- •Ис экз вопросы весна-2017 м16-581
- •«Черный ящик» - общая модель кибернетики. Теории и дисциплины, которые разработаны на ее основе.
- •Понятие интеллектуальной системы. Типичные задачи ис.
- •Примеры задач ис: предсказания ухода клиентов, задача классификации, предсказания ухода клиентов, ранжирования, кластеризации и т.П.
- •Работа с естественными языками
- •Представление и использование знаний
- •Примеры используемых библиотек для реализации на практике ис. Краткая характеристика этих библиотек.
- •Признаки и классификаторы
- •Некоторые методы распознавания графических образов
- •Задача классификации
- •Процесс классификации
- •Задача кластеризации
- •Способы определения классов объектов: перечисление, задание общих свойств. Примеры.
- •Непараметрические методы распознавания образов. Алгоритм распознавания по образцу. Проблема выбора метрики.
- •Статистический подход в задаче распознавания образов. Использование правила Байеса. Статистические методы распознавания.
- •Структурно-лингвистический подход к задаче распознавания графических образов. Пример.
- •Проблематика теории игр (ти). Определение игры. Немного истории развития ти.
- •11 Основные типы игр: антагонистические, бескоалиционные. Классификации игр: по очередности ходов, по числу стратегий, по информационной структуре, по количеству раундов, по типу поведения игроков.
- •12 Игры с полной информацией. Нормальная форма представления игры. Пример.
- •Формальное определение
- •Два игрока/две стратегии
- •Функция полезности
- •Игры с полной/неполной информацией
- •13 Платежная матрица. Пример.
- •14. Понятие стратегий в теории игр. Максиминная и минимаксная стратегия Основные понятия теории игр.
- •15. Седловая точка. Чистая цена игры нижняя и верхняя цена игры. Принцип минимакса
- •16 Игра оборона города.
- •17. Критерий пессимизма-оптимизма Гурвица
- •18. Пример линейной регрессии. Другие виды регрессионных моделей.
- •Виды регрессионных моделей
- •20. Методы оценки качества линейных и нелинейных регрессионных моделей: адекватность, значимость коэффициентов. Анализ адекватности уравнения регрессии
- •21. Что такое знания. Отличие бд от бз.
- •Понятие фрейма. Структура и свойства фрейма.
- •Определение семантической сети. Достоинства и недостатки. Пример.
- •Логические модели представления знаний. Предикаты. Пример.
Способы определения классов объектов: перечисление, задание общих свойств. Примеры.
Разбиение рассматриваемого множества объектов на классы Ωi может быть задано следующими способами:
Перечисление. Каждый класс задаётся путём прямого указания его членов. Такой подход используется в том случае, если доступна полная априорная информация о всех возможных объектах распознавания. Предъявляемые системе образы сравниваются с заданными описаниями представителей классов и относятся к тому классу, которому принадлежат наиболее сходные с ними образцы. Такой подход называют методом сравнения
эталоном. Его недостатком является слабая устойчивость к шумам и искажениям в распознаваемых образах.
Пример. Распознавание машинопечатного шрифта. Все символы имеют чётко заданное шрифтом начертание. Следовательно, необходимо обучить систему путём прямого указания изображений всех распознаваемых символов (т.е. путём задания эталонов):
Б В ..... а б в ... 1 2 3 ....
Необходимо отметить, что если предполагается распознавание курсивного, полужирного или иного начертания символов шрифта, то при таком подходе будет необходимо представить каждый вариант начертания каждого символа. Это связано с характером процесса распознавания : каждый распознаваемый объект попиксельно сравнивается поочерёдно со всеми известными системе эталонами. Кроме того, способность распознавания линейных трансформаций данных эталонов требует определённых усилий на этапе предобработки.
Задание общих свойств. Класс задаётся указанием некоторых признаков, присущих всем его членам. Распознаваемый объект в таком случае не сравнивается напрямую с группой эталонных объектов. В его первичном описании выделяются значения определённого набора признаков, которые затем сравниваются с заданными признаками классов. При этом для каждого признака может задаваться требование либо к его наличию/отсутствию, либо к нахождению его числового значения в установленных пределах. Такой подход называется сопоставлением по признакам . Он экономичнее метода сравнения с эталоном в вопросе количества памяти, необходимой для хранения описаний классов. Кроме того, он допускает некоторую вариативность распознаваемых образов. Однако, главной сложностью является определение полного набора признаков, точно отличающих членов одного класса от членов всех остальных.
Пример. Распознавание цифр почтовых индексов [17]. Рассматривается следующий набор распознаваемых символов (рис. 2):
Рисунок 2: Цифры почтовых индексов
Каждый из показанных символов представляет класс распознаваемых объектов — одну из цифр. Все эти изображения построены по одному принципу — с помощью комбинирования вертикальных, горизонтальных и диагональных сегментов в определённых позициях знакомест. Для описания классов предлагаются следующие признаки:
x1 — количество вертикальных линий минимального размера; x2 — количество горизонтальных линий; x3 — количество наклонных линий;
x4 — количество горизонтальных линий снизу объекта.
С помощью этих признаков можно следующим образом задать классы цифр:
-
x1
x2
x3
x4
0
4
2
0
1
1
2
0
1
0
2
1
2
1
1
3
0
2
2
0
4
3
1
0
0
5
2
3
0
1
6
2
2
1
1
7
1
1
1
0
8
4
3
0
1
9
2
2
1
0
Заметим, что набор выбранных признаков не является единственно возможным. Качество распознавания во многом зависит от того, насколько удачно разработчиком системы выбран набор признаков [8].
Дополнение к вопросу:
Перечисление
– Каждый класс задаётся путём прямого указания его членов;
– Используется, если доступна полная априорная информация о всех возможных объектах распознавания;
– Предъявляемые системе образы сравниваются с заданными описаниями представителей классов и относятся к тому классу, которому принадлежат наиболее сходные с ними образцы – метод сравнения с эталоном;
– Применим, к примеру, при распознавании машинопечатных символов определённого шрифта;
– Недостаток – слабая устойчивость к шумам и искажениям в распознаваемых образах.
Задание общих свойств:
– Класс задаётся указанием некоторых признаков, присущих всем его членам;
– В его первичном описании распознаваемого объекта выделяются значения определённого набора признаков, которые затем сравниваются с заданными признаками классов - сопоставление по признакам.
– Такой метод экономичнее метода сравнения с эталоном в вопросе количества памяти, необходимой для хранения описаний классов.
– Допускает некоторую вариативность распознаваемых образов.
– Недостаток – сложность определения полного набора признаков, точно отличающих членов одного класса от членов всех остальных.
