Cтраница 1
Признаки распознаваемых объектов, или диагностические признаки ( ДП), могут быть подразделены на детерминированные, вероятностные, логические и структурные. [1]
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. [2]
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. [3]
В зависимости от характера информации о признаках распознаваемых объектов алгоритмы функционирования РИС подразделяют на детерминированные, вероятностные, логические, структурные и комбинированные. [4]
Таким образом, в одноуровневых системах распознавания информация о признаках распознаваемого объекта формируется путем прямых измерений непосредственно на основе обработки данных экспериментов. В многоуровневых системах информация о названных признаках формируется на основе косвенных измерений как результат функционирования вспомогательных распознающих устройств. На входы таких устройств поступает предварительно обработанная измерительная информация, а на выходах образуется либо непосредственно информация о признаках распознаваемых объектов или явлений, либо промежуточная информация, используемая распознающими устройствами следующих уровней для формирования информации о признаках распознаваемых объектов. [5]
Если в качестве принципа классификации использовать характер информации о признаках распознаваемых объектов, которые подразделили на детерминированные, вероятностные, логические и структурные, то в зависимости от того, на языке каких признаков производится описание этих объектов, иначе - в зависимости от того, какой алгоритм распознавания реализован, системы распознавания могут быть подразделены на детерминированные, вероятностные, логические, структурные и комбинированные. [6]
Первое соображение связано с наличием или возможностью создания конкретных технических средств наблюдений, обеспечивающих на основе проведения экспериментов определение признаков распознаваемых объектов, а также с целесообразностью использования тех или других технических средств, а значит, и признаков, определяемых с помощью этих средств. [7]
Даже оставляя в стороне принципиальный вопрос о ресурсах, затрачиваемых на разработку аппаратуры, необходимой для определения тех или других признаков ( задача 1), а также связанных с проведением экспериментов по определению признаков распознаваемых объектов ( задача 2), легко заметить, что с учетом сказанного эти задачи подобным образом не могут быть решены. [8]
Вероятностные признаки - признаки, случайные значения которых распределены по всем классам объектов, при этом решение о принадлежности распознаваемого объекта к тому или другому классу может приниматься только на основании конкретных значений признаков данного объекта, определенных в результате проведения соответствующих опытов. Признаки распознаваемых объектов следует рассматривать как вероятностные и в случае, если измерение их числовых значений производится с такими ошибками, что по результатам измерений невозможно с полной определенностью сказать, какое числовое значение данная величина приняла. [9]
В [19] приведены результаты подробного исследования проблемы информативности признаков в системах распознавания. Показано, что статистическая независимость признаков распознаваемых объектов не является условием ни необходимым, ни достаточным для того, чтобы информативность признаков была величиной, не зависящей от того, какие признаки были определены на предыдущих шагах и какие при этом значения они приняли. [10]
Вероятностные признаки имеют случайные значения, распределенные по всем классам образов. Измерение числовых значений величин, характеризующих признаки распознаваемых объектов, как правило, производится с ошибками. В силу этого по результатам измерений невозможно с большой достоверностью сказать, какое значение имеет данный признак, поэтому последний рассматривают как вероятностный. [11]
В данных системах для построения алгоритмов распознавания используются вероятностные методы распознавания, основанные на теории статистических решений. В общем случае применение вероятностных методов распознавания предусматривает наличие вероятностных зависимостей между признаками распознаваемых объектов и классами, к которым эти объекты относятся. [12]
При этом будем полагать следующее: если h A, то проведение экспериментов прекращается и принимается решение о том, что ujeilb если Л В, то проведение экспериментов также прекращается и принимается решение о том, что ае. ВЛ А, то принимается решение, что эксперименты необходимо продолжить и определяется очередной ( п 1) - й признак распознаваемого объекта. [13]
Вероятностные признаки - это признаки, случайные значения которых распределены по всем классам технических состояний ОД. Решение о принадлежности распознаваемого объекта к тому или другому классу может быть принято только на основании конкретных значений признаков данного объекта, определенных в результате проведения соответствующих экспериментов. Признаки распознаваемых объектов следует рассматривать как вероятностные и в случае, если их числовые значения измеряются с такими погрешностями, что по результатам измерений с полной определенностью нельзя сказать, какое числовое значение данная величина приняла. [14]
Таким образом, в одноуровневых системах распознавания информация о признаках распознаваемого объекта формируется путем прямых измерений непосредственно на основе обработки данных экспериментов. В многоуровневых системах информация о названных признаках формируется на основе косвенных измерений как результат функционирования вспомогательных распознающих устройств. На входы таких устройств поступает предварительно обработанная измерительная информация, а на выходах образуется либо непосредственно информация о признаках распознаваемых объектов или явлений, либо промежуточная информация, используемая распознающими устройствами следующих уровней для формирования информации о признаках распознаваемых объектов. [15]