Вероятностные методы распознавания

Существуют два основных подхода к задаче распознавания вероятностный и детерминистский. Постановка задачи при вероятностных методах распознавания такова. Имеется система, которая находится в одном из п случайных состояний Di- Из- [c.9]

Вероятностные методы распознавания 657 [c.657]

ВЕРОЯТНОСТНЫЕ МЕТОДЫ РАСПОЗНАВАНИЯ [c.657]

Вероятностные методы распознавания [c.659]

Вероятностный и детерминистский подходы не имеют принципиальных различий. Более общими являются вероятностные методы, но они часто требуют и значительно большего объема предварительной информации. Детерминистские подходы более кратко описывают существенные стороны процесса распознавания, меньше зависят от избыточной, малоценной информации, больше соответствуют логике мышления человека. [c.10]

Надежность распознавания. В теории распознавания образов надежность рас познавания оценивается вероятностными методами, требующими большой стати стики При этом оценивается условный риск принятия решения о принадлежности изображения к определенному образу Оценка производится с использованием мат рицы штрафов и набора апостериорных вероятностей образов [4] [c.412]

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

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

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]

ПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОБУЧЕНИЯ - подкласс методов обучения распознаванию образов. Принято два различных способа разделения методов на параметрические и непараметрические, и каждый из этих терминов имеет, следовательно, два смысла. В первом смысле параметрическое обучение имеет место тогда, когда вероятностные характеристики объектов распознавания (необходимые для решения байесовских задач распознавания) известны не полностью, а лишь с точностью до неизвестных параметров. В этом случае обучение распознаванию образов заключается в оценке значений этих параметров по обучающей выборке. Полученные оценки используются в дельнейшем при собственно распознавании. [c.59]

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

Определение рационального состава параметров отражений на основе оценки их информативности позволяет геофизику конструировать ряд новых параметров — вероятностных комплексных параметров выявления аномалий, связанных с залежами углеводородов. Как уже было отмечено, комплексирование методов связано с неадекватностью математических моделей сред наблюдаемым геофизическим полям. В итоге статистические связи между параметрами отражений и петроакустическими характеристиками горных пород нечетки, размыты. Степень разброса значений зависит от большого числа факторов, но прежде всего от соотношения уровней сигналов и помех. Отсюда очевидно, что при достаточной контрастности аномалий (уровне аномалии, вдвое превышающем уровень фона) необходимость в комплексировании отпадает и достаточно анализа отдельных наиболее информативных параметров. Однако в условиях высокого уровня помех и при отсутствии достаточного числа скважин для повышения степени надежности выявления аномалий необходимо использовать методы распознавания. Обычно такая ситуация наблюдается при проведении поисковых работ на нефть и газ в новых районах. [c.96]

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]

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 ...