Повна версія

Головна arrow Природознавство arrow ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ СИСТЕМИ

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   ЗМІСТ   >>

МЕТОД ПОТЕНЦІЙНИХ ФУНКЦІЙ

Назва методу пов'язане з наступною аналогією. Уявімо собі, що в точки Xj навчальної вибірки поміщені заряди + qj для об'єктів з класу К, і -qj - для об'єктів з класу К 2 . Визначимо потенціал точки х, створюваний одиничним зарядом, що знаходиться в точці 0 як Р (х), а загальний потенціал, створюваний усіма зарядами, як їх суму д (х) =

QjP (x - Xj). Тут P (x) - потенційна функція, яка монотонно убуває до нуля зі збільшенням | х |. Найпростіший випадок, коли

зображений на малюнку 1.6.

: Метод потенційних функцій

Мал. 1.6 : Метод потенційних функцій.

На малюнку 1.6 пунктиром зображені потенційні функції, породжені одиночним об'єктом, а суцільною лінією - сумарна потенційна функція.

Функція електростатичного потенціалу використовується в якості вирішального правила. Якщо потенціал д (х) позитивний, то х відносять до класу якщо негативний, - то до До 2 . При великому обсязі навчальної вибірки ці обчислення досить громіздкі, і зручніше оцінювати кордон, що розділяє образи.

Залежно від виду потенційних функцій можливі наступні випадки. Якщо Р (х) швидко зменшуються з ростом відстані, можна домогтися безпомилкового поділу навчальних вибірок. Однак при цьому виникають труднощі при розпізнаванні непізнаних об'єктів (знижується достовірність прийнятого рішення, зростає зона невизначеності). При занадто "пологих" потенційних функціях збільшується кількість помилок розпізнавання, в тому числі і на навчальних об'єктах.

 
<<   ЗМІСТ   >>