Байеса метод распознавания

Балки — Изгиб — см. Изгиб стержней Байеса метод распознавания 657— [c.683]

Вводные замечания. Основное преимущество статистических методов распознавания состоит в возможности одновременного учета признаков различной физической природы, так как они характеризуются безразмерными величинами — вероятностями их появления при различных состояниях системы. В этой главе содержится подробное изложение метода Байеса и метода последовательного анализа. Теория статистических решений, составляющая особый раздел статистических методов, рассматривается в следующей главе. [c.11]

Основы метода. При использовании метода Байеса для распознавания состояний Di и Da следует составить отношение (для независимых признаков) [c.18]

В общем случае функциям <3 и F не противоречат несколько возможных состояний, поэтому имеющихся сведений недостаточно для однозначного решения. В подобной ситуации для выбора решения используется метод Байеса или другие методы распознавания. [c.105]

Балки — Изгнб — см. Изгиб стержней Байеса метод распознавания 606, 610 Бандажироваине лопаток 302 — 304, 31 1 — [c.630]

Распознавание с помощью функции правдоподобия. При необходимости учитывать статистические свойства векторов А, определяющих множество (класс необходимо использовать статистические методы распознавания [40]. Каждому классу соответствует априорная вероятность его появления Р . Вероятность принадлелсности вектора А к классу обозначается как Р R JA). Если при распознавании-диагностике принимается решение, что вектор А Rf,, в то время как на самом деле А то имеют место потери. В условиях минимизации математического ожидания полных потерь имеем байесовский классификатор. Синтез байесовского классификатора на основе дискриминантных функций требует знания априорных вероятностей и плотностей распределения для каждого класса R — Р (A/i j). Если априорной информации нет, то для диагностики можно использовать минимальный критерий или критерий Неймана — Пирсона [17, 147]. Объединяет эти методы то, что все они основаны на отношении правдоподобия. Отличаются они друг от друга различными пороговыми значениями. Наибольшее распространение на практике получил критерий Байеса, так как в большинстве задач диагностики удается задать априорные вероятности и потери. [c.721]

Как указывалось, методу Байеса присущи некоторые недостатки, например погрешности при распознавании редких диагнозов. При практических расчетах целесообразно провести диагностику и для случая равновероятностных диагнозов, положив [c.17]

Метод последовательного анализа, предложенный Вальдом, применяется для дифференциальной диагностики (распознавания двух состояний). В отличие от метода Байеса, число обследований заранее не устанавливается, их проводится столько, сколько необходимо для принятия решения с определенной степенью риска. [c.18]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...