Решающие правила

Cтраница 3

В случаях, когда решение предшествует наблюдению, решающие правила и решающие распределения зависят только от детерминированных параметров и статистических характеристик случайных параметров условий задачи. В задачах, в которых решение следует за наблюдением, решающие правила ( и статистические характеристики решающих распределений) представляют собой функции, таблицы или инструкции, устанавливающие зависимость решения как от априорной информации, так и от реализованных значений случайных параметров условий задачи. [31]

Это мезюрабелизация совокупности вероятностных мер делает возможным вводить решающие правила в нашей задаче привычным для математической статистики образом. [32]

Функции веса адаптивных фильтров представляют собой априорные или апостериорные динамические решающие правила, зависящие от статистических характеристик случайных функций TI ( /) и. [33]

В зависимости от последовательности чередования процедур решение или наблюдение решающие правила и решающие распределения определяются априорной или априорной и апостериорной информацией. [34]

Для проверки эффективности автоматов распознавания и идентификации, реализующих синтезированные решающие правила и графы, был проведен эксперимент на подвесном толкающем конвейере. [35]

К определению фильтра цветности. [36]

К наиболее простым техническим решениям приводят методы классификации, использующие линейные решающие правила. К их числу относится формирование прямоугольного окна, ориентированного случайным образом на плоскости цветовой диаграммы. [37]

В [ 318Ц принято дополнительное предположение о том, что решающие правила задачи (8.4) - (8.7) линейны и задача сводится к вычислению коэффициентов соответствующих линейных форм. [38]

Это значит, что решениями здесь являются детерминированные векторы - решающие правила нулевого порядка, зависящие от детерминированных исходных данных и статистических характеристик случайных параметров условий задачи. [39]

Необходимо добавить, что в моделях рассматриваемого класса часто можно получить решающие правила, определяющие оптимальную процедуру, в аналитическом виде. [40]

Оптимальные планы многоэтапных задач с условными статистическими или вероятностными ограничениями представляют собой решающие правила или решающие распределения - зависимости компонент решения или статистических характеристик распределения составляющих решения от реализованных и наблюденных к моменту выбора решения значений случайных параметров условий задачи. [41]

При одной так же, как в теории проверки гипотез, сами такие решающие правила объявляются бессмысленными. Если априорное множество F выпукло, такая точка зрения приемлема и для нас. Мы просто заменим оценку ее проекцией на F. [42]

Роль геометрических преобразований естественно выполняют марковские ( переходные) отображения Ф, описывающие статистические решающие правила и образующие категорию. Геометрические объекты являются инвариантами в этой категории. [43]

Очевидно, что в коллектив кроме параметрических решающих правил могут быть объединены и непараметрические решающие правила, к которым относятся, например, алгоритм Байеса, Кора и др. Специфика работы с такими алгоритмами заключается в том, что ввиду отсутствия параметров они не могут быть оптимизированы параметрически. С другой стороны, параметры параметрических алгоритмов не всегда позволяют варьировать свойства этих алгоритмов в необходимых пределах. Эти обстоятельства заставляют искать новые пути создания оптимального разнообразия в коллективе таких алгоритмов. [44]

Система разпознавания образов. [45]

Страницы: 1 2 3 4