Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Экспериментальная часть. В данной работе проводят анализ метода обобщенных решающих функций при задании дополнительных признаков вручную




 

В данной работе проводят анализ метода обобщенных решающих функций при задании дополнительных признаков вручную. При этом основной характеристикой является вероятность распознавания в зависимости от параметров обучающей выборки: ее размеров, наличия в ней выбросов, формы областей, занимаемых классами, – и в зависимости от привлекаемых дополнительных признаков. Для этого необходимо выполнить следующую последовательность действий.

1. Выполнить реализацию метода обобщенных решающих функций.

2. Сформировать выборку образов, которую разделить на обучающую и тестовую часть. Образы из тестовой выборки не участвуют в обучении, а используются затем для определения процента правильных ответов, даваемых при тех или иных дополнительных признаках. Разделение на обучающую и тестовую выборку желательно производить случайным образом. Размер тестовой выборки должен быть достаточно большим (по крайней мере, несколько десятков элементов).

3. Варьируя обучающую выборку, определить проценты правильного распознавания для различных дополнительных признаков (рекомендуется использовать линейные и квадратичные решающие функции). Обучающую выборку следует изменять следующим образом: добавлять и исключать из нее элементы, чтобы менялся размер выборки, вносить в обучающую выборку ошибки (для нескольких элементов указывать неправильный класс).

4. Для нелинейно разделимых классов образов осуществить перебор дополнительных признаков и найти минимальное количество признаков, при которых корректное разделение находится методом обобщенных решающих функций.

5. Проанализировать полученные результаты. Определить, как влияют ошибки в обучающей выборке на метод обобщенных решающих функций, при каких размерах обучающей выборки и при каких дополнительных признаках больше процент правильного распознавания (и при какой форме областей, занимаемых классами). Сделать выводы по работе.

 

Литература

 

1. Потапов, А.С. Распознавание образов и машинное восприятие: общий подход на основе принципа минимальной длины описания / А.С. Потапов. – СПб.: Политехника, 2007. – С. 144-152.

2. Ту, Дж. Принципы распознавания образов / Дж. Ту, Р. Гонсалес – М.: Мир, 1978. – С. 53-87.

 

Вопросы для самопроверки:

1. В чем заключается основная идея метода решающих функций?

2. В каком смысле метод обобщенных решающих функций можно назвать линейным, а в каком – нелинейным? Почему для этого метода верны обе эти характеристики?

3. Какая проблема возникает в методе обобщенных решающих функций, когда количество дополнительных признаков может быть произвольным? Как эта проблема может решаться?

4. Любой ли формы разделяющие поверхности могут быть построены в методе обобщенных решающих функций?

5. Как влияют выбросы в обучающей выборке на качество строящейся решающей функции? Можно ли модифицировать метод решающих функций так, чтобы он был менее чувствителен к выбросам?

 




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2015-06-27; Просмотров: 377; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.01 сек.