I detta dokument behandlas en metod för övervakning av klassificering med hjälp av Galois Lattices baserad på en navigationsstrategi. Den största delen av litteraturen om ämnet med hjälp av Galois lattices bygger på urvalsbaserade strategier, som består i att välja eller välja de begrepp som kodar den mest relevanta informationen från den enorma mängden tillgängliga data. Generellt är classi-steget sedan bearbetas av en klassisk classi  och t.ex. k-nearest grannarna regel eller Bayesian classi  på. Motsatsen till dessa urvalsbaserade strategier är navigationsbaserade tillvägagångssätt som utför classi-stadiet genom att navigera genom hela gitter (liknar navigeringen i ett classi-cementträd), utan att tillämpa någon urvalsoperation. Vår strategi, som heter Navigala, föreslår ett originellt navigationsbaserat tillvägagångssätt för övervakad klassifikation, som tillämpas i samband med bullriga symboligenkänning. På grundval av ett toppmodernt arbete med Galois Lattices classi  på grundval av metoder, inklusive en jämförelse mellan möjliga urvals- och navigeringsstrategier, föreslår detta dokument en beskrivning av NAVIGALA och dess genomförande i samband med symboligenkänning. Vissa objektiva kvantitativa och kvalitativa utvärderingar av metoden föreslås för att belysa metodens relevans.
REF föreslog Navigala, ett navigationsbaserat tillvägagångssätt för övervakad klassificering, och tillämpade det på bullriga symboligenkänning.
NAVIGALA: AN ORIGINAL SYMBOL CLASSIFIER BASED ON NAVIGATION THROUGH A GALOIS LATTICE
{'venue': 'IJPRAI', 'journal': 'IJPRAI', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}