Параметрическое обучение в теории распознавания образов. Воробьев С.Н - 39 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

СПб ГУАП | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

39
признаков класса
2
H
: границы (31) проведены на основании оценок
1
1
,1
1
2
,1
1
3
1
центров кластеров, тогда как истинный центр
2
2.0633
0.2376
1
23
45
67
1
89
далек от
1
2
2.8752
.
1.9331
1
23
45
67
1
89
Методика расчета вероятности попадания вектора признаков в об
ласть
1
изложена в разд. 3. Координаты точки пересечения границ
находятся решением системы уравнений (31):
a=[4.9820 4.0849
5.7100 0.3718]
b=[2.1607;5.1509]
x=inv(a)*b
с результатом
0
0.9425x 1 2
,
0
0.6205y 1
. В дальнейшем используется
координата
0
0.9425x 1 2 . Уравнения (31) переписываются в явном виде
1
1.2196 0.5289yx1 22 (граница между
1
H и
2
H ),
2
15.3577 13.8540yx1 22 (граница между
1
H и
3
H ),
3
0.1763 0.7477yx1 2 (граница между
2
H и
3
H ).
Вероятность попадания вектора признаков
2
| HX
(класса
2
H
) в об
ласть
1
1 , выделенную для класса
1
H , равна
12
0
01 2
12
|, (,)
x
xy y
p H f x y dxdy f x y dxdy343
55 55
12
34
12
2
0.9425
2.0633
1
1 1.2196 0.5289 0.2376 exp
2
2
x
xdx
56
7
88
97 7

88

12
34
12
2
0.9425
2.0633
1
1 15.3577 13.8540 0.2376 exp .
2
2
x
xdx
56
7
88
79997 9

88

Подынтегральные выражения (рис.21) и численное интегрирование
x=0.94:0.01:3;
f=1/sqrt(2*pi)*exp((x+2.0633).^2/2).*(1/21/2*erf((1.2196*x
0.5289+0.2376)/sqrt(2)));
p1=trapz(f)*0.01
subplot(1,2,1),plot(x,f)
pause
x1=1.2:0.01:0.94;

Страницы