Словарь - признак
Cтраница 2
Первоначальной информации обучаемых РИС достаточно для определения априорного алфавита классов и словаря признаков, но не достаточно для описания классов на языке этих признаков. [17]
Множество геометрических особенностей изображений образует словарь этого языка, который естественно назвать словарем признаков. Множество правил построения описания из признаков образует грамматику этого языка. [18]
Таким образом, суть проблемы распознавания состоит в разработке таких алфавита классов и словаря признаков, которые в условиях ограниченных ресурсов на построение системы распознавания обеспечивают максимальную эффективность системы управления, принимающей соответствующее решение в зависимости от результатов решения задачи распознавания. При этом, безусловно, выбирая словарь признаков и определяя алфавит классов, следует находить наилучшие решающие правила, решающие границы между классами. [19]
В системах без обучения первоначальной априорной информации достаточно для определения алфавита классов, построения словаря признаков и установления разделяющих классы границ и решающих правил. [21]
Определение рабочего алфавита классов и рабочего словаря признаков Суть его состоит в разработке алфавита классов и словаря признаков, обеспечивающих в условиях ограничений на построение системы распознавания максимальное значение показателя эффективности системы управления. [22]
В этих системах первоначальной априорной информации достаточно для того, чтобы определить априорный алфавит классов, построить априорный словарь признаков на основе непосредственной обработки исходных данных произвести описание каждого класса на языке этих признаков, т.е. в первом приближении достаточно определить решающие границы, решающие правила. [23]
В ситуациях 1 и 2 задача отыскания решающих правил базируется на том, что алфавит классов объектов и априорный словарь признаков, предназначенных для их описаний, известны. Рассматривается также и такая ситуация, когда словарь признаков известен, но неизвестен алфавит классов. При этом, однако, определен некоторый набор правил, в соответствии с которыми на основании процедуры самообучения находится искомый алфавит классов. [24]
Отличительная особенность всех современных функционирующих систем распознавания заключается в том, что их основу составляют вполне определенный алфавит классов и словарь признаков. При этом каждый класс объектов или явлений на основе априорных данных четко описывается на языке этих признаков. Кроме того, в состав математического обеспечения современных систем входят правила принятия решений - алгоритмы распознавания. Они предназначены для сопоставления апостериорной информации о каждом распознаваемом объекте, представляемой в виде совокупности конкретных значений присущих ему признаков, выявленных в результате проведения с помощью измерительных средств опытов, с априорной информацией о классах объектов. На основе этого сопоставления и принимается решение об отнесении неизвестного объекта к определенному классу, если система не отказывается от его распознавания. Последнее происходит, как правило, в тех ситуациях, когда на входе системы появляется объект, относящийся к классу, который не содержится в ее алфавите классов. [25]
Итак, общая постановка проблемы распознавания объектов или явлений может быть сформулирована следующим образом: в условиях первоначального ( априорного) описания исходного множества объектов на языке априорного словаря признаков необходимо в пределах выделенных ресурсов на построение измерительной аппаратуры определить оптимальный алфавит классов и оптимальный рабочий словарь признаков, которые при наилучшем решающем правиле обеспечивают наиболее эффективное использование решений, принимаемых по результатам распознавания неизвестных объектов или явлений системой управления. [26]
Построение иерархии признаков по степени их влияния на входную характеристику, ( а им может быть себестоимость, качество подготовки и др.) в терминах кибернетики формируется как формирование словаря признаков системы. [27]
Круг подобных чисто эмпирических или чисто теоретических частных зависимостей чрезвычайно широк и им часто пользуются при интерпретации данных УФ -, ЯМР-спектров и др. Однако при ручном варианте использования этого колоссального словаря признаков в сложных комбинаторно-логических умозаключениях часто вносятся элементы субъективизма, приводящие к неоднозначному истолкованию результатов. [28]
Основными сведениями, используемыми при анализе, являются материалы, разработанные при описании исследуемой ИБ; списки функций ( подсистем) и задач управления; картотеки показателей и документов ( массивов); словарь признаков и таблицы информационных связей между СЕ и их совокупностями. [29]
Следует подчеркнуть, что работа по составлению словаря и понятийной структуры требует лингвистического чутья, легкости манипулирования терминами и богатого словарного запаса инженера по знаниям, так как зачастую аналитик вынужден самостоятельно разрабатывать словарь признаков. Чем богаче и выразительнее получается общий код, тем полнее база знаний. Это безусловно творческая и очень ропотливая работа. [30]
Страницы: 1 2 3 4