Cтраница 1
Распознаваемый объект относится машиной к тому классу, потенциал которого по отношению к объекту наибольший. [1]
Распознаваемый объект относится машиной к тому классу, потенциал которого по отношению объекта наибольший. Если, как это целесообразно в задачах прогнозирования катализаторов, на каждой стадии распознавания проводится отнесение объекта к одному из двух классов. [2]
Признаки распознаваемых объектов, или диагностические признаки ( ДП), могут быть подразделены на детерминированные, вероятностные, логические и структурные. [3]
Логические признаки распознаваемых объектов обычно представляют собой элементарные высказывания, принимающие два значения да и нет. К ним относятся прежде всего признаки, не имеющие количественного выражения. Они имеют характер качественного суждения о наличии или отсутствии некоторых свойств или некоторых элементов у распознаваемых объектов или явлений. [4]
Если признаки распознаваемых объектов - структурные, то описаниями классов объектов являются языки, состоящие из предложений, каждое из которых характеризует структурные особенности объектов, принадлежащих исключительно одному из классов. [5]
Для определения признаков распознаваемого объекта необходимо с помощью технических средств наблюдений провести множество экспериментов. Назначить проведение эксперимента а - значит указать, какой признак и с помощью какого средства необходимо определить. [6]
Выработка сведений о распознаваемых объектах и априорное описание классов - весьма трудоемкая часть в решении классификационных задач, требующая глубокого изучения свойств этих объектов. [7]
Алгоритм распознавания сравнивает описание распознаваемого объекта ( строку S) с таблицей обучения Тп. Классификация основана на вычислении степени похожести ( оценки) распознаваемой строки на строки, класс которых уже известен. [8]
Решение вопроса о принадлежности распознаваемого объекта к одному из классов эталонной выборки, так же как и во многих других методах распознавания образов, производится на основании сравнения значения линейной разделяющей функции, вычисленной для распознаваемого объекта со значениями этой функции для эталонных объектов. Распознаваемый объект относится к тому же классу, к какому принадлежит эталонный объект, для которого-разность между сравниваемыми значениями разделяющей функции минимальна. [9]
Хорошо известно, что симметрия распознаваемых объектов поззо-ляет значительно упростить процесс распознавания и расшифровки изображений. Априорные сведения о симметрии опознаваемых объектов позволяют восстановить их трехмерное изображение по одному фотоснимку или одной проекциц с использованием свойств так называемой кососимметричности, возникающей при наклонной проекции симметричных тел и фигур на плоскость [234], Это позволяет надеяться, что выделение признаков симметрии может послужить основой для создания эффективных методов и устройств распознавания образов. Очевидно, что такие признаки являются ( или могут быть) инвариантными относительно многих аарактерных геометрических искажений опознаваемых объектов. [10]
Полученные прототипы определяются признаками, общими для распознаваемых объектов; объекты разных классов, имеющие разные значения каких-то признаков, определят разные прототипы, зависящие от признаков, характерных для данных классов. [11]
Задача 2 заключается в проведении первоначальной классификации распознаваемых объектов или явлений, в составлении априорного алфавита классов. Основное в данной задаче - выбор надлежащего принципа классификации. Последний определяется требованиями, предъявляемыми к системе распознавания, которые, в свою очередь, зависят от того, какие решения могут приниматься системой управления по результатам распознавания неизвестных объектов или явлений. При решении последующих задач априорный алфавит классов уточняется, в результате чего формируется рабочий алфавит классов системы распознавания. [12]
Производится выбор алгоритмов распознавания, обеспечивающих отнесение распознаваемого объекта или явления к тому или другому классу или их некоторой совокупности. Алгоритмы распознавания основываются на выявлении степени близости распознаваемого объекта к каждому классу. [13]
R, принимается окончательное решение о принадлежности распознаваемого объекта к классу Q, и дальнейшие эксперименты не проводятся. [14]
В зависимости от характера информации о признаках распознаваемых объектов алгоритмы функционирования РИС подразделяют на детерминированные, вероятностные, логические, структурные и комбинированные. [15]