Повна версія

Головна arrow Природознавство arrow ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ СИСТЕМИ

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   ЗМІСТ   >>

ДЕЯКІ ЕВРИСТИЧНІ МЕТОДИ РОЗПІЗНАВАННЯ

Метод еталонів

Метод застосовується в разі, коли точки кожного класу розташовані поруч один з одним, а центри згущення цих точок відстоять один від одного на порівняно великій відстані. Для кожного класу по навчальній вибірці будується еталон х ° = (х?, Х§, ..., т °), що має значення ознак

де {х- 7 = (xj, х?, ..., x Jn) : j = 1,2, ... А:} - безліч об'єктів даного способу в навчальній вибірці. Еталон - це усереднений за навчальною вибіркою абстрактний об'єкт, він може не збігатися з жодним об'єктом генеральної сукупності.

Належність об'єкта х до того чи іншого образу визначається по відстані до еталонів всіх образів, і система відносить х до того образу, відстань до еталона якого мінімально. Відстань вимірюється в тій метриці, яка введена для вирішення задачі розпізнавання. Як правило - це метрика Евкліда, метрика "міських кварталів" або метрика Хеммінга.

Метод дробящихся еталонів

Якщо метод еталонів працює незадовільно, то його помилки можна виправити за допомогою додаткових еталонів. Процес навчання полягає в наступному. На першому етапі в навчальній вибірці "охоплюють" всі об'єкти кожного класу гіперсферу можливо меншого радіуса. Зробити це можна, наприклад, так. Будується еталон кожного класу. Обчислюється відстань від еталону до всіх об'єктів даного класу, що входять в навчальну вибірку. Вибирається максимальне з цих відстаней г тах . Будується гіперсфера з центром в ідеалі і радіусом R = r max + е. Вона охоплює всі об'єкти даного класу. Така процедура проводиться для всіх класів (образів). На малюнку 1.5 наведено приклад двох образів в двомірному просторі ознак.

: Метод дробящихся еталонів

Мал. 1.5 : Метод дробящихся еталонів.

Якщо гіперсфери різних образів перетинаються і в області перекриття виявляються об'єкти більш ніж одного способу, то для них будуються гіперсфери другого рівня, потім третього і т.д. до тих пір, поки області не виявляться непересекающімі- ся, або в області перетину будуть присутні об'єкти тільки одного способу.

Розпізнавання здійснюється наступним чином. Визначається місцезнаходження об'єкта щодо гіперсферу першого рівня. При попаданні об'єкта в гіперсферу, що відповідає одному і тільки одному образу, процедура розпізнавання припиняється. Якщо ж об'єкт виявився в області перекриття гіперсферу, яка при навчанні містила об'єкти більш ніж одного способу, то переходимо до гіперсферу другого рівня і проводимо дії такі ж, як для гіперсферу першого рівня. Цей процес триває до тих пір, поки приналежність невідомого об'єкта того чи іншого образу не визначиться однозначно. Правда, ця подія може і не настати. Зокрема, невідомий об'єкт може не потрапити ні в одну з гіперсферу будь-якого рівня. У цих випадках "вчитель" повинен включити в вирішальні правила відповідні дії. Наприклад, система може або відмовитися від рішення про однозначне віднесення об'єкта до якогось образу, або використовувати критерій мінімуму відстані до еталонів даного або попереднього рівня і т.п. Який з цих прийомів ефективніше, сказати важко, тому що метод дробящихся еталонів носить в основному емпіричний характер.

 
<<   ЗМІСТ   >>