придается самостоятельное диагностическое значение. По своей сути
эти методы близки к клиническому подходу, при котором людей рас-
сматривают не как ранжированную по тому или иному показателю
цепочку объектов, а как целостные системы, каждая из которых инди-
видуальна и имеет особенную диагностическую ценность [3]. Среди
методов данного класса выделяют следующие.
Метод сравнения с прототипом.
Это наиболее простой экстен-
сиональный метод распознавания, который применяется, например,
когда распознаваемые классы объектов отображаются в пространстве
признаков компактными геометрическими группировками класса. В
этом случае обычно в качестве точки-прототипа выбирают центр гео-
метрической группировки (или ближайший к центру объект).
Для классификации неизвестного объекта находят ближайший к
нему прототип, и объект относят к тому же классу, что и данный про-
тотип. В качестве меры близости могут применяться различные типы
расстояний. Часто для дихотомических признаков используется рас-
стояние Хэмминга, которое в данном случае равно квадрату евклидо-
ва расстояния. При этом решающее правило классификации объектов
эквивалентно линейной решающей функции.
Метод
k
-
ближайших соседей
.
Для решения задач дискриминант-
ного анализа данный метод заключается в следующем. При классифи-
кации неизвестного объекта находится заданное число (
k
)
геометри-
чески ближайших к нему в пространстве признаков других объектов
(
ближайших соседей) с уже известной принадлежностью к распозна-
ваемым классам. Решение об отнесении неизвестного объекта к тому
или иному диагностическому классу принимается путем анализа ин-
формации об этой известной принадлежности его ближайших соседей,
например, с помощью простого подсчета голосов.
Алгоритмы вычисления оценок
.
Принцип действия алгоритмов
вычисления оценок (АВО) состоит в определении приоритета (оценок
сходства), характеризующих “близость” распознаваемого и эталонных
объектов по системе ансамблей признаков, представляющих собой си-
стему подмножеств заданного множества признаков.
Коллективы решающих правил
.
Поскольку различные алгорит-
мы распознавания проявляют себя по-разному на одной и той же вы-
борке объектов, то закономерно встает вопрос о введении синтетиче-
ского решающего правила, адаптивно использующего сильные сторо-
ны этих алгоритмов. В синтетическом решающем правиле применя-
ется двухуровневая схема распознавания. На первом уровне работают
частные алгоритмы распознавания, результаты которых объединяют-
ся на втором уровне в блоке синтеза. Наиболее распространенные
способы такого объединения основаны на выделении областей компе-
тентности того или иного частного алгоритма.
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2012
179
