Методы разделения в пространстве признаков

МЕТОДЫ РАЗДЕЛЕНИЯ В ПРОСТРАНСТВЕ ПРИЗНАКОВ [c.46]

Вводные замечания. Одними из наиболее важных методов диагностики являются методы разделения в пространстве признаков. Эти методы основаны на естественной гипотезе компактности , в соответствии с которой точки, отображающие одно и то же состояние (диагноз), группируются в одной области пространства признаков. [c.46]

Ниже излагаются линейные методы разделения, метод потенциальных функций и метод стохастической аппроксимации. Метрические методы разделения в пространстве признаков обсуждаются в гл. 5. [c.46]

Распознавание кривых по комплексу признаков. Если кривая на некотором участке представлена комплексом диагностических параметров (признаков) х , х , х, , то процесс распознавания осуществляется статистическими методами, методами разделения в пространстве признаков, метрическими и др. Задача распознавания облегчается тем, что обычно признаки являются физически однородными параметрами (параметрами с одинаковой размерностью). [c.113]

Метод разделения в пространстве признаков 667 [c.667]

Имеются несколько основных методов решения задач распознавания вероятностные метрические логические методы разделения в пространстве признаков. [c.606]

В ней изложены статистические методы распознавания и разделения в пространстве признаков, метрические и логические методы диагностики. Значительное внимание уделено теории информации и ее приложению к задачам диагностики. [c.2]

Этот метод, развитый Я. 3. Цыпкиным [62, 631 применительно к проблеме распознавания и ряду смежных проблем, позволяет оптимизировать процесс разделения в пространстве признаков. [c.74]

Можно усилить требова ния к функции потерь, считая, что она должна быть выпуклой (функцией с положительной кривизной). Построение разделяющей функции, минимизирующей погрешность приближенного решения, является оптимизацией процесса разделения в пространстве признаков. Однако применение метода минимальной погрешности в его классической форме встречает серьезные затруднения. Часть из них связана с тем, что плотность распределения р (л ) обычно неизвестна и имеются только отдельные значения лГ(у), входящие в обучающую последовательность. [c.75]

В настоящее время существуют пакеты прикладных программ, в которых реализован метод комитетов. Этот метод является в некотором смысле обобщением идеи разделения классов в пространстве признаков наиболее простой поверхностью. [c.37]

Различные методы распознавания отличаются выбором системы признаков и способами разделения состояний в пространстве признаков. [c.106]

При детерминистских методах распознавания удобно формулировать задачу на геометрическом языке. Если система характеризуется v-мерным вектором X, то любое состояние системы представляет собой точку в v-мерном пространстве параметров (признаков). Предполагается, что диагноз Di соответствует некоторой области рассматриваемого пространства признаков. Требуется найти решающее правило, в соответствии с которым предъявленный вектор X (диагностируемый объект) будет отнесен к определенной области диагноза. Таким образом задача сводится к разделению пространства признаков на области диагнозов. [c.10]

Отметим, что равенство (8.3) устанавливает однозначное преобразование точек пространства признаков в точки диагностического пространства. Обратное преобразование, как ясно из приведенного примера, может быть не однозначным. Основная идея рассматриваемого метода — преобразование пространства признаков в другое пространство, в котором возможно осуществить линейное разделение диагнозов (классов). [c.62]

Все методы классификации объектов разделяют на индуктивные и дедуктивные. Если на основании проверки некоторых мер сходства, объекты в направлении снизу вверх (от частного к общему) объединяют в их подмножества все более высоких категорий, которые в конечном счете формируют полное множество объектов, то такие методы считают индуктивными. Дедуктивные методы предусматривают последовательное разделение объекта на все более дробные части. Методы инженерно-геологического районирования, которые следует рассматривать как классификацию объектов в геологическом признаковом пространстве, не представляют исключения. Они также разделяются на индуктивные и дедуктивные, и в первых и во вторых можно использовать приемы, основанные на операциях с количественной информацией. Наиболее простым и апробированным методом выделения единиц районирования, не имеющих жесткой таксономической определенности, является метод конфигуратора. Он состоит в следующем 1) формулируют цель инженерно-геологического районирования 2) проводят анализ накопленной инженерно-геологической информации и с учетом целевого назначения моделирования обосновывают набор признаков-оснований районирования. [c.243]

НОИ совокупности признаков к одному из тииичны.ч состояний Число таких с01 тоя-ний зависит от особенностей задачи и целей расиознэвания. Теория распознавания тесно связана с проблемой распознавания образов, изучаемой в кибернетике. К методам решения этих задач относятся вероятностные, метрические, логические, методы разделения в пространстве признаков. Все эти методы основаны на строгом математическом аппарате и рассматриваются в специальных курсах по те.чни-ческой диагностике машин. [c.26]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...