Вектор - признак
Cтраница 2
 |
Экспериментальные парциальные изображения ( о и поля направлений, полученные из них по формулам ( 6 и ( в ( изображения в рамках участвовали в построении поля направлений. [16] |
На рис. 10.57 а изображен график евклидового расстояния dmn между вектором признаков а § и 10 базовыми векторами 10 разных пальцев. [17]
Проведя расчеты диагностических коэффициентов ДК для всех градаций каждого из факторов вектора признаков X и определив информативность каждого фактора в целом, получают диагностическую таблицу. [18]
Анализ показал, что в пределах региона имеются только две точки растра, векторы признаков которых попадают в выбранную прямоугольную область. Одна из точек находится в окрестности анализируемой точки, а другая - в пределах очага Спитакского землетрясения. [19]
При анализе бензинов, полученных из разных источников, авторы работы [24] образуют вектор признаков из интенсивностей всех пиков, добавляя некоторые отношения интенсивностей. [20]
Метод хорошо приспособлен для использования декомпозиции, которую можно осуществлять по каждому компоненту вектора признаков объекта. Следовательно, при осуществлении машинной реализации алгоритма всегда можно построить программы, приемлемые по времени счета, объему памяти. [21]
Всякий реальный объект окружен специфическим информационным полем - дентральным векторным полем, в котором векторы признаков - стимулов ( назовем их тимулянтами) имеют центростремительное направление, а векторы признаков - реакций ( назовем их информантами) направлены центробежно. Длина указанных зекторов соответствует количеству информации, несомому информантом либо стиму-тянтом. Периферийные концы векторов образуют решетчатую поверхность, которая 1елится на две части: стимулянтную и информантную. [22]
Практически это выполняется так: а) для каждой области и каждой метаобласти находим вектор легко вычислимых признаков и свойств и используем этот вектор в генераторе возможных сопоставлений, который находит пары ( метаобласть, область), с большой вероятностью соответствующие друг другу; б) окончательный вывод делается на основании сравнения кодированного описания граничных линий области с кодированным описанием граничных металиний метаобласти. Окончательное решение о соответствии принимается, если они конгруэнтны. [23]
 |
Состояния или классы процесса. Л. представляет нормальную работу, / - неисправные состояния. [24] |
Статистические методы применяются к набору данных для каждого состояния, чтобы установить распределение вероятности для вектора признаков. Тогда, если цена каждого возможного неправильного диагностирования известна, критерием расстояния для каждого состояния является просто ожидаемая потеря от диагностирования этого состояния с наблюдаемыми признаками. [25]
 |
Процедура распознавания образов методом выделения признаков и классификации. [26] |
На втором этапе по результатам измерений вычисляются или из них выделяются характерные признаки, объединяемые в вектор признаков, называемый пространством признаков. Эти признаки могут быть определены либо непосредственно из измерений путем удаления лишних компонентов из X, либо путем проведения математических преобразований вектора или матрицы измеренных величин. Признаки матрицы измерений находятся путем проведения преобразований над ней и выбора системы преобразованных компонентов матрицы, которые наилучшим образом характеризуют систему. Выбранные признаки всегда представляются в векторной форме. [27]
На первый взгляд кажется, что для вычисления I xt-yt необходимо последовательно выделять пары соответствующих компонент векторов признаков и затем сдвигать каждую из них на соответствующее место для вычитания. В этом разделе будет показано, что если целые представить в специальном виде ( в виде кодов, сохраняющих разности), операцию сравнения суммы разностей с порогом можно значительно ускорить, если выполнять все операции над полной ячейкой памяти, игнорируя при этом границу между зонами. Ускорение особенно эффективно в вычислительных устройствах с длинными словами и аппаратно реализованной операцией нахождения числа единиц в слове. [28]
Задача состоит в указании принадлежности входного образа ( например, речевого сигнала или рукописного символа), представленного вектором признаков, одному или нескольким предварительно определенным классам. К известным приложениям относятся распознавание букв, распознавание речи, классификация сигнала электрокардиограммы, классификация клеток крови. [29]
Задача состоит в указании принадлежности входного образа ( например, речевого сигнала или рукописного символа), представленного вектором признаков, одному или нескольким предварительно определенным классам. [30]
Страницы: 1 2 3 4