ПОИСК Статьи Чертежи Таблицы в ряде случаев достоверная информация о распределении вероятностей Р принципиально не может быть полностью получена в силу неслучайного характера тех или иных параметров распознаваемого oebeifTa. Например, если целью распознавания объекта является диагностика объекта как аварийного или неаварийного, то, как правило,не имеет смысла говорить об априорной вероятности перехода в аварийное состояние, так как это событие не является повторяющимся. Неуместно также в этом случае формировать цель распознавания как минимизацию средних потерь, так как это возможно при условии, что потери от нормальной эксплуатации объекта и потери от его аварии измеряются в одних и тех же единицах измерения. В связи с тем, что потери в этих двух ситуациях имеют качественное различие , суммирование их, следовательно, невозможно. Требования к статистическому решающему правилу здесь несколько усложняются. Например, требуют, чтобы потери в аварийной ситуации не превышали некоторого предельного допустимого значения и, вместе с тем, чтобы потери при нормальной эксплуатации были минимальны. Формализация разумных требований в этих ситуациях известны как задачи Неймана-Пирсона, минимаксные задачи, задачи различения сложных гипотез и некоторые другие. Решение каждой из этих небайесовских задач не требует столь исчерпывающих знаний об объекте, как решение байесовской задачи. Фундаментальный результат здесь состоит в полноте класса байесовских решающих функций,т е. решение каждой из известных ныне небайесовских задач совпадает с решением одной из байесовских задач. [Выходные данные]