Cтраница 1
Задача автоматической классификации не полностью определена, если не указаны свойства, которыми должны обладать искомые классы объектов. Выбор этих свойств или, что то же, определение класса - это основной вопрос теории автоматической: классификации. Если имеется адекватное определение класса, становится возможным отличать хорошие классификации or плохих. [1]
Задача автоматической классификации не полностью определена, если не указаны свойства, которыми должны обладать искомые классы объектов. Выбор этих свойств или, что то же, определение класса - это основной вопрос теории автоматической: классификации. Если имеется адекватное определение класса, становится возможным отличать хорошие классификации от плохих. [2]
Рассматривается задача автоматической классификации п объектов на ft классов. Число классов может быть как известным, так и неизвестным. Предлагается приближенный рекуррентный алгоритм распределения объектов по классам. Приводится пример решения задачи. [3]
В задаче автоматической классификации конфигурация X фиксирована. [4]
В задаче автоматической классификации конфигурация X фиксирована. Алгоритм автоматической классификации модифицирует только классификацию Q. Обычные методы поиска экстремума здесь неприменимы вследствие дискретного и неупорядоченного характера множества возможных классификаций. [5]
Неотъемлемая часть задачи автоматической классификации - понятие оптимального критерия, позволяющее установить, когда достигнуто желательное разбиение. Для введения подобного критерия необходимо определить меру внутренней однородности класса и меру разнородности классов между собой. [6]
Принятие решения формально относится к задачам автоматической классификации и осуществляется с помощью рассмотренного ранее алгоритма автоматической классификации с предварительным обучением. [7]
Нелишне напомнить здесь, что постановка задачи автоматической классификации, основанная на идее статистической связанности, отличается от той, которая рассматривалась ранее. Однако эта процедура единственная в своем роде и позволяет решать задачи, для которых другие известные методы непригодны. [8]
Для того чтобы построить автоматическую процедуру решения задачи автоматической классификации, необходимо дать более строгое определение класса. [9]
Для того чтобы построить автоматическую процедуру решения задачи автоматической классификации, необходимо дать более строгое определение класса. [10]
Мы не называем эти векторы случайными, поскольку в задаче автоматической классификации они предполагаются фиксированными и известными. Од /, где число классов М может быть, а может и не быть заранее известным. Классификацией Q называют вектор, составленный из о /, а конфигурацией. [11]
Целью данного исследования является выработка теоретического подхода и разработка математического аппарата для решения задач автоматической классификации электронных книг и автоматического определения одинаковых и различающихся смысловых блоков электронных книг. [12]
Таким образом, в математическом отношении структурно-параметрический синтез гибких химико-технологических систем сводится в основном к задачам автоматической классификации объектов по множеству информационных признаков и дискретного ( или частично-дискретного) программирования. [13]
Задачу автоматической классификации можно рассматривать как задачу поиска такой группировки объектов, при которой максимизируется разделимость классоп. Тогда все критерии, рассмотренные в гл. [14]
Вес упоминавшиеся до сих пор критерии основывались на попарном сходстве объектов. В [ Ватанабе, 1969 ] была предложена несколько иная постановка задачи автоматической классификации, при которой учитывается наличие статистической связи между переменными. [15]