Sistemnì Doslìdženâ ta Informacìjnì Tehnologìï (Jun 2013)
Построение решающего правила для классификации образов на основе векторов ошибок
Abstract
Построено отображение множества образов на множество векторов ошибок распознавания образов нейронною сетью, которое позволяет связать классификацию образов с анализом векторов в пространстве ошибок. Векторный критерий позволяет группировать образы, распознавать, сравнивать и анализировать их. Обоснованы и развиты методы теории нейронных сетей применительно к решению задачи распознавания сигналов с использованием критерия близости распознаваемых образов в пространстве ошибок распознавания. Сформулирован взвешенный критерий близости образов сигналов в пространстве ошибок. Предложен алгоритм перехода из пространства параметров образов в пространство ошибок распознавания образов. Построено оптимальное решающее правило для классификации образов сигналов с использованием взвешенного критерия близости распознаваемых образов в пространстве ошибок распознавания. Достоверность полученных научных результатов, выводов и рекомендаций работы подтверждена результатами экспериментальных исследований разработанной универсальной системы интеллектуального анализа данных, которая решает задачи распознавания объектов электрооптических изображений NEFClass BGCGG (Neuro Fuzzy Classifier (Basic Gradient Conjugate Gradient, Genetic) — Нейро-нечеткий классификатор (Базовый, Градиент, Сопряженный Градиент, Генетический)), проведенных на базе "Института прикладного системного анализа" НТУУ "КПИ". Полученные в работе результаты, наглядно демонстрируют эффективность использования разработанных моделей, методов и алгоритмов для решения задач распознавания сигналов.