Основы построения систем распознавания образов
Методическое пособие - Компьютеры, программирование
Другие методички по предмету Компьютеры, программирование
?о случайность получения того или иного логического признака;
-описание классов выглядит в виде системы булевых функций классов с импликантами в виде произведений логических признаков;
-модуль классификации должен приобрести возможность решения булевых уравнений.
В то же время модуль оценки эффективности в основной своей части должен мало отличаться от модуля вероятностной системы, так как и в этом случае оценки основываются на методе Монте-Карло.
Таким образом, разработанная общая структурная схема модели СР должна играть роль типовой, содержание модулей которой корректируется в зависимости от назначения системы и характеристик признаков распознавания.
"
"
Лабораторная работа №1 по курсу “Основы построения систем распознавания образов”
I.
Целью лабораторной работы является практическое освоение методов компьютерной реализации геометрических мер близости, применяемых для принятия решений в детерминированных системах распознавания.
II.
1. Разработка алгоритма принятия решения в детерминированной системе распознавания на основе использования известных геометрических мер близости.
2. Программная реализация разработанного алгоритма.
3. Ввод заданных описаний 3-х классов на языке 11-и предложенных признаков распознавания (таблицы 1-3 - варианты заданий).
4. Отладка программы.
5. Выполнение контрольных распознаваний неизвестных объектов по векторам их признаков (таблица 4).
6. Сравнение принятых решений об отнесении неизвестных объектов к заданным классам по различным мерам близости.
III. .
1.Число классов распознавания - 5-10.
2.Размерность вектора признаков - до 20.
3.Число эталонов описания классов - 5-10.
4.Язык программирования - Паскаль, Си.
5.Программно должно быть предусмотрено использование для принятия решения всех введенных эталонов описания классов и их усредненных описаний.
6.Лабораторная работа должна быть оформлена в соответствии с установленным порядком.
IV.
1. В качестве геометрических мер близости при детерминированном описании распознаваемых объектов и классов использовать
а) Эвклидово расстояние между объектами, описанными на языке
признаков
б) Угловое расстояние между векторами признаков распознаваемого объекта и эталона
в) Сумму модулей разности координат (признаков) объекта и эталона.
2. Решение о принадлежности объекта, представленного вектором Xw, к одному из классов принимается согласно правилам принятия решений в детерминированных системах.
: k . .
V. .
1 1
ЭТАЛОНЫ№ признака1234510.95
0.80 0.90 0.70 1.0020.54
0.68 0.47 0.75 0.8030.80
0.40 0.90 0.30 0.5040.65
0.90 0.80 0.60 0.7050.81
0.51
0.91 0.71 1.0060.42
0.56
0.14 0.70 1.0071.00
0.56 0.78 0.67 0.3480.60 0.81 1.00 0.74 0.8890.64 0.51 0.77 0.25 1.00100.50 0.63 1.00 0.24 0.76110.51 1.00 0.25 0.77 0.64
2 2
ЭТАЛОНЫ№ признака1234510.21
0.25 0.17 0.23 0.3020.24 0.28 0.20 0.26 0.3030.80 0.70 0.74 0.76 0.7840.40
0.30
0.10 0.20 0.2550.42
0.39
0.50 0.36 0.3060.16
0.15
0.16 0.17 0.1670.35
0.29 0.33 0.31 0.2580.26 0.38 0.50 0.34 0.4290.19 0.17 0.21 0.13 0.25100.40 0.48 0.70 0.24 0.56110.02 0.04 0.01 0.03 0.03
3 3
ЭТАЛОНЫ№ признака1234510.21 0.25 0.17 0.23 0.3020.60 0.80 0.40 0.70 1.0031.00
0.80 0.84 0.86 0.8841.00
0.90 0.70 0.80 0.8550.15 0.12 0.21 0.09 0.0360.08 0.06 0.10 0.14 0.0970.25 0.20 0.22 0.21 0.1880.25 0.34 0.44 0.31 0.3790.19 0.17 0.21 0.13 0.25100.49 0.57 0.83 0.33 0.65110.04 0.06 0.03 0.05 0.05
4 4
ЭТАЛОНЫ№ признака12345610.85 0.75 0.19 0.27 0.19 0.2720.40 0.61 0.22 0.30 0.50 0.9030.60 0.70 0.72 0.80 0.82