2 Исследование влияния критерия схожести и размера матрицы на распознавание образов
Размер изображения: 16x16
Резервных нейронов: 5
Критерий схожести: 80,0%
Протокол работы сети
Символ |
Уровень шума, % |
Схожесть, % |
Результат классификации |
N |
0.0 |
100,0 |
Новый класс 0 |
E |
0.0 |
100,0 |
Новый класс 1 |
M |
0.0 |
100,0 |
Новый класс 2 |
H |
0.0 |
81,8 |
Класс 2 |
P |
0.0 |
93,8 |
Класс 1 |
H |
0.0 |
81,8 |
Класс 2 |
P |
0.0 |
93,8 |
Класс 1 |
N |
0.0 |
100,0 |
Класс 0 |
E |
0.0 |
100,0 |
Новый класс 3 |
M |
0.0 |
100,0 |
Новый класс 4 |
Размер изображения: 32x32
Резервных нейронов: 5
Критерий схожести: 80,0%
Протокол работы сети
Символ |
Уровень шума, % |
Схожесть, % |
Результат классификации |
N |
0.0 |
100,0 |
Новый класс 0 |
E |
0.0 |
100,0 |
Новый класс 1 |
M |
0.0 |
100,0 |
Новый класс 2 |
H |
0.0 |
82,4 |
Класс 0 |
P |
0.0 |
81,7 |
Класс 1 |
P |
0.0 |
81,7 |
Класс 1 |
H |
0.0 |
82,4 |
Класс 0 |
M |
0.0 |
100,0 |
Класс 2 |
N |
0.0 |
90,4 |
Класс 2 |
E |
0.0 |
100,0 |
Новый класс 3 |
Размер изображения: 64x64
Резервных нейронов: 5
Критерий схожести: 80,0%
Протокол работы сети
Символ |
Уровень шума, % |
Схожесть, % |
Результат классификации |
N |
0.0 |
100,0 |
Новый класс 0 |
E |
0.0 |
100,0 |
Новый класс 1 |
M |
0.0 |
100,0 |
Новый класс 2 |
H |
0.0 |
81,7 |
Класс 0 |
P |
0.0 |
85,9 |
Класс 1 |
P |
0.0 |
85,9 |
Класс 1 |
N |
0.0 |
87,0 |
Класс 2 |
E |
0.0 |
100,0 |
Новый класс 3 |
M |
0.0 |
100,0 |
Новый класс 4 |
H |
0.0 |
81,7 |
Класс 0 |
Вывод: больше всего образов (4) при установленном критерии схожести верно распознала сеть 32х32. Во всех сетях при данном критерии наблюдается ошибочное распознавание похожих образов друг вместо друга, а также выделение уже известных сети образов в новые классы.