Решающая функция

Cтраница 1

Решающая функция считается построенной, если все объекты обучающей выборки X распознаются этой функцией правильно, то есть D ( X) 0, если X G Ci, и, соответственно, D ( X) 0, если X е С-2. Коррекция коэффициентов решающей функции выполняется по следующему правилу: коэффициенты решающей функции увеличиваются при неправильном распознавании объекта из класса С, уменьшаются при неправильном распознавании объекта из класса С-2 и остаются без изменения, если распознавание идет правильно. Если на некотором шаге произойдет корректировка коэффициентов решающей функции, счетчик правильно распознанных объектов, обозначаемый далее как сч, сбрасывается на ноль, поскольку мы перешли к новой функции, и теперь ее надо проверить заново на всех элементах обучающей выборки. [1]

Последовательная решающая функция, или процедура последовательного решения, состоит из двух компонент. Одна компонента называется выборочным планом, или правилом остановки. Здесь статистик прежде всего заключает, принять какое-нибудь решение из D, вообще не делая наблюдений, или же есть смысл провести хотя бы одно наблюдение. [2]

Решающая функция общего вида - даже детерминированная - это чрезвычайно громоздкая конструкция. Естественно возникает желание рассмотреть более простые функции от траекторий, ограничиваясь некоторой рекур-рентно вычисляемой информацией о предыстории процесса. [3]

Оптимальной решающей функцией называется функция, минимизирующая ожидаемую величину потерь или средние потери после многих партий игры по правилам теории решений. [4]

Понятие решающая функция восходит к А. [5]

Находится решающая функция для разделения каждой пары классов. [6]

Понятие решающей функции позволяет более четко сформулировать задачу статистика. Эта задача состоит в том, чтобы из пространства решающих функций D выбрать такую решающую функцию d ( z), которая позволит принимать наиболее выгодные решения. Однако для этого необходимо уметь оценивать различные решающие функции, что может быть сделано при помощи функции риска. [7]

Определение решающей функции / ( X) осуществляют параметрическими методами или непараметрическими методами. Начальной операцией параметрических методов обучения служит оценка статистических параметров образов, составляющих обучающую выборку. Затем такие оценки используют при детализации разделяющих функций. Самой распространенной параметрической разделяющей функцией является правило Байеса, поскольку оно выражает оптимальное решение для задач точно определенного класса. [8]

Какими решающими функциями пользуется человек. [9]

Следовательно, решающая функция позволяет найти поверхность ( называемую гиперповерхностью), разделяющую многомерное пространство на классы. [10]

Структурная схема системы распознавания образов. [11]

Следовательно, решающая функция позволяет найти гиперповерхность, разделяющую многомерное пространство на классы. [12]

Поясним понятие решающей функции на следующем примере. Решающей функцией будет, например, множество ( 1 1), ( 2 1), ( 3 2), ( 4 2), ( 5 3), означающее, что при исходах z и г2 принимается решение а, при исходах г3 и г4 принимается решение а2, а при исходе г5 принимается решение ая. Конечно, данная решающая функция не является единственно возможной. Можно было бы рассматривать также решающие функции вида ( 1 1), ( 2 2), ( 3 2), ( 4 3), ( 5 3) или ( 1 3), ( 2 1), ( 3 2), ( 4 3), ( 5 2) и т.п. В связи с этим удобно вести пространство D, содержащее полный перечень возможных решающих функций, и назвать его пространством решающих функций. [13]

Ввиду инвариантности решающих функций (4.67) к масштабным преобразованиям выборки х оптимальность уровней квантования алгоритма фАОИ обеспечивается при любых значениях параметра масштаба. Кроме того, данный алгоритм равномерно асимптотически оптимален по параметру со А / а. Однако в условиях непараметрической априорной неопределенности шума алгоритм ф может существенно уступать по эффективности АО-алгоритму в связи с несоответствием функции нелинейного преобразования у статистики (4.64) и параметра 5 в уравнениях (4.66) истинному распределению шума. [14]

Процедуру определения решающей функции / ( X) принято называть адаптацией, тренировкой или обучением. Задача сводится к тому, чтобы минимизировать вероятность ошибки. [15]

Страницы: 1 2 3 4