Словарь - признак
Cтраница 3
 |
Классификационная схема систем распознавания объектов и явлений. [31] |
В них количество априорной информации достаточно для того, чтобы: а) определить принцип классификации объектов; б) в соответствии с пунктом а) разделить все множество объектов на классы; в) определить перечень признаков ( словарь признаков); г) непосредственной обработкой исходных данных описать каждый класс объектов на языке признаков. Для построения такого класса систем имеется полная априорная информация об объектах и классах. [32]
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. [33]
Алгебраический подход в настоящее время находится в стадии интенсивного развития, однако полученные результаты свидетельствуют о том, что распознающие операторы, которые могут быть определены в рамках этого подхода на основе специально разработанных процедур ( алгоритмов), обеспечивают эффективное решение традиционной задачи теории распознавания - определения решающего правила ( решающих границ), обеспечивающего ( в условиях заданного алфавита классов и словаря признаков) правильное решение задачи распознавания неизвестных объектов и явлений. [34]
Однако при заданном словаре признаков увеличение алфавита классов уменьшает точность решения задачи распознавания. Увеличение же словаря признаков в общем случае связано с разработкой новой или использованием существующей измерительной аппаратуры, что влечет за собой увеличение расходов на построение системы распознавания. [35]
Таким образом, задача разработки рабочего словаря признаков системы распознавания в общем случае сводится к тому, чтобы в пределах выделенных ресурсов определить перечень технических средств, наблюдений, создание которых обеспечивает измерение наиболее информативных признаков априорного словаря. Построенный таким образом рабочий словарь признаков, в свою очередь, в принципе позволяет реализовать максимально возможную эффективность системы распознавания. [36]
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. [37]
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. [38]
Задача может быть сформулирована следующим образом. Требуется, не превышая величины С0, построить рабочий словарь признаков, обеспечивающий максимально возможную эффективность системы. [39]
Использование методов обучения для построения систем распознавания необходимо в случае, когда отсутствует полная первоначальная априорная информация. Ее объем позволяет подразделить объекты на классы и определить априорный словарь признаков. [40]
Проектирование систем распознавания - достаточно сложный итеративный процесс, реализация которого сопряжена с построением постепенно уточняющейся математической или физико-математической модели проектируемой системы. На ее основе составляется априорный алфавит классов и разрабатывается априорный словарь признаков. Описание классов на языке признаков позволяет найти в некотором смысле наилучшие границы классов в априорном признаковом пространстве. После выбора алгоритма распознавания можно приступить к решению основной задачи, составляющей основу проблемы распознавания - определение алфавита классов и словаря признаков, которые в условиях ресурсных ограничений на построение системы распознавания обеспечивают наибольшую эффективность управленческих решений. Уточненная модель системы распознавания служит основой нахождения новых границ между классами, возможной корректировки алфавита классов и словаря признаков. Как правило, нескольких итераций достаточно для окончательного решения вопроса о структуре и свойствах разрабатываемой системы распознавания. [41]
Однако естественная ограниченность ресурсов, ассигнованных на построение измерительных средств системы распознавания или системы распознавания в целом, приводит к тому, что по мере увеличения алфавита классов ошибки распознавания растут, а это уменьшает эффективность использования возможных решений. Только некоторый компромисс между размерами алфавита классов и объемом рабочего словаря признаков системы, базирующийся на исходных данных относительно набора возможных решений и величины ресурсов, отпущенных на создание измерительной аппаратуры, реализующей словарь признаков, позволяет обеспечить решение задачи построения системы распознавания оптимальным образом. [42]
Осуществляется разработка априорного словаря признаков. На основе результатов решения первой задачи разрабатывается словарь, при этом в априорный словарь признаков включаются только те, относительно которых может быть получена априорная информация, необходимая для описания классов на языке этих признаков. [43]
Задача 3 состоит в разработке априорного словаря признаков. Словарь разрабатывается на основе результатов решения первой задачи с учетом того, что в априорный словарь признаков включаются только те признаки, относительно которых может быть получена априорная информация, необходимая для описания классов на языке этих признаков. [44]
Таким образом, структурный метод распознавания связан с использованием аналогии ( довольно поверхностной, вообще говоря) между структурой объектов и синтаксисом естественного языка. В рамках этого подхода для решения задач распознавания используются различные лингвистические конструкции, образованные словарем признаков и грамматикой - правилами конструирования фраз, в совокупности описывающих классы и подлежащий распознаванию объект. [45]
Страницы: 1 2 3 4