Cтраница 2
Во многих задачах классификации выборки прецедентов слишком малы для корректного оценивания многомерного вероятностного распределения. Обычно для классификации по выборке прецедентов оценивается граница множества. В этой задаче желательно также построить логическое объяснение правила классификации. [16]
Универсальность подхода к решению задачи на основе теории распознавания образов состоит в том, что он не накладывает принципиальных ограничений на специфику каждого параметра, на количество параметров, описывающих качественное состояние. В обобщенный портрет устройства могут быть включены не только индивидуальные и общие параметры, но в признаки, характеризующие технологический процесс, условия эксплуатации, экономические и другие факторы. Важным преимуществом этого подхода, расширяющим возможности его практического применения, является то что при анализе партии устройств с известной классификацией счетно-решающие устройства, реализующие алгоритм, позволяют выявить правило классификации даже в том случае, когда нельзя выразить в явном виде функциональную зависимость отдельных параметров, описывающих состояние. [17]
Следует иметь в виду, что зтот вывод справедлив только в том случае, когда новые рбъекты, подлежащие классификации, будут браться действительно из той же генеральной совокупности, что и материал обучения. В некоторых практических приложениях этого достичь нельзя: исследователь располагает материалом с известной классификацией, собранным в определенных условиях, а применять решающее правило должен в разнообразных условиях. Теоретически такой вариант недопустим. Но в ряде случаев удовлетворительное правило классификации удается построить и на имеющемся материале. Чтобы проверить то, необходимо собрать хотя бы небольшой материал экзамена в тех условиях, в которых будет применяться решающее правило. [18]
Если вам когда-либо доводилось наблюдать, как ребенок разбирает цветные леденцы или сортирует марки, билеты на футбол или другие предметы, которые он коллекционирует, то вы, вероятно, стали свидетелем одного из наиболее характерных для нас инстинктивных действий - желания разложить все по полочкам. В этом и состоит суть классификации. Классификация - это распределение предметов по группам на основе каких-то общих для них свойств. Раздел науки, посвященный принципам, методам и правилам классификации называют таксономией. Почему же мы охвачены желанием все классифицировать. По мнению некоторых биологов, ответ на этот вопрос очень прост: мы классифицируем предметы, явления, события, потому что это дает нам некоторое преимущество для выживания. Когда наше восприятие оказывается перегруженным огромным числом различных раздражителей, мы, стремясь осмыслить эти раздражители, начинаем классифицировать их. Наши первые шаги в классификации могут быть ошибочными; так, например, маленький ребенок иногда может назвать собакой любой предмет на четырех ножках. Однако постепенно у человека вырабатывается определенная система, позволяющая ему справиться со сложностью окружающего мира. [19]
Этот алгоритм принадлежит к методам, осуществляющим перебор заранее определенной совокупности признаков и отбор из нее группы полезных, несущих взаимно-дополнительную информацию. Из этой группы полезных признаков и формируется правило классификации. Оценка полезности ( информативности) подпространств осуществляется с помощью статистических критериев, что делает алгоритм помехоустойчивым и, кроме того, позволяет получить приемлемое качество решения ( классификацию, статистически близкую к искомой) в ряде случаев, когда либо не существует детерминированного правила классификации в терминах используемых параметров, либо оно хотя и существует, но является слишком сложным для того, чтобы его можно было однозначно восстановить по заданной выборке. [20]
Каплан выделяет пять переменных, свойственных каждой системе: основные правила системы; правила трансформации системы: правила классификации акторов, их способностей и информации. Главными из них являются первые три группы переменных. Так, основные правила описывают отношения между акторами, поведение которых зависит не столько от индивидуальной воли и особых це. Правила трансформации выражают чаконы изменения систем. Так, известно, что общая теория систем делает акцент на гомеостатическом характере систем, то есть на их способности адаптации к изменениям среды и тем самым - к самосохранению. При этом каждая система имеет свои правила адаптации и трансформации. Наконец, к правилам классификации акторов относятся их структурные характеристики. [21]
Более совершенные системы анализа изображений, формируемых оптическими микроскопами, создаются с использованием электронных сканирующих систем. Примером такой системы может служить анализатор структуры изображения ТАСИ-2 ( ИЭВТ АН Латв. Основным назначением прибора является автоматический анализ цитологических препаратов с целью их классификации на нормальные и патологические. Телевизионная камера, установленная вместо окулярного тубуса на микроскоп МБИ-6, преобразует световую информацию в электрический сигнал, который подается в устройство обработки. В нем производятся выбор уровня дискриминации ( уровня ограничения) и измерение геометрических параметров: площади и периметра - деталей изображения на выбранном уровне дискриминации. Перемещение предметного стекла с препаратом, поиск клеток и измерение осуществляются автоматически. Затем результаты измерений могут поступать на логическое устройство, в котором задается правило классификации. [22]
Поясним это на двух примерах. Появление бракованных изделий в партии часто объясняется теми или иными сбоями в каких-то звеньях технологической цепи. Эти сбои, с одной стороны, влияют на качество изделия, а с другой стороны, изменяют значения ряда косвенных показателей. Последние могут быть и не связаны прямо с качеством изделия, но их отклонение от нормы для некоторого изделия свидетельствует о наличии сбоя при его изготовлении. Если бы теперь мы строили общее решающее правило, распознающее качество изделий по косвенным измерениям для данной технологической линии, то в нем должна была бы найти отражение связь между всеми встречающимися сбоями и качеством. Если же требуется разбраковать только объекты фиксированной партии, то вполне можно рассчитывать, что в ходе изготовления этой партии произошло не более одного-двух сбоев. Правило классификации рабочей выборки теперь может отражать влияние на качество только этих сбоев, а такая задача, понятно, проще. [23]