Интеллектуальные информационные системы. Дубровин А.Д. - 126 стр.

характеристик, принято называть ситуацией. Например, если наблюдается некий объект
управления, то ситуация объединяет такие состояния этого объекта, в которых следует
применять одни и те же управляющие воздействия». Понятие «ситуация » является
аналогом понятия «образ». Но эта аналогия не полная, так как не всякий образ можно
назвать ситуацией, хотя всякую ситуацию можно назвать образом.
      Выбор способа описания объектов является одной из центральных задач проблемы
обучения САРО. При удачном выборе исходного описания (пространства признаков) задача
распознавания может оказаться тривиальной и, наоборот, неудачно выбранное исходное
описание может привести либо к очень сложной дальнейшей переработке информации,
либо вообще к отсутствию решения. Например, если решается задача распознавания
объектов, отличающихся по цвету, а в качестве исходного описания выбраны сигналы,
получаемые от датчиков веса, то задача распознавания в принципе не может быть решена.
     Возможны два подхода к описанию объектов для обучения САРО – геометрический и
лингвистический.
     При геометрическом подходе любое подаваемое на вход САРО изображение
представляется в виде совокупности точек, координаты которых заданы в некотором
многомерном пространстве признаков конкретными значениями этих признаков. Если
утверждается, что каждое такое изображение можно интерпретировать как типовой образ,
то это означает, что в данном многомерном пространстве существуют непересекающиеся
(не имеющие общих точек) области и что изображения - это точки из этих областей.
Каждую точку любой из этих областей можно считать уникальным экземпляром типового
образа.
     Для простоты восприятия рассмотрим объекты, характеризуемые только двумя
признаками, значения которых определяются числами на осях координат. Тогда области
типовых образов А и В (рис. 6.1.1) могут занимать различные (непересекающиеся) зоны
плоскости координат. Линия, разделяющая зоны А и В, не может быть задана каким-либо
правилом или зависимостью. Заранее известно лишь то, что для распознания будут
предъявляться объекты (точки), принадлежащие только зонам А и В.
     Теперь процесс обучения САРО распознаванию предъявляемых ей точек можно
представить следующим образом. Случайным образом формируется достаточно
представительная обучающая выборка - набор из точек (уникальных экземпляров),
принадлежащих к типовым образам А и В. Каждая точка задается точными координатами и
именуется так, что по ее имени можно однозначно определить ее принадлежность образу А
или В. Никакой другой информации о границах зон в ходе обучения не сообщается.
     Результатом обучения должно быть либо построение САРО линии раздела зон А и В,
которая бы наперед обеспечивала безошибочное отнесение любой точки к ее типовому
образу (даже если ее не было в обучающей выборке), либо построение такой функции от
координат точек обучающей выборки, значение которой были бы, к примеру,
положительными для любой точки образа А и отрицательны – для любой точки образа В. В
связи с тем, что по условию зоны А и В не могут иметь общих точек, всегда существует
некоторое счетное множество таких разделяющих функций, а в результате обучения
должна быть построена одна из них.
     Если предъявляемые для распознания точки принадлежат не двум, а большему числу
зон (образов), то задача обучения САРО состоит в построении (на основании обучающей
выборки из трех типов объектов) может быть решена построением функции, принимающей
над точками каждой зоны уникальное для нее значение.




                                                                                  161