Метрические методы распознавания

Более подробно структура кусочно-линейных решающих функций рассматривается в гл. 5 в связи с метрическими методами распознавания. Естественно, что кусочно-линейные функции позволяют построить разделяющие поверхности практически во всех случаях, когда односвязные области диагнозов не пересекаются. [c.61]

МЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ РАСПОЗНАВАНИЯ [c.664]

Метрические методы распознавания 665 [c.665]

Метрические методы распознавания в отличие от вероятностных основаны на детерминистском подходе. Решающее правило устанавливает диагноз, считая его достоверным. [c.666]

Разделяющая функция и решающее правило. Как и в метрических методах распознавания, состояние изделия характеризуется точкой в пространстве признаков. [c.666]

В более сложных случаях приходится использовать преобразования признаков, указанные в связи с рассмотрением метрических методов распознавания. [c.670]

Для этого этапа собственно испытаний применяются модели, использующие метрические методы распознавания. Их можно представить в виде [c.523]

Метрические методы распознавания [c.613]

Дополнение к решающему правилу в метрических методах. Метрические методы распознавания в отличие от вероятностных основаны на детерминистском подходе. Решающее правило устанавливает диагноз, считая его достоверным. [c.614]

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]

Вводные замечания. В большинстве методов распознавания делается естественное предположение, что изображения объектов одного класса (образа) более близки друг другу, чем изображения разных классов. Метрические методы основаны на количественной оценке этой близости. В качестве изображения объекта принимается точка в пространстве признаков, мерой близости считается расстояние между точками. [c.83]

Глава 5. Общие подходы при использовании метрических методов указаны в монографии Себастиана [51 ]. Корреляционные методы распознавания рассматривались в работе В. А. Ковальского [31 ]. Обобщенное расстояние и введение анизотропной метрики дано в статье [10]. [c.234]

Такой способ сближает вероятностные и детерминистские методы распознавания. Применение метрических методов возможно и в том случае, когда области диагнозов пересекаются. [c.666]

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]

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

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 ...