
- •18. Достоинства и недостатки методов, основанных на близости описании.
- •19. Меры сходства изображений, используемые для выявления классов (кластеров).
- •20. Подходы к построению процедуры классификации (кластеризации).
- •22. Эвристический алгоритм максиминного расстояния.
- •23. Алгоритм к внутригрупповых средних.
- •24. Алгоритм isodata.
- •25. Дост-ва и нед-ки алг-ов обуч-я без учителя.
- •26. Изображающие числа и базис.
- •27. Восстан-е булевой ф-ции по ич.
- •28. Зависимость и независимость булевых функций.
- •30. Отыскание решений логического уравнения.
- •31. Техника реш-я лог.Ур-й с помощью булевых матриц.
- •32. 2 Задачи о замене переем-х в булевых ф-ях.
- •33. Прямая и обратная лог. Задачи распознавания.
- •34. Пример логической задачи распознавания
- •37. Перцептрон и его мат. Модель
- •38. Алгоритм обучение перцептрона
- •39. Сходимость алгоритма обучения перцептрона. Теорема Новикова.
- •40. Итеративные проц-ры распознав. На основе град.-ных методов: минимизация одной ф-ии.
- •41. Итератив.Проц-ры распознав. На основе град. Методов: совмест. Миним-ция неск. Ф-ий.
- •43. Физич.Интерпретация метода потенц. Ф-ий.
- •44. Кумулятив. Потенциал. Алг-м итеративного выч-я кумул. Потенциала.
- •45. Тh о сходимости обуч-я классификации методом потенц. Ф-ций.
- •47. Элементы задачи решения.
- •48. Условный риск. Общий риск.
- •53. Схема доказательства оптимальности процедуры Неймана-Пирсона.
- •54 Обуч-е байесовской пр-ры распознавания: оценка неизвестных параметров.
- •55. Оценка неизвестной плотности вероятности по априорной информации.
- •56. Оценка неизв. Плот-ти вер-ти с использ-ем экспериментальных данных.
- •57 Правило ближайшего соседа как пример непараметрического метода
- •58. Основы мгуа.
- •59. Применение мгуа для решения задачи ро
- •61. Постановка з-чи распоз-я линг. Образов.
- •62. 3 Способа реш-я зр линг-ких образов.
- •63. Зад. Восст. Грамматики по обучающей выборке
- •66. Теорема о разр-ти для информаторного представления.
- •69. Алгоритм Фельдмана.
- •70. Требование к вектору признаков
- •71.Среднеквадрат. Расстояния м/у различ. Типами объектов в евклидовом пространстве
- •72. Преобр-е детерминир. Вектора признаков, миним-щих внутриклассовое расстояние.
- •73. Способы учета измен-я межклассовых расст-й при мин-ции внутрикл. Расстояний
28. Зависимость и независимость булевых функций.
Поскольку каждая булева функция может иметь два значения истинности, п булевых функций могут образовывать 2п комбинаций значений истинности. По определению, п булевых функций f1(A, В, С, ...), ..., fп(А, В, С, ...) независимы, если в совокупности при всех возможных значениях аргументов А, В, С, ... они могут принимать 2п комбинаций значений истинности.
След-но, для проверки независимости функций f1(A,B,C,…),…, fn(A, B, C, ...) необходимо по отношению к базису b[А, В, С, …] вычислить их изображ-ие числа #f1(A, B, C, ...) …# fn(A, B, C, ...)
и проверить, образуют ли столбцы этого набора 2n чисел 0, 1, …, 2n-1; если 2n чисел имеется, то функции независимы, иначе – зависимы.
29. Нахож-е явного вида логич-й зависимости.
Чтобы найти явную форму логической связи зависимых функций f1(A,B,C..)…fn(A,B,C..) в виде F(f1…fn.)=I нужно:
В базисе b А,В,С… выписываются
f1 …fn и определяют какие числа отсутствуют в наборе столбцов. Столбцы набора
f1 (A,B,C..)…fn(A,B,C..) представляют собой комбинации значений истинности функций f1…fn, при которых соответствующие элементарные произведения истинны.
Т.к. #(F=I)= #F => столбцы указывают номера колонок в b[f1…fn], совпадающие с номерами разрядов #F(f1…fn.) на которых F истинна => в соотв-щих разрядах #F(f1…fn.) должны быть единицы, а в остальных – нули.
30. Отыскание решений логического уравнения.
Логическое уравнение - это алгебраическое уравнение, элементами которого являются логические числа и операции.
Примером булева уравнения с одним неизвестным может служить соотношение Х• (А + В)=А•В•С, где X — некоторая булева функция, зависящая от А, В, С, к-рую треб-ся найти, так чтобы в рез-те подстановки X(А, В, С) в данное урав-е оно обращалось в тавтологию.
Пример отыскания решения:
Х*(А+В)=А*В*С найти Х(А*В*С) : Х(А+В)=АВС явл-ся тавтологией #АВС=00000001, #(A+B)=01111111, т.е. (01110111)*(#Х)=00000001 #Х=x000x001
где x={1,0}
31. Техника реш-я лог.Ур-й с помощью булевых матриц.
Для реш-я лог. ур-я нужно:
1)Транспонированную мат-цу, состоящую из изобр. чисел коэффициентов одной части урав-я, умножить на матрицу, состоящую из изобр.чисел неизвестных этой же части ур-ия. 2)Тоже самое проделать с др. частью ур-я.3)Полученные матрицы построчно сравниваем м/у собой, и если элементы в столбцах совпадают, то вносим в таблицу рез-тов соотв-щие знач-я неизвестных, по отношению к базису коэффициентов.
32. 2 Задачи о замене переем-х в булевых ф-ях.
Первая задача, Предположим, что задана нек-рая ф-ция F1 (А, В, С, ...) и совершается преобразов-е вида: A, B, C, … - элемент. высказывания заменяются на A = A (A, B, C, …),
B = B (A, B, C, …), C = C (A, B, C, …), …, (*) где A, B, C, … - новые переменные.
Треб-ся найти ф-цию G1 (A, B, C, …) =
=F1 [A (A, B, C, … ),B ( A, B, C, …), …].
Вторая задача обратна первой. Найти такое преобраз-е переменных вида (*), к-рое переводило бы ф-ции Fk в ф-ции Gk, т.е. при всех k = 1, 2, … Fk [A (A, B, C, …); B (A, B, C, …); C (A, B, C, …); …] = Gk (A, B, C, …). В отличие от предыдущего случая решение данной задачи существует не всегда и, кроме того, может быть неоднозначным.