Основы теории систем и системного анализа. Матвеев Ю.Н. - 16 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТвГТУ | Тверь

Составители: 

Рубрика: 

16
выходом за пределы соответствующих интервалов, является информацией
о том, что устройство функционирует нормально.
Логические системы – это такие системы, которые в качестве
признаков объектов и классов используют логические признаки. Кроме
того, в этих системах для построения алгоритмов распознавания
используются логические методы распознавания, основанные на
дискретном анализе и базирующемся на нем исчислении
высказываний. В
общем случае применение логических методов распознавания
предусматривает наличие логических связей, выраженных через систему
булевых уравнений, в которой переменные – логические признаки
распознаваемых объектов, а неизвестные величины – классы, к которым
эти объекты относятся.
1.4.4. Классификация по наличию априорной информации
об объектах и классах
В работах [5, 6], посвященных распознаванию образов, по наличию
априорной
информации об объектах и классах системы распознавания
делятся на системы без обучения, с обучением и самообучающиеся.
Системы без обучения
В таких системах, как правило, априорной информации достаточно
для того, чтобы определить априорный алфавит классов, построить
априорный словарь признаков и на основе непосредственной обработки
исходных данных произвести описание каждого класса на языке этих
признаков.
В [5] сказано, что построение систем распознавания без обучения
возможно при наличии полной априорной информации, которая включает:
1)
сведения о природе распознаваемых объектов или явлений;
2)
решения, которые могут приниматься на основе результатов
распознавания;
3)
данные для построения априорного словаря признаков;
4)
ограничения на создание измерительной аппаратуры;
5)
зависимости между классами и признаками априорного словаря.
Пункты 1 и 2 являются исходными для определения принципа
классификации и собственно проведения классификации.
Системы с обучением
Построение систем с обучением необходимо в том случае, когда
отсутствует полная первоначальная априорная информация. Ее объем
позволяет подразделить объекты на классы и определить априорный
словарь признаков. Однако объем априорной информации недостаточен
для того, чтобы в признаковом пространстве путем непосредственной
обработки исходных данных построить описания классов объектов
m
KKK ,...,,
21
на языке априорного словаря признаков. Такими описаниями
могут быть, например, разделяющие функции
),...,,(
21 ni
xxxF , mi ,1= ,

Страницы