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.