3.4. Пример распознавания при помощи сети Хемминга

Пусть имеется небольшое квадратное поле (6x6 клеток), ко­ торое может содержать условные изображения круга, квадрата, маленького круга и маленького квадрата. Создадим сеть Хем­ минга, которая любое исходное изображение относит к одному из этих образцов.

Для создания сети и использования сети воспользуемся про­ граммами Pattern Editor и Pattern Recognizer. Пронумеруем все клетки поля от 1 до 36. Таким образом, если паттерн содержит атрибуты 10, 14 и 17 - это означает, что клетки с соответсвующими номерами закрашены.

Ниже (рис. 3.9) приведенный скриншот программы демон­ стрирует пример создания описания паттерна «маленький круг».

*y'w№i« irf-m-t

D u if а 9

г-трлр"

Рис. 3.9. Создание паттерна «маленький круг»

Аналогично можно составить паттерны: круг, квадрат, маленький круг, маленький квадрат.

Например, паттерн «Квадрат» (в виде рисунка) будет вы­ глядеть следующим образом (рис. 3.10).

После создания всех паттернов проведем распознавание при помощи Pattern Recognizer.

Идеальный квадрат (нарисованный выше) распознается без­

Например, квадрат без двух закрашенных клеток (рис. 3.12, 3.13) аналогично будет отнесен к образу «квадрат».

На рис. 3.14 и 3.15 показан пример, когда образ остается не­ распознанным, т.к. сильно отличается от имеющихся паттернов.

Вопросы и задания для самостоятельной работы по материалам раздела 3

Задание 1. Распознавание при помощи персептрона 1. Составить полную обучающую выборку для распознава­

ния крупных объектов (см. раздел 3.2) не менее чем из 40 строк (можно больше).

2.Сформировать структуру сети и реализовать ее на ком­ пьютере.

3.Обучить сеть.

4.Проверить работу сети на данных из обучающей выборки.

5. Проверить работу сети на произвольных данных не из обучающей выборки.

6. Расчитать в обоих случаях среднеквадратическую ошибку работы сети.

Задание 2. Исследование возможности прогнозирования финансового процесса при помощи персептрона.

Для выполнения задания необходимо воспользоваться Интер­ нетом и по адресу http://www.yandex.ru/s/l.html получить динамику курса доллара USA за последние три месяца в виде таблицы. Далее следует:

1.Составить полную обучающую выборку для прогнозиро­ вания котировок на основе нескольких предыдущих значений (величину инервала формирования выбрать самостоятельно), использовав для этого значения кодировок за два месяца.

2.Сформировать структуру сети и реализовать ее на ком­ пьютере.

3.Обучить сеть.

4.Проверить работу сети на данных из обучающей выборки.

5.Проверить работу сети на данных не из обучающей выборки (1 месяц).

6.Расчитать в обоих случаях среднеквадратическую ошибку работы сети.

7. Сделать вывод о применимости или неприменимости метода.

Задание 3. Распознавание образов при помощи сети Хемминга. При выполнении задания следует руководстваться материа­

лами раздела 3.4, а также использовать программы Pattern Editor

иPattern Recognizer. Далее следует:

1.Для произвольной предметной области создать набор паттернов (это могут быть типовые неисправности компьютера, описания животных, сцен или ситуаций в зависимости от вы­ бранной предметной области).

2.Создать и обучить сеть Хемминга.

3.Попытаться распознавать объекты из множества исход­ ных паттернов.

4.Попытаться распознавать объекты, отличающиеся от исход­ ных паттернов.

5. Сделать выводы относительно качества работы сети и возможных причин полученного результата.