Логические методы распознавания

ЛОГИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ РАСПОЗНАВАНИЯ [c.97]

Логические методы позволяют выявить состояния, не противоречащие имеющимся техническим сведениям о связях состояний и признаков. К числу логических методов распознавания могут быть отнесены методы теории графов [25, 371, лингвистические и другие методы, которые здесь не рассматриваются. [c.105]

Логические методы распознавания [c.617]

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]

Во всех этих устройствах реализован ставший классическим оптический корреляционный метод распознавания. Необходимо, однако, отметить, что в оптике реализуются и другие методы распознавания, отличающиеся тем, что предварительно осуществляется структурный анализ изображения, а затем принимается решение в соответствии с выбранным критерием. Операцию структурного анализа сложных изображений целесообразно выполнять оптическими методами, а операции логической обработки — электронными. В работе [156] такой структурный анализ осуществлялся методом оптического фурье-преобразования в сочетании с бинарными фильтрами в виде колец или радиальных щелей, с помощью которых выделялись характерные участки спектров. Анализ возможностей использования оптических методов обработки информации в задачах распознавания образов дан в статье [175], оригинальный метод оптического распознавания предложен в работе [175, 176]. В работе [178] дан обзор состояния оптических методов распознавания образов на настоящий момент. [c.264]

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

Принципиально иной подход к распознаванию сцен по их изображениям базируется на предварительном (в процессе обучения РТК) формировании понятий в виде аксиом классов с последующим выделением тех или иных объектов сцены посредством логического анализа и распознавания. Этот подход воплощен в рассматриваемом ниже адаптивном методе логического распознавания сцен [9, 108, 123]. Предлагаемый метод свободен от отме- [c.255]

Метод сокращенного базиса. Задача распознавания при использовании булевских функций формулируется следующим образом известны логические связи признаков и состояний в виде булевской диагностической функции F k , Di, D ,. ... Dn) и задана булевская функция признаков G ( i,. ... Требуется найти такую булевскую функцию состояний (диагнозов) f Di, D ), для которой выполняется условие [c.104]

С 70-х годов ЭС стали ведущим направлением в области искусственного интеллекта. При их разработке нашли применение методы ИИ, разработанные ранее методы представления знаний, логического вывода, эвристического поиска, распознавания предложений на естественном языке и др. Можно утверждать, что именно ЭС позволили получить очень большой коммерческий эффект от применения таких мощных методов. В этом их особая роль. [c.7]

Широкое внедрение электронных вычислительных машин (ЭВМ), быстрое совершенствование их параметров оказывает все возрастающее влияние на современную науку и технику. Существенно расширились возможности решения задач вычислительного характера (сложных задач математической физики, построения математических моделей процессов и т. д.). Коренные изменения произошли в прикладной математике и других областях знаний, возникли новые эффективные методы численных решений (метод конечных элементов и др.). Современные ЭВМ позволяют решать логические задачи (оптимального управления, распознавания образов, постановки диагноза и т. п.). Широкое распространение получили станки с программным управлением, существенно увеличивающие производительность труда, автоматические устройства, роботы и др. Будущее развитие техники связано с автоматизированным производством, основанным на широком использовании ЭВМ, [c.671]

В литературе описаны методы построения обучаемых алгоритмов распознавания образов. Однако только сравнительно небольшое их число нашло применение в реальных задачах [35]. Быстро развивающимся классом методов являются методы, использующие пороговую логическую ячейку, показанную на фиг. 7.19. Здесь для удобства обозначено гюп+х = О и [c.255]

Продемонстрируем особенности логического метода распознавания на примере решения задачи автоматического анализа сцен по их контурным изображениям. Изображение й будем задавать матрицей координат вершин на плоскости изображения и матрицей связности, элементы которой определяются следующим образом rriij = 1, если из г-й вершины выходит ребро, оканчивающееся в /-Й вершине, и =0 — в противном случае. Таким образом, если на изображении сцены имеется N вершин, то она задается Ф 2N числами. [c.259]

Переменные величины или функции, принимающие только два значения (О и 1), называются логическими или булевскими. Исследованием таких переменных и функций занимается математическая логика, имеющая обширные приложения во многих технических проблемах (релейные системы, теория ЭВМ и автоматов и др.). Применительно к задачам распознавания (диагностике) методы математической логики стали использоваться после работ Р. Ледли [36]. Детерминистское описание с помощью двоичных переменных, характерное для логических методов распознавания, является приближенной моделью реальной ситуации. Однако во многих задачах логические методы пригодны для начальных этапов распознавания. Весьма перспективны методы математической логики для второго направления технической диагностики — поиска и локализации неисправностей технических систем. [c.97]

Для автоматического распознавания объектов и анализа обстановки вблизи робота разработаны два метода. Первый метод основывается на вычислении признаков видимых объектов, инвариантных по отношению к преобразованиям их изображения, связанным с изменением ракурса восприятия и проектированием трехмерных объектов на плоскость изображения. Этот метод получил название метода инвариантного распознавания [38, 116]. В основе второго метода лежат алгоритмы логического описания классов распознаваемых объектов (режим обучения) с последующим логическим анализом изображения реальной обстановки (режим принятия решений). Описание этого логикоаксиоматического метода распознавания содержится в работах [9, 108, 119, 123]. Результаты распознавания используются для целеуказания объектов, подлежащих манипулированию или транспортировке, а также для уточнения геометрической модели окружающей робота среды. При построении модели среды (в частности, модели препятствий) существенно используется также информация от ультразвуковых датчиков ближнего и дальнего действия. [c.211]

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]

Технология диагноза представлена структурной схемой на рис. 196. Между интенсивностью (амплитудой) импульса выделенного сигнала и состоянием диагностируемой пары (например, зазором между поршнем и втулкой цилиндра) специальными испытаниями предварительно устанавливаются корреляционные зависимости. Тогда логическое устройство или в его отсутствии оператор может выдать диагноз по методу распознавания образов (путем сопоставления полученного сигнала с имеющейся зависимостью). Внедрение виброизмерительных методов диагностики тормозится относительной сложностью необходимой аппаратуры. Вопрос несколько облегчается, если виброинформацию записывать на магнитную пленку, а обработку и постановку диагноза перенести в центральную дорожную лабораторию. Оценка общего уровня вибраций дизеля, тягового генератора, турбокомпрессора (без расшифровки) получила широкое применение как при заводских испытаниях дизелей, так и в эксплуатации. [c.343]

Разпознавание с помощью оптимальных правил и графов такого рода обычно не требует измерения всех предикатов-призна-ков (7.5), так как их ранг г, как правило, существенно меньше общего числа п предикатов. Это обстоятельство, выгодно отличающее логические решающие правила и графы от традиционных методов перцептронного распознавания, использующих одновременно все признаки, особенно важно в тех случаях, когда стоимость измерений предикатов-признаков достаточно высока. Наглядность, простота и последовательный характер принятия решений на синтезированных распознающих графах типа дерево классов делает их удобным инструментом автоматического распознавания в системах управления РТК. [c.251]

Основное достоинство этого метода применительно к рассматриваемой задаче распознавания заключается в том, что объект w полностью идентифицируется и в результате означивания переменных в процессе поиска логического вывода отделяется от [c.257]

Разнообразие технологических процессов, требующих визуального контроля и распознавания, привело к созданию большого числа адаптивных РТК, отличающихся компоновкой, типом применяемых видеодатчиков, методами и средствами распознавания. В качестве методов автоматического распознавания используются логические, логико-вероятностные, инвариантные и дискриминантные (перцетронные) алгоритмы и решающие правила [4, 9, 44, 99, 108, 119, 1331. Эти методы реализуются либо программно на мини-ЭВМ или микропроцессорах, либо аппаратно на интегральных микросхемах. [c.265]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...