признаков. Это происходит из-за необходимости исследовать взаимодействия паттернов в двоичной строке (Kolari, Glennon, Shin and Caputo, 2002). Каждая черта создается всеми возможными комбинациями переменных, взятыми по одной, двум или трем точкам времени (Lanive, Vennet, 2006). Каждая черта состоит из 6 цифр, и она записана в виде T = p, q, r, P, Q, R. Первые три цифры являются указателями на позиции в двоичной строке слева направо, а последние три дать значения двоичного кода в их соответствующих позициях (Kolari, Glennon, Shin and Caputo, 2002). Значения цифр следующие: p = 1,2,…, L, q = p, p + 1,… L, r = q, q + 1,…, L и P, Q и R могут быть 0 или 1. Если q = r, то Q = R, если q = p, то Q = P, а если p = q = r, P = Q = R. Kolari, Caputo и Wagner (1996) предполагают, что использование более шести целых чисел не улучшает классификацию и предсказуемость метода.

Предположим, что есть двоичная строка для одного банка, закодированная как 001101. Это означает, что банк расположен в нижней (00) области финансовой характеристики распределения X1, в верхней (11) области финансовой характеристики распределения X2 и аналогично (01) он расположен в средней области финансовой характеристики распределения X3. Применяя приведенные выше правила, мы формируем матрицу признаков этого банка, взяв все возможные комбинации из шести цифр.

Поделиться сочинением
Ещё сочинения
Нет времени делать работу? Закажите!

Отправляя форму, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и обработкой ваших персональных данных.