ПОИСК Статьи Рисунки Таблицы Предисловие к американскому изданию из "Распознавание образом в химии" Настоящая книга представляет собой вводный курс, посвященный приложениям некоторых методов распознавания образов к решению химических задач. Распознавание образов охватывает чрезвычайно широкую область разнообразных методов и их применений, однако мы сознательно сузили круг рассматриваемых вопросов. Значительная часть книги посвящена обсуждению таких непараметрических распознающих систем, которые называются обучающимися машинами . Свое название эти машины получили от способности обучаться давать с накоплением опыта все более правильные ответы на вопросы, относящиеся к классификации. Основным блоком подобных систем служит приспосабливающийся бинарный классификатор образов, или адаптивный пороговый логический элемент. Такие устройства обследуют множество помеченных данных на инвариантность, которую можно использовать при классификации. Эта процедура известна как обучение с учителем. Большая часть рассмотренных в книге работ связана с использованием адаптивных бинарных классификаторов образов, которые при обучении с учителем вырабатывают способность к классификации. [c.7] В основном обсуждаются данные спектроскопических исследований, такие, как масс-спектры низкого разрешения, ИК- и ЯМР-спектры. Как раз в этих областях химии методы распознавания образов нашли свое применение. В последнее время эти методы стали использоваться в других областях и, по-видимому, именно возможность анализа разнообразных химических задач представляет основу их дальнейшего плодотворного применения. [c.7] Авторы выражают благодарность студентам и коллегам, которые помогали им при написании настоящей книги и выполнили многие из рассмотренных в ней экспериментальных исследований. [c.8] Колледж штата Пенсильвания Чапел-Хилл, Северная Каролина Февраль 1975 г. [c.8] Создание быстродействующих цифровых вычислительных машин в качестве мощных устройств по обработке самой разнообразной информации привело к коренной перестройке многих отраслей науки и техники. Благодаря огромным достижениям в данной области стало возможным решать задачи, считавшиеся ранее крайне сложными и даже практически неразрешимыми. Многие из таких задач можно, как выяснилось, решить только методами распознавания образов . Именно такие методы позволили разработать представления и способы, использующиеся повседневно при машинном решении задач, которые прежде считались доступными только силе человеческого разума. В настоящее время распознавание образов стало одной нз областей искусственного интеллекта , или машинного разума . [c.9] Распознавание образов включает обнаружение, восприятие и распознавание закономерностей (инвариантных свойств) среди серий результатов измерений, характеризующих объекты или события. Как правило, задача распознавания сводится к отнесению той или иной выборки экспериментальных результатов к надлежащему классу. Такой общий подход нашел применение при решении многих проблем в самых разнообразных областях. [c.9] Вернуться к основной статье