О компании Стоимость
компании
Стратегическое
планирование
Управление
стоимостью
Стоимостной
маркетинг
Стоимостное
мышление
Привлечение
инвестиций
 

Решения задач опознания образов

Надо сказать несколько слов о пересечении классов. Естественно, что сами объекты опознания, входящие в разные классы, образуют непересекающиеся множества, т. е. не существует в рамках одной задачи классификации объекта, одновременно принадлежащего двум и более классам. Для опознаваемых образов этих же классов такое утверждение уже не всегда является справедливым. Причина этого состоит в том, что при переходе от объектов к их образам происходит частичная потеря информации, на воспринятые сигналы, пораженные помехами, накладываются еще и внутренние шумы, а в итоге отображения объектов – воспринятые образы – могут пересекаться, хотя и принадлежат разным классам. В таком случае неизбежна ошибка при распознавании. А раз так, то целесообразно и задачу опознания образов ставить по-иному. Вместо условия однозначного, детерминистского опознания говорят о статистической классификации, о вероятностном опознании с минимальной вероятностью ошибки. Для этого вводятся такие характеристики, как законы распределения, априорные вероятности образов, апостериорные вероятности правильности гипотез и ряд других. При этом для построения решающих правил можно пользоваться хорошо разработанными методами математической статистики.

Решающие правила фактически не зависят от специфики опознаваемых объектов, поскольку они имеют дело не с самими объектами, а с некоторыми отвлеченными числовыми характеристиками. Вследствие этого правила решения обладают известной общностью.

Методы статистических решений ведут к решающим процедурам, оптимально удовлетворяющим предписанному критерию и наилучшим образом использующим известные примеры (обучение посредством статистической оценки) и любые априорные сведения о распределениях. Критерием оптимальности является требование, чтобы общая вероятность неправильного опознания была минимальной. Этот критерий равносилен критерию Байесса, если априорные вероятности класса равны между собой, как и цены ошибочных классификаций и цены правильных классификаций, а результирующей границей решения является тот контур, на котором функции плотности для пары классов имеют одно и то же значение.

В задачах обнаружения сигналов, которые естественно трактовать как частные случаи задач опознания, решающее правило часто сводится к дихотомии типа «обнаружен заданный сигнал» – «заданный сигнал отсутствует». В задачах радиолокационного и гидроакустического обнаружения ошибки первого рода часто называют «пропуском цели», а ошибки второго рода – «ложной тревогой».

Важность этих двух ошибок часто не одинакова для эффективной работы системы обнаружения. В тех случаях, когда обнаружение сигнала означает возникновение опасной ситуации, ошибка ложной тревоги (ошибка второго рода) обычно имеет меньший вес, чем ошибка пропуска цели (ошибка второго рода).

При теоретической проработке решения конкретной задачи опознания (и обнаружения) стремятся к построению оптимальных решающих правил. Следует иметь в виду, что хотя оптимальные решающие процедуры вообще могут быть сформулированы (по крайней мере в принципе), точное решение может быть определено не полностью, а если оно определено полностью, то может быть чрезвычайно трудно вычислимым даже на быстродействующих вычислительных машинах. Эти трудности возникнут при синтезе универсальных (в известном смысле) бионических опознающих систем. В тех случаях, когда стоит задача синтеза специализированных опознающих устройств, правильнее искать выход в более простых решениях, которые могут быть достаточно хорошим приближением к оптимальным решениям.

К достоинству таких решающих функций следует отнести то, что их можно эмпирически конструировать, т. е. не делая никаких предположений относительно измерений, проведенных при восприятии опознаваемого образа, и априорных вероятностей появления классов образов (при условии, что имеется в распоряжении источник образов). Кроме того, как уже говорилось, при обсуждении моделей нейронов реализация линейных решающих функций очень проста, и для технического исполнения бионической опознающей системы не потребуется слишком больших затрат.

Использование линейных решающих функций хорошо зарекомендовало себя при решении ряда задач автоматического опознавания образов. Как теория, так и эксперимент показывают, что в ряде практических задач опознания образов линейные решающие правила работают, по крайней мере не хуже, чем алгоритм опознания, построенный по методам определения минимального расстояния в пространстве образов.

К настоящему времени известно много работ, посвященных статистическим моделям опознания образов. Так, предложены алгоритмы распознавания, основанные на построении системы логических функций и на аппроксимации логарифма отношения правдоподобия некоторыми статистиками, зависящими от выборочных статистических характеристик опознаваемых объектов. Уместно отметить, что в различных публикациях статистических моделей распознавания образов используются фактически разные статистики – отношения подобия, дискриминантные функции и другие. Выбор статистики определяется конкретными условиями решения задачи – технической и биологической диагностики, классификации данных подводной сейсморазведки и т. д.


Предыдущая глава: Статистические и вероятностные аспекты модели опознания

Следующая глава: Обучение бионических систем опознанию образов


Содержание:

Очерки Бионики Моря
От автора
Освоение и использование гидросферы
Богатства мирового океана
Ресурсы океана
Организация производства под водой
Классы животных гидросферы
Подводные исследования глубин
Шельф мирового океана
Промышленное использование океана
Подводная агротехника растений
Использование и дрессировка животных
Освоение бионики океана
Прообраз бионической системы
Предмет бионики моря
Биологические исследования бионики
Структуры и системы бионики
Влияние элементов и структур бионических систем
Моделирование бионической системы
Задачи бионики моря
Использование бионики в технике
Биологические элементы системы – нейроны
Структура одиночного рецептора
Структурное формирование рецепторов
Основные функции рецептора
Различия рецепторов
Фоторецепторы глаз животных
Терморецепторы морских животных
Звукорецепторы слухового анализатора
Химорецепторы водных животных
Механизм звуковой локации
Структура и функции одиночного центрального нейрона
Синапсы нейрона
Возбуждение нейрона
Модели синапсов нейрона
Теории систем связи
Гидроакустический канал связи
Электромагнитный диапазон связи
Оптические системы связи
Электрорецепция электрических токов
Детекторы электромагнитного поля
Орган обоняния и вкуса
Механизм рецепции осязания
Гидронические волны
Гидроакустическая связь в океане
Акустическая сигнализация у морских животных
Виды локации животных
Механизм биолокатора дельфина
Слуховой анализатор китообразных
Излучатель импульсов дельфина
Эксперименты с дельфинами
Использование структур кибернетики
Системы управления событиями
Системы структурного представления
О системах с генетически заданной структурой управления
Структуры рефлекторной деятельности
Условные рефлексы и обучение
Моделирование условного рефлекса
Образование рефлексов животных
Нервная сеть различных организмов
Самоорганизация биологической системы
Исследование самоорганизации многоклеточных и одноклеточных
Задачи анализатора опознания
Системы параметров образов в пространстве
Статистические и вероятностные аспекты модели опознания
Решения задач опознания образов
Обучение бионических систем опознанию образов
Примеры обучаемых опознающих систем
Особенности опознания образов в бионике моря
Исследования поведения дельфина
Наблюдение за поведением животных
Основные аспекты поведения животных
Раздражения внешней среды
Результаты группового поведения
Форма симбиоза стаи рыб
Исследования подводных конструкций
Исследования бионических механизмов
Особенности конструкций животного
Сооружение скелета моллюсков
Конструктивные особенности строительства осьминогами
Гидродинамические аспекты бионики
Механизмы движения рыб и моллюсков
Гидроаэродинамика морских организмов
Описание аэродинамических и гидродинамических конструкций
Синтез конструктивных структур
Синтез элементов и систем
Манипуляторы в океанических организмах
Получение фильтрации
Опреснение морской воды
Газообмен под водой
Селективное накопление вещества
Исследования иоэнергетики
Источники электрического тока
Механизм биолюминесценции

На главную страницу сайта