Раздел «Естествознание, Математика»

• Словарь естествознания
  В закладки

  

  В закладки будет добавлено толкование к данному слову в данном словаре. Закладки сохраняются на Вашем компьютере в cookie. Если Ваш браузер не поддерживает cookie или такая возможность отключена, то сохранение закладок будет не возможно.

  Распознавание Образов

  научно техн. направление, связанное с разработкой методов и построением систем (в т. ч. на базе ЭВМ) для установления принадлежности нек-рого объекта (предмета, процесса, явления, ситуации, сигнала) к одному из заранее выделенных классов объектов (образу). Процесс распознавания основан на сопоставлении признаков, характеристик исследуемого объекта с признаками, характеристиками др. известных объектов, в результате чего делается вывод о наиб. правдоподобном их соответствии.

• Геологический словарь
  В закладки

  

  В закладки будет добавлено толкование к данному слову в данном словаре. Закладки сохраняются на Вашем компьютере в cookie. Если Ваш браузер не поддерживает cookie или такая возможность отключена, то сохранение закладок будет не возможно.

  Распознавание Образов

  Распознавание Образов — одна из новых обл. кибернетики. Содержанием теории Р. о. является экстраполирование свойств объектов (образов), принадлежащих к нескольким классам, на объекты, близкие к ним в некотором смысле. Обычно при обучении автомата Р. о. имеется “тренировочная последовательность”, состоящая из объектов, принадлежащих определенным классам. Обучение автомата заключается в построении по тренировочной последовательности решающего правила. Используя это правило, автомат относит непоказанные ранее объекты из “экзаменационной последовательности” к одному из классов. При построении решающего правила используются методы статистической теории классификации и некоторые специальные методы …
  Далее

  Распознавание Образов — одна из новых обл. кибернетики. Содержанием теории Р. о. является экстраполирование свойств объектов (образов), принадлежащих к нескольким классам, на объекты, близкие к ним в некотором смысле. Обычно при обучении автомата Р. о. имеется “тренировочная последовательность”, состоящая из объектов, принадлежащих определенным классам. Обучение автомата заключается в построении по тренировочной последовательности решающего правила. Используя это правило, автомат относит непоказанные ранее объекты из “экзаменационной последовательности” к одному из классов. При построении решающего правила используются методы статистической теории классификации и некоторые специальные методы (типа метода эталонов), разработанные применительно к конкретным задачам распознавания. Методы теории Р. о. находят применение в задачах классификации геол. объектов. Успехи применения методов Р. о. обусловлены содержательностью признаков, определяющих образ, и соответствием процедуры опознавания математической специфике (случайные или детерминированные величины) признаков.
  Свернуть
• Математический словарь
  В закладки

  

  В закладки будет добавлено толкование к данному слову в данном словаре. Закладки сохраняются на Вашем компьютере в cookie. Если Ваш браузер не поддерживает cookie или такая возможность отключена, то сохранение закладок будет не возможно.

  Распознавание Образов

  - раздел математич. кибернетики, разрабатывающий принципы и методы классификации, а также идентификации предметов, явлений, процессов, сигналов, ситуаций - всех тех объектов, к-рые могут быть описаны конечным набором нек-рых признаков или свойств, характеризующих объект.

  Описание объекта представляет собой n-мерный вектор, где п - число признаков, используемых для характеристики объекта, причем i-я координата этого вектора равна значению i-ro признака, i=l, . . . , п. В описании объекта допустимо отсутствие информации о значении того или иного признака. Если необходимо расклассифицировать предъявленные объекты по нескольким группам (о б р а з а м) только на основе их описаний, причем чи

  …
  Далее

  - раздел математич. кибернетики, разрабатывающий принципы и методы классификации, а также идентификации предметов, явлений, процессов, сигналов, ситуаций - всех тех объектов, к-рые могут быть описаны конечным набором нек-рых признаков или свойств, характеризующих объект.

  Описание объекта представляет собой n-мерный вектор, где п - число признаков, используемых для характеристики объекта, причем i-я координата этого вектора равна значению i-ro признака, i=l, . . . , п. В описании объекта допустимо отсутствие информации о значении того или иного признака. Если необходимо расклассифицировать предъявленные объекты по нескольким группам (о б р а з а м) только на основе их описаний, причем число групп не обязательно известно, то такая задача Р. о. наз. з а д а ч е й т а к с о н ом и и (к л а с т е р а, о б у ч е н и я б е з у ч и т ел я, с а м о о б у ч е н и я). Собственно для задач Р. о. (о б у ч е н и я с у ч и т е л е м), кроме описания объектов, необходимы дополнительные сведения о принадлежности этих объектов к тому или иному классу (образу). Количество классов конечно и задано. Классы могут пересекаться.

  Совокупность описаний объектов, для к-рых известны образы, к к-рым они принадлежат, образует т. н. о б у ч а ю щ у ю п о с л е д о в а т е л ь н о с т ь (набор эталонов). О с н о в н а я з а д а ч а Р. о. заключается в том, чтобы исходя из обучающей последовательности определить класс, к к-рому принадлежит описание нек-рого объекта, подвергаемого классификации или идентификации. К такой схеме приводится любая задача принятия решений, если только процесс принятия решения базируется в основном на изучении ранее накопленного опыта.

  Прикладные задачи, решаемые методами Р. о., возникают при идентификации машинописных и рукописных текстов, идентификации фотоизображений, при автоматич. распознавании речи, в медицинской диагностике, при геологич. прогнозировании, прогнозировании свойств химич. соединений, оценке экономических, политических, производственных ситуации, при классификации социологич. материала и т. н. Для решения этих задач накоплено большое число т. н. э в р и с т ич е с к и х а л г о р и т м о в р а с п о з н а в а н и я, ориентируемых на специфику каждой конкретной задачи. Кроме того, на основе нек-рых интуитивных принципов строятся м о д е л и а л г о р и т м о в р а с п о з н а в а н и я, т. е. семейства алгоритмов для решения классификационных задач. Наиболее употребительны следующие модели: модели, построенные с использованием принципа разделения, задающие класс поверхностей, разделяющих образы; модели, построенные на принципе потенциалов; модели вычисления оценок (голосования); структурные модели; статистич. модели.

  На уровне модели ставится задача отыскания экстремального по качеству алгоритма распознавания (модель вычислени

  …
  Перейти к полному виду статьи Свернуть