Методы, основанные на оценках плотностей распределения
значений признаков.
Данные методы распознавания образов заим-
ствованы из классической теории статистических решений, в которой
объекты исследования рассматривают как реализации многомерной
случайной величины, распределенной в пространстве признаков по
какому-либо закону [2]. Они базируются на байесовской схеме приня-
тия решений, апеллирующей к априорным вероятностям принадлеж-
ности объектов к тому или иному распознаваемому классу и условным
плотностям распределения значений вектора признаков.
К этому подклассу относится также метод вычисления отношения
правдоподобия для независимых признаков, при использовании кото-
рого, за исключением предположения о независимости признаков (в
действительности оно практически никогда не выполняется), не тре-
буется знание функционального вида закона распределения.
Другие непараметрические методы, применяемые в случае, когда
вид кривой плотности распределения не известен, и нельзя строить
какие-либо прогнозы о ее характере, занимают особое положение. К
ним относятся методы многомерных гистограмм,
k
-
ближайших сосе-
дей, евклидова расстояния, потенциальных функций и др., обобще-
нием которых является метод оценки Парзена [3]. Данные методы
формально оперируют объектами как целостными структурами, но в
зависимости от типа задачи распознавания могут выступать и в ин-
тенсиональной, и в экстенсиональной формах.
Методы, основанные на предположениях о классе решающих
функций.
В методах данного подкласса считается известным общий
вид решающей функции и задан функционал ее качества. На осно-
вании этого функционала по обучающей последовательности осуще-
ствляется поиск наилучшего приближения решающей функции [4].
Самыми распространенными являются представления решающих
функций в виде линейных и обобщенных нелинейных полиномов.
Функционал качества решающего правила обычно связывают с ошиб-
кой классификации.
Логические методы.
Данные методы распознавания образов ба-
зируются на аппарате алгебры логики, они позволяют оперировать
информацией, заключенной не только в отдельных признаках, но и в
сочетаниях значений признаков [5]. В этих методах значения какого-
либо признака рассматриваются как элементарные события.
Лингвистические методы.
Основой лингвистических (структур-
ных) методов распознавания образов служит использование специ-
альных грамматик, порождающих языки, с помощью которых можно
описывать совокупность свойств распознаваемых объектов [6].
В экстенсиональных методах, в отличие от интенсионального на-
правления, каждому изучаемому объекту в большей или меньшей мере
178
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2012
