- •1. Задача распознавания и её формальное описание. Проблема распознавания.
- •Обсуждение задачи опознавания.
- •Общая постановка задачи.
- •Язык распознавания образов.
- •Априорные предположения — это записанные специальным образом, накопленные знания специалистов.
- •3. Исходные данные для задачи распознавания
- •2 . Геометрическая интерпретация задачи распознавания.
- •4. Структура таблицы «объекты-свойства»
- •6. Анализ данных с целью выбора постановки задач и методы решения.
- •5. Прямые и косвенные свойства в задачах распознавания.
- •7. Основные этапы анализа данных.
- •8. Анализ расположения объектов в пространстве свойств с целью выбора алгоритма распознавания.
- •9. Этапы решения задач распознавания.
- •10. Классификация алгоритмов распознавания.
- •15. Задача разбиения образа на однородные группы.
- •12. Область применения алгоритма Дискриминантная функция.
- •11. Алгоритм распознавания «Дискриминатная функция».
- •13. Мера сходства и ее свойства.
- •14. Метрика и ее свойства.
- •16. Алгоритм «Гол n»
- •26. Шкалы измерения свойств.
- •17.Способы вычисления типичного представителя в алгоритме «Гол n»
- •18. Решающее правило в алгоритме «Гол n»
- •20. Условия применения алгоритма «Гол 1»
- •22. Исследования представительности мо
- •21. Различия между алгоритмами “Гол n” и «Гол 1»
- •19. Алгоритм распознавания «Гол 1»
- •23. Распознавание с отказами и без отказов
- •24. Алгоритм распознавание «Энтропия»
- •25. Решающее правило в алгоритме «Энтропия»
- •30. Общая схема постановки и решения задачи распознавания.
- •28. Алгоритм распознавания «Тесты».
- •27. Алгоритм распознавания «Кора 3»
- •32. Основные понятия системы массового обслуживания.
- •40. Постановка задачи оптимизации при нескольких критериях.
- •41. Математическая модель многокритериальной задачи.
- •29. Алгоритм распознавания «Направление опробования»
- •31. Принципы построения и функционирования сппр.
- •32. Основные понятия системы массового обслуживания.
- •47. Способ лексикографической оптимизации.
- •48. Построение обобщенного критерия в многокритериальной задаче.
- •45. Способ указания нижних границ критериев.
- •42. Отношение доминирования по Парето
- •38. Модель производственных поставок.
- •39. Модель поставок со скидкой.
- •43. Геометрическая интерпретация доминирования по Парето
- •52. Логическая модель представления знаний
- •Продукционная модель представления знаний
- •Фреймовая модель представления знаний
- •Модель семантических сетей
- •Классификация систем Business-to-business (b2b-систем)
- •61. Понятие логистической системы
- •Основные отличия знаний от данных
- •Классификация информационно-поисковых систем
- •Основные модели представлений знаний
26. Шкалы измерения свойств.
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).
1 и 3 взаимозаменяемые.
17.Способы вычисления типичного представителя в алгоритме «Гол n»
Рассмотрим некоторую совокупность объектов , каждый объект описан набором свойств . Аналогично алгоритму Голотип-1 вычисляется матрица мер сходства по всему набору свойств и разобьем все объекты на компоненты связности, выбрав за порог ( ) средн.., либо среднюю максимальную меру сходства. Эти компоненты связности по числу входящих в них объектов разобьем на две группы: малочисленные и многочисленные (малочисленными называются такие компоненты связности. число объектов в которых не превосходит некоторую величину C; в частности ). Голотипом Гr является объект, который в среднем больше всего похож на остальные объекты данной компоненты. В каждой из малочисленных компонент определим голотип Гr и для каждого голотипа Гr вычислим коэффициент типичности
,где ; H — число компонент компонент связности.
Упорядочим все голотипы Гr, по возрастанию величины и разобьем на три типа: краевые, центральные и срединные. При этом краевыми называются такие компоненты связности, голотипы которых занимают первые t мест (t=H/3) в упорядоченной последовательности. Иначе говоря, краевыми компонентами связности являются самые удаленные компоненты, центральными компонентами связности являются компоненты, голотипы которых занимают последние t мест в упорядоченной последовательности, а срединными компонентами связности являются такие компоненты, голотипы которых занимают остальные t мест в упорядоченной последовательности. Идея данного алгоритма заключается в построении некоторой стратегии, позволяющей последовательно выбирать участки для опробования. При этом строятся три чистых стратегии и одна смешанная.Первая чистая стратегия заключается в рассмотрении самых нетипичных голотипов (голотипов, отвечающих краевым компонентам связности). В первую очередь выбирается для опробования голотип с минимальным коэффициентом типичности, затем голотип, стоящий рядом с ним и т. д. Вторая чистая стратегия заключается в рассмотрении самых типичных голотипов. В этом случае в первую очередь выбирается для опробования голотип с максимальным коэффициентом типичности, затем голотип, стоящий рядом с ним в упорядоченной последовательности и т. д. Третья чистая стратегия заключается в рассмотрении голотипов, отвечающих срединным компонентам связности. В этом случае в первую очередь опробовается голотип, типичность которого наиболее близка к средней типичности между между голотипами. Затем голотип, стоящий по типичности рядом с ним и т. д.
Смешанная стратегия заключается в выборе голотипов для опробования следующим образом. В первую очередь выбирается самый нетипичный голотип, затем самый типичный, затем первый из срединных голотипов, затем снова нетипипичный и т. д.
Условия применимости. ТОС должна быть без пропусков; свойства — арифметические, логические 1-го и 2-го рода.