- •1. Персоналии, принимающие участие в Задаче принятия решений
- •Проблема распознавания.
- •Общая постановка задачи.
- •Язык распознавания образов.
- •Априорные предположения — это записанные специальным образом, накопленные знания специалистов.
- •6. Исходные данные для задачи распознавания
- •11. Анализ расположения объектов в пространстве свойств с целью выбора алгоритма распознавания.
- •13. Классификация алгоритмов распознавания.
- •2. Анализ полноты и качества информации
- •12. Этапы решения задач распознавания.
- •16) Мера сходства и ее свойства
- •9) Анализ данных с целью выбора постановки и метода решения
- •19. Алгоритм «Гол n»
- •29. Шкалы измерения свойств.
- •23) Условия применимости алг. Голотип 1
- •24)Различия между гол. N и гол. 1
- •15) Область применения алг. Дискрим. Ф.
- •25) Исследование представительности мо
- •18) Задача разбиения образа на однородные группы
- •20) Способ вычисления типичного представителя в алг. Голотип n
- •21)Решающее правило в алг. Голотип n
- •26) Распознавание с «отказами» и без «отказов»
- •10) Основные этапы анализа данных.
- •30. Алгоритм распознавания «Кора 3»
- •14) Дискриминантная ф.
- •22) Алгоритм расп. Голотип 1
- •28)Pешающее правило в алгоритме «Энтропия»
- •33) Общая схема постановки и решения задачи распознавания.
- •1. Анализ исходных данных для решения конкретной задачи:
- •Назначение
- •Постановка задачи.
- •Метод решения задачи.
- •32)Алг. «Направленный поиск».
- •34. Основные понятия системы массового обслуживания.
- •31. Алгоритм распознавания «Тесты».
- •49. Способ лексикографической оптимизации.
- •40) Модель производственных поставок
- •41. Модель поставок со скидкой.
- •50. Построение обобщенного критерия в многокритериальной задаче.
- •42. Постановка задачи оптимизации при нескольких критериях.
- •43. Математическая модель многокритериальной задачи
- •44. Отношение доминирования по Парето
- •51. Сппр, основные задачи и этапы.
- •45. Геометрическая интерпретация многокритериальной задачи принятия решений.
- •47. Способ указания нижних границ критериев.
- •46) Различные подходы к решению многокритериальных задач
Язык распознавания образов.
Приведем определения основных понятий, которые встречаются в теории распознавания.
Объект — это точка в многомерном признаковом пространстве ai={fi}.
Шкала свойств — 1) арифметическая (то, что измеряется прибором);
2) логическая 1-го рода (шкала типа «да», «нет»);
3) логическая 2-го рода (свойства, измеренные в баллах).
Образ — совокупность объектов, объединенная некоторыми общими свойствами.
Косвенные свойства — свойства, которые можно определить простым и более дешевым способом, описывающие объекты.
Прямые свойства — свойства, определяющие принадлежность объекта к конкретному образу.
Объекты, на которых измерены прямые свойства называются материалом обучения (МО).
Объекты, на которых не измерены прямые свойства называются материалом экзамена(МЭ)
Решающее правило — правило, с помощью которого любой объект bk можно отнести к одному из заданных образов.
Априорные предположения — это записанные специальным образом, накопленные знания специалистов.
Та информация, которая известна заранее и которую нужно преобразовать и обработать для получения результата называется исходные данные.
Информативность косвенных свойств — степень различия объектов разных образов по данному свойству.
Эталон — замкнутое выпуклое геометрическое тело в многомерном пространстве признаков достаточно простой формы.
Ошибка 1-го рода возникает, если объект в действительности относящийся к 1-му образу мы относим ко 2-му.
Ошибка 2-го рода возникает, если ситуация обратная, т.е. объект в относящийся ко 2-му образу мы относим к 1-му.
7) структура таблицы «объекты-свойства
8) прямые и косвенные свойства в задачах распознавания
17) метрика и ее свойства
Метрика – любая функция , определяющая расстояние между двумя объектами и удовлетворяющая условиям:
1)
причем
2)
3)
где
объекты
5. Геометрическая интерпретация задачи распознавания.
Д
ля
более точной постановки задачи
опознавания удобно использовать
геометрические представления. Каждому
объекту можно поставить в соответствие
точку в многомерном пространстве.
Геометрическая задача обучения опознаванию образов состоит в построении поверхности, которая в каком-либо смысле лучше всего разделяет многомерное пространство на области, соответствующие различным образам.
Построение производится на основе показа некоторого числа объектов, принадлежащих этим образам. Опознавание, которое производится после окончания процесса обучения, состоит в испытании нового объекта, о котором заранее неизвестно к какому образу он принадлежит. При этом объявляется название области пространства, к которой этот объект относится.
П
ервой
части этой формулировки задачи
опознавания (а именно обучению) можно
поставить в соответствие «алгебраическую»
формулировку. Обучение опознаванию
состоит в построении некоторой
разделяющей функции по показам образов
и указания, к какому классу эти образы
принадлежат.
В нашем примере
мы имели дело с прямой (линейной функцией
y
= k*x
+ b).
Если мы усложним ее до функции 2-го
порядка, то увидим, что она значительно
лучше описывает объекты МО. Обозначим
разделяющую функцию через
,
где x
— l-мерный
вектор, характеризующий образ, а
y—
величина, определяющая класс, к которому
этот образ принадлежит. Можно условиться,
что разделяющая функция должна обладать
следующим свойством:
т. е. знак
f(x)
определяет
принадлежность x
к образу A или B.
Существует множество функций, определяющих разделяющую поверхность. Эти функции называются разделяющими. Очевидно, что такое множество существует по крайней мере тогда, образы легко различимы. Однако если это не так, то обычно существует лишь одна наилучшая разделяющая функция.
