Cтраница 4
Переходя к различным сочетаниям эластомеров, следует прежде всего отметить, что построенные зависимости лишь приближаются к линейным, но не аппроксимируются прямыми ( вследствие чего они обозначены на рис. 55 пунктирно-сплошными линиями), хотя их близость в целом несомненна. И в этом случае наблюдается однозначное разделение объектов по степени их полярности. Подобно предыдущему случаю, из зависимостей Р от А следует, что натуральный каучук может быть отнесен и к малополярным, и к полярным эластомерам. [46]
Таким образом, чаще всего ( особенно в учебной и научной деятельности) человек изучает объекты и отношения между ними средствами языка, то есть объект как бы замещается его именем, с целью однозначно обозначить необходимый объект. Это возможно благодаря фундаментальному положению о разделении объекта и его имени, то есть основному принципу формализации. [47]
Более сложными являются системы с обучением. В системах с обучением не задан алгоритм разделения предъявляемых объектов на классы. Процесс создания и оптимизации такого алгоритма и называется обучением. Для обучения используется определенный набор объектов, называемый далее обучающим множеством или обучающей выборкой. Далее мы остановимся на рассмотрении систем с обучением более подробно. [48]
Простейшим распознающим алгоритмом, основанным на геометрическом подходе к решению задачи, является бинарный линейный классификатор. Его действие сводится к поиску гиперплоскости, определяющей разделение объектов на два класса. К сожалению, линейная разделимость объектов на классы реализуется лишь в редких случаях. Чаще границы классов имеют более сложное строение. В таких ситуациях простой линейный классификатор оказывается неприменим. Частично этот недостаток алгоритма удается преодолеть, перейдя от разделяющей плоскости к пластине конечной толщины и, считая, что объекты, попавшие внутрь нее, не поддаются классификации. Толщина такой пластины называется порогом, а сам алгоритм - линейным классификатором с ненулевым порогом. Еще более гибким является кусочно-линейный классификатор, представляющий такое обобщение линейного классификатора, в котором разделяющая поверхность образуется набором плоскостей. [49]
Предложено для однозначной характеристики объектов разработки по геологической неоднородности использовать комплексные параметры неоднородности по различным показателям. Выявлены геологические параметры, принимающие наибольшее участие в разделении объектов на группы, и установлено, что в условиях различных стратиграфических систем геологические параметры существенно отличаются по информативности. Создана методика качественной оценки продуктивности по косвенным данным. [50]
Для иллюстрации оформления схем описаний элементов разложения на рис. 2.3 и 2.4 показаны две схемы из исходного описания программы корректировки раздела библиотеки, схема состава разложения которой была приведена на рис. 2.1. Обычно, когда исходное описание уже составлено, кажется, что трудоемкость его составления невелика и требуемая квалификация невысока. Действительно, соблюдение требований документирования не вызывает трудностей, однако удачное разделение объекта на составные части, особенно при разработке сложной программы, оказывается нетривиальной задачей. [51]
Рассматривается вопрос об эффективности полученной системы обобщенных признаков в смысле возможности разделения объектов на заданные классы. [52]