Основы построения систем распознавания образов
Методическое пособие - Компьютеры, программирование
Другие методички по предмету Компьютеры, программирование
адлежности самолета, данные которого получены разведкой или из открытой печати и не привязаны к классам (бомбардировщик- А1, истребитель-А2 и т.п.);
-распознавание на конвейере деталей по отличию геометрических характеристик, если ошибки измерений существенно меньше разметов этих деталей.
Распознавание осуществляется путем сравнения полученных размеров с имеющимися в базе данных характеристиками деталей.
Б. Вероятностные признаки - это характеристики объекта (явления), носящие случайный характер.
С такими признаками в основном и имеют дело в природе и технике.
Отличаются эти признаки тем, что в силу случайности соответствующей величины признак одного класса может принимать значения из области значений других классов, каждый из которых подлежит распознаванию в системе.
Таблица № 1
Характеристики Т и п ы с а м о л е т о вВ-1АВ-52В-57АFB-111Экипаж (чел.)4622Vmax (км\ч)
при H=15 км233010209352330Vmin (км\ч)
при H=0.3 км1200500
5001350Потолок (м)15240150001375020000Бомб.нагрузка (т)22341416Макс.взлетная масса (т)1802212545Размах крыльев (м)42561921Длина самолета (м)44482022Кол-во двигателей4822Тяга двигателей (т)13.67.73.39.2Дальность полета (км110002000043806600
Таблица 2
ХарактериcТ и п ы с а м о л е т о вF - 4 E
ФантомF - 105 E
Тандер-чифF - 15
ИглF - 100 D
Супер-сейбрХантерЭкипаж (чел.)22111Vmax (км\ч)
при H =15 км23302230265514001000Vmin (км\ч) при H =0.3 (км) 14701400147012201150Потолок (м)1900015000210001500017000Бомб.нагр. (т)7.26.4-3.40.9Макс.взлетн. масса (т) 2624251811Размах крыльев (м)1211141110Длина самолета (м)1821191213Кол-во двигателей21211Тяга двигателей (т)5.41210.95.34.5Дальность полета (км)8857601100860560
Если признак не может принять значений в области соответствующих значений для других классов, то, следовательно, имеем дело не с вероятностным, а с тем же детерминированным признаком. Это как раз подчеркивает, почему вероятностные системы являются системами более общего порядка.
Для того, чтобы можно было в условиях случайности говорить о возможности распознавания, следует потребовать, чтобы вероятности наблюдения значений признака в своем классе были как можно больше, чем в чужих. В противном случае данный признак не позволит построить СР, использующую описание классов на его основе. Эффективность его недостаточна для достоверного решения и необходимо искать другие признаки, имеющие большую разделительную способность.
Вспомним из теории вероятностей, чем характеризуется случайная величина - законом распределения вероятностей. То есть, точно так же законом распределения должен характеризоваться каждый вероятностный признак.
Вспомним и то, что в качестве законов распределения вероятностей в теории вероятностей выступают интегральная функция F(x) - интегральный закон или плотность распределения вероятностей (ПРВ) - дифференциальный закон f(x). При этом связь между ними:
Вспомним, что самый распространенный в природе закон распределения - нормальный или Гауссов - имеет ПРВ
Если предположить, что какой-либо вероятностный признак (например, размах крыльев, измеренный каким-либо средством измерений с ошибками) распределен по нормальному закону, то для 3-х условных классов, отличающихся размахами крыльев, распределения этого параметра будут выглядеть, как показано на рис.2.1.
Из рис. 2.1 видно, что если для неизвестного самолета мы с помощью упомянутого средства измерений определили размах крыльев Lкр с естественной случайной ошибкой , то с определенной вероятностью это измерение может быть отнесено к каждому из классов. Однако, легко заметить, что если это значение лежит ближе к одному из центров рассеяния (например, Mx1), то вероятность отнесения его к соответствующему распределению, а значит и классу, максимальная.
f(Lкр)
Mx1 Mx2 Mx3 Lкр
Рис.2.1
Примеры вероятностных признаков распознавания:
-среднее значение мощности сигнала радиолокатора, отраженного от самолета (причина - изрезанность круговой диаграммы рассеяния сигнала радиолокатора самолетом и электронные и атмосферные шумы в том же радиолокационном диапазоне);
-размер листа растения (причины - отличия в питании, освещенности, влаги и т.п.);
-размер патологического изменения какого-либо органа человека (причины - различные стадии заболевания при его обнаружении, различные ракурсы и сечения наблюдений образования и т.п.) и т.д.
В. Логические признаки распознавания - это характеристики объекта или явления, представленные в виде элементарных высказываний об истинности (“да”, "нет” или “истина”, “ложь”).
Эти признаки, как мы понимаем, не имеют количественного выражения, то есть являются качественными суждениями о наличии, либо об отсутствии некоторых свойств или составляющих у объектов или явлений.
Примеры логических признаков:
-наличие ТРД на самолете ;
-боль в горле пациента ;
-кашель ;
-насморк ;
-растворимость реактива и т.д.
Здесь по каждому признаку можно сказать только то, что он есть, либо его нет.
К логическим можно отнести также такие признаки, у которых не важна величина, а лишь факт попадания или непопадания ее в заданный интервал. (например, крейсерская скорость самолета больше или меньше 2000 км/ч).
Г. Структурные признаки - непроизводные (то есть, элементарные, не производимые из других элементарн