Методы распознавания образов

Методы теории распознавания образов широко применяют для решения таких задач, как распознавание буквенно-цифровой информации, прогнозирование погоды, установление медицинских диагнозов, анализ звуковых записей и т. д. Важным свойством методов распознавания образов является то, что полное знание распределения вероятностей данных не требуется. Если в распоряжении имеется лишь небольшое число измерений, и поэтому нельзя определить значимые статистические распределения, то можно использовать непараметрические методы [66]. [c.85]

Теоретическим основанием для решения задач распознавания является теорема компактности [40]. Каталитический процесс, реактанты, катализатор и продукты реакции могут быть представлены как точка в Л -мерном гиперпространстве. Координаты точки — это значения определенных свойств (признаков), определяющих его особенности. Метод распознавания образов представляет собой инструмент, который дает возможность определить, какие из свойств объекта являются общими, установить отношения, позволяющие выявить сходства, и прогнозировать свойства новых объектов. [c.77]

Образ, или распознаваемый класс, — это совокупность различной природы сигналов, имеющих некоторые общие свойства. Распознавание образов — это процесс установления вида, или класса образа на основе его определенных признаков. Наиболее широко используют два метода распознавания образов 1) наложение на шаблон и 2) выделение признаков и классификация [66]. [c.85]

При рассмотрении каталитических реакций важно то, что существуют определенные закономерности в строении индексных групп и в перераспределении валентных связей мультиплетного комплекса, что позволяет применять методы распознавания образов. При подборе катализатора необходимо также учитывать структурное соответствие индексной группы структуре катализатора, структурные особенности мультиплетных комплексов, тип и энергетику реакций и т. п. [c.93]

Метод распознавания образов Симплекс-решетчатый план [c.293]

Теория распознавания образов — сравнительно новый и еще не полностью сложившийся раздел кибернетики. Это подтверждается тем, что в настоящее время исследования в области распознавания образов нередко носят эвристический характер [99]. Однако методы распознавания образов достаточно широко используют для решения сложных задач в самых разных областях автоматический перевод (распознавание буквенно-цифровой информации) [100] постановка медицинских диагнозов [101] социологические и экономические исследования [102] прогнозирование свойств многокомпонентных смесей [103, 104] и свойств катализаторов [105] автоматизация проектирования технологии [107] и т. д. Проблема распознавания образов — одна из центральных проблем кибернетики. [c.241]

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ И ЛОГИКО-СТРУКТУРНОГО ПОДХОДА К ИССЛЕДОВАНИЮ И ОПТИМИЗАЦИИ ХТС [c.241]

VI.9. ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ [c.292]

Для моделирования химико-технологических процессов, диагностики неполадок в производстве и оптимизации процессов по качеству конечных продуктов в последние годы все шире применяют методы распознавания образов и логико-структурный подход к анализу многомерных данных [97, 98]. Теория распознавания образов и логическое моделирование основаны на сочетании идей факторного анализа с некоторыми методами алгебры логики, в частности, методами минимизации булевых функций, предназначенными для извлечения информации из больших массивов данных. [c.241]

Диагностирование неполадок облегчается в том случае, если для их классификации и анализа используется один из методов распознавания образов. Известно [157], что для диагностики неполадок используются три метода словари неполадок, кластерный анализ и анализ шумов и вибраций. Остановимся на алгоритме использования словарей неполадок. [c.265]

Анализ методом распознавания образов экспериментальных данных процесса сушки, полученных в режиме нормальной эксплуатации, позволил сделать следующие выводы [c.278]

Изложить принципы классификации данных с помощью контролируемых методов распознавания образов. [c.517]

Методами распознавания образов решено много практических задач [1501. [c.292]

Методы кластеризации и классификации часто объединяют под общим термином методы распознавания образов. [c.518]

Мы рассмотрели некоторые методы распознавания образов и их приложение к решению задач оптимизации ХТС и отдельных ее элементов в режиме нормальной эксплуатации по многим показателям, характеризующим качество получаемого [c.292]

Еще один способ предварительного преобразования данных — переход к новой системе координат. Это осуществляется методами главных компонент или факторного анализа. В результате векторы исходных данных представляют в виде комбинации некоторых новых ортогональных векторов. Эта процедура тесно связана с проблемой сокращения размерности — проекции многомерного массива исходных данных в подпространство с меньшим числом измерений. Она будет рассмотрена в следующем разделе, посвященном неконтролируемым методам распознавания образов. [c.521]

Методы распознавания образов не накладывают жестких ограничений на размерность решаемой задачи и выгодно отличаются от других широко используемых методов относительно требований, предъявляемых к объему экспериментального материала. Методы распознавания образов предъявляют определенные требования к объему памяти и быстродействию средств вычислительной техники. Однако развитие вычислительной техники, продолжающееся высокими темпами, создание новых поколений вычислительных машин в ближайшем будущем, вероятно, устранит те трудности, которые для некоторых конкретных задач возникают при использовании ЭВМ. [c.293]

Одним из методов распознавания образов является последовательная [c.31]

Образом можно считать любую выборку данных, характеризующую то или иное свойство, процесс, совокупность. Система, использующая для обработки данных метод распознавания образов, включает три взаимосвязанных блока. [c.251]

В зависимости от методологии осуществления известные методы прогнозирования атмосферных процессов [9, 12] можно подразделить на численные, статистические и методы распознавания образов. [c.66]

Препроцессор — в этом блоке сокращается размерность исходных данных, что приводит к экономии машинного времени и объема памяти выделяются доминирующие признаки, на основе которых будут происходить сравнение и собственно классификация. Для обнаружения доминирующих признаков подлежащие классификации объекты сравниваются с эталонами и прототипами сравнение проводится итеративным методом с определением статистических параметров — выявляются инварианты в образах единого класса. Этот этап в методе распознавания образов является основным. [c.251]

Разработана процедура предварительного автоматического диагностирования несовместностей [122], основанная на методах распознавания образов, которая применяется при решении задачи оптимизации производственной программы НПП. [c.206]

На основе сенсоров разработаны сенсорные анализаторы -приборы, предназначенные для определения какого-либо вещества в заданном диапазоне концентраций. Анализаторы могут иметь малые габариты. Встроенные в них микропроцессоры позволяют вводить поправки на изменение температуры, учитывать влияние мешающих компонентов, проводить градуировку и настройку нулевого значения. Объединенные в единый блок и подключенные к компьютеру, сенсорные анализаторы могут дать дифференцированную информацию о составе сложной смеси и концентрации компонентов. Средства представления информации самые различные показания стрелочных и цифровых приборов, графики и таблицы на экране дисплея и т.д. Некоторые системы выполняют сложную математическую обработку измерительной информации, используют методы распознавания образов ( электронный нос ), факторного анализа и др. Результат измерения в таких системах выдается в виде логических заключений или обобщенных данных. [c.552]

Комбинацию (набор) полупроводниковых сенсоров иногда называют электронным носом. Основанные на методах распознавания образов отклики можно использовать, чтобы анализировать неизвестный газ. как качественно, так и количественно. [c.504]

Первый случай применения методов распознавания образов в аналитической химии относится к 1969 году, когда была произведена классификация масс-спектров с использованием линейного обучающего устройства (ЛОУ). В методе ЛОУ основой для классификации служат дискриминантные функции, которые разделяют Л -мерное пространство признаков на области, соответствующие отдельным классам. Это разделение можно затем использовать для предсказания принадлежности неизвестного объекта к тому или иному классу. [c.537]

Для ускорения поиска можно использовать предварительную группировку данных. Для этой цели используют неконтролируемые методы распознавания образов — в частности, метод главных компонент, факторный анализ, кластерный анализ (ср. разд. 12.5.2) или метод нейронных сетей. Затем неизвестный спектр относят к одному из полученных классов. [c.590]

Что такое методы распознавания образов, для решения каких задач они используются Какие системы распознавания образов вы знаете [c.135]

Наиболее приемлемой к данному случаю архитектурой среди разработанных к настоящему времени является многослойная сеть с принщшом связи "один со всеми". Ключевым свойством нейросетей, выделяющих этот подход из ряда других методов распознавания образов, является возможность "обучения" сети к конкретному объекту мониторинга по мере накопления опыта его эксплуатации настройкой параметров О [c.153]

Универсальность методов распознавания образов связана прежде всего с тем, что как в фундаментальных исследованиях, так и в процессе реализации результатов этих исследований в практических целях, часто встречаются ситуации, которые либо совсем не поддаются формализации другими методами, либо их формализация связана с преодолением значительных трудностей. Важное свойство методов распознавания образов состоит в том, что полного знания распределения вероятностей экспериментальных данных в общем случае не требуется. Если в распоряжении исследов-теля имеется ограниченное число измерений и поэтому нельзя определить параметры статистических распределений, то могут быть использованы непараметрические методы распознавания. [c.241]

Рекомендуемые параметры процесса сушки темплена, найденные с помощью метода распознавания образов, приведены в табл. VI. 10. [c.279]

Полимеризация происходит в каскаде реакторов непрерывного действия. Для выбора условий синтеза темплена и управляющих воздействий с целью стабилизации заданного значения ПТР была проведена оптимизация режимов работы реактора непрерывного действия с помощью метода распознавания образов. В качестве обучающей выборки использовался набор экспериментальных данных, полученных в режиме нормальной эксплуатации. [c.279]

В докладе рассмотрено применение методов распознавания образов и других методов статистической классификации дан-ГШ1Х для формирования минимального факторного пространства, несущего необходимую информацию о процессе. Приведена обобщенная схема принятия решения об использовании тех или иных методов классификации в зависимости от априорной информации и подстройки метода к получаемым экспериментальным данным. Показана эффективность рассматриваемых методов при выделении допустимой области существования технологического процесса, обеспечивающего выпуск продукции в соответствии с ТУ. [c.156]

Кроне того, нормальность распределений значений рассматриваеной характеристики на заданных классах биополимеров "I" и "II" является необходинын в достаточным условием применимости аналитических методов оптимизации "свободных параметров большинства методов распознавания образов и кластер-анализа (4, 5), традиционно используемых для автоматической классификации объектов. [c.206]

До настоящего времени развитие сенсоров было направлено на конструирование сенсоров для определения индивидуальных химических веществ. Таким образом, основной подход, принятый в анализе off-line, был просто перенесен на разработку сенсоров. Например, оценку качества вина проводят, определяя индивидуальные компоненты с последующей оценкой данных о содержании некоторых следовых компонентов или с помощью хемометрических методов распознавания образов. Гораздо более естественным подходом было бы использование сенсора вкуса, который можно было бы использовать для оценки качества вина таким же образом, как это делают люди. [c.516]

Если заранее известно, какой из объектов принадлежит к какому кластеру, то для классификации можно использовать методы распознавания образов, называемые контролируемыми. Мы рассмотрим следующие методы из этой группы линейное обучающее устройство, линейный дискриминантный анализ, метод к ближайших соседей и 81МСА. [c.537]

Если в базе данных отсутствует спектр, соответствующий неизвестному соединению, то для установления структурьд последнего необходимо использовать методы интерпретации данных. К ним относятся методы распознавания образов и искусственного интеллекта. С ис помощью для рассматриваемого соединения можно получить ряд предполагаемых структурных формул. Чтобы проверить, в какой мере каждая ю них может соответствовать исследуемому спектру, применяют метод мод ирования (симуляции) спектров. На заключительной стадии модельный спек-ф сравнивают с экспериментальным. [c.593]

Метод распознавания образов. Для изучения влияния метеорологических условий на загрязнение воздуха по материалам ряда городов России проводились разработки на основе метода распоз- [c.68]

При использовании метода распознавания образов результаты наблюдений за степенью загрязнения воздуха и метеорологические характеристики разбиваются на группы, соответствующие различным уровням загрязнения воздуха. С этой целью величины характеристик отдельного комплекса (ситуации) рассматриваются как координаты точки в ТУ-мерном пространстве. Данные о концентрации примеси и относящиеся к ним ситуации группируются так, чтобы, например, вьщелить три группы значений концентраций больщих, средних и малых. Для каждой группы, состоящей из конечного количества ситуаций, определяются центр тяжести /-Й характеристики и ее средняя дисперсия. [c.73]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология