Этап № 5

Выбор алгоритма классификации, обеспечивающего отнесение распознаваемого объекта или явления к соответствующему классу.

Этап № 6

Определение рабочего алфавита классов и рабочего словаря признаков системы распознавания.

Разработка алфавита классов, который обеспечивал бы максимальное значение показателя эффективности распознавания.

То есть, из априорного словаря должны выбрать признаки, позволяющие при всех имеющихся ограничениях на их получение (измерение) доставить максимум вероятности правильной классификации объектов (явлений) и (или) минимальные вероятности ошибочных классификаций создаваемой системой.

Принципы классификации и типы систем распознавания

СР делятся на: -простые; -сложные.

Простые СР характеризуются единой физической природой признаков.

Например:

1) только масса - для систем распознавания жетонов, монет в автоматах таких, как
междугородный телефон, турникет метро;

Ясно, что для простых систем распознавания не обязательно иметь компьютер. Достаточно их реализовать в виде механических или электромеханических устройств. Хотя компьютерные реализации в принципе не противопоказаны, если наряду с этой в системе решаются и другие более достойные задачи.

Сложные СР характеризуются физической неоднородностью признаков.

По принципу получения апостериорной информации сложные системы распознавания делятся на:

-одноуровневые;

-многоуровневые.

В одноуровневых СР информация о признаках распознаваемого объекта (апостериорная информация) формируется непосредственно на основе обработки прямых измерений.

К одноуровневым относят, например, читающие автоматические распознающие устройства, автоматы для размена монет, автоматические устройства, предназначенные для отбраковки деталей, в качестве признаков используются некоторые линейные размеры, либо масса и т.д.

В многоуровневых СР информация о признаках формируется на основе косвенных измерений как результат функционирования вспомогательных распознающих устройств (пример: измерение дальности радиолокатором по времени задержки излученного импульса).

Многоуровневые сложные системы распознавания отличаются от одноуровневых тем, что не все признаки от разнородных физических измерителей используются непосредственно для решения задачи распознавания.

По количеству первоначальной априорной информации СР делятся на:

-системы без обучения;

-обучающиеся (ОСР) и самообучающиеся системы (ССР).

Многоуровневые сложные СР однозначно нельзя разделить на указанные классы, так как каждая из локальных СР, входящих в их состав, сама может представлять как систему без обучения, так и систему обучающуюся или самообучающуюся.

Дата добавления: 2014-01-11