Теория распознавания образов

Основу второго подхода составляет совокупность методов, объединяемых в кибернетике общим термином черный ящик . В их состав входят вероятностно-статистические методы анализа сложных явлений и систем, теория статистических решений и оптимального планирования эксперимента, методы теории распознавания образов, адаптации и обучения и т. п. Статистические методы поиска катализаторов позволяют по ограниченной экспериментальной информации просматривать значительные совокупности факторов, предполагаемых априори ответственными за каталитическую активность. Причем планы эксперимента предусматривают возможность варьирования испытываемых факторов на двух и более уровнях в зависимости от сложности поверхности отклика. Выявление доминирующих факторов проводится по различным вариантам ветвящейся стратегии, а их численная оценка — с использованием стандартных приемов регрессионного анализа. При усложнении задач статистического анализа методы корреляционного и регрессионного анализа уступают место математической теории распознавания с богатым арсеналом приемов раскрытия многомерных корреляций. [c.58]

VI. I. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ТЕОРИИ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ [c.241]

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]

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]

К настоящему времени разработано и реализовано на ЭВМ множество алгоритмов, соответствующая библиография насчитывает сотни работ. Основная задача теории распознавания образов состоит в выработке решающего правила, позволяющего относить объекты к соответствующему классу. [c.242]

Для разработки оптимальных диагностических алгоритмов сложных ХТС используют аппарат математического анализа и дискретной математики, теории исследования операций, математического программирования, алгебру логики, теории вероятностей и статистической динамики, а также новые специальные разделы современной математики — эвристическое программирование, теорию распознавания образов, теорию тестов, теорию вопросников, теорию искусственного интеллекта и др. [c.79]

Как и в других отраслях знания, в химии и химической технологии не все образы имеют четкие границы, и в силу этого используемые программы распознавания не всегда могут гарантировать безошибочную классификацию. Основная задача теории распознавания образов состоит в выработке решающих правил, позволяющих относить опознаваемые объекты к тому или другому образу (классу). Исходной информацией для построения решающего правила является обучающая последовательность или обучающая выборка, которая содержит представительный набор объектов разных классов. [c.89]

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]

Информация по этим вопросам, полученная от экспертов, из фундаментальных работ по эргономике и в результате специальных исследований (на основе эргономической карты и анкеты), при статистической обработке на основе методов обобщения, интерпретации, выборки, планирования эксперимента, теории распознавания образов позволит комплексно оценить эффективность и безопасность типичных человеко-машинных систем. [c.86]

Однако, усложняя признак, дополняя его новыми условиями, можно достичь хорошего разделения обучающей последовательности, но при этом может выявиться не объективный закон, в соответствии с которым объекты разделены на классы, а предрассудок , характеризующий случайные свойства объектов обучающей последовательности. Сложность признаков и надежность их имеют определенную связь. Для устранения совокупностей сложных признаков, склонных к формированию предрассудков, применяют специальные процедуры. Так, при построении булевых моделей пользуются методом минимизации булевых функций [72, вторая ссылка 139]. Рассмотрим кратко некоторые понятия алгебры логики, необходимые для дальнейшего изложения логического аспекта теории распознавания образов. [c.257]

Любая, взятая в отдельности теория распознавания образов имеет свои особенности и присущие ей достоинства и недостатки. В работе [149] предлагается метод коллективного распознавания образов. Трудности, возникающие при проверке различных гипотез применимости тех или иных алгоритмов, а также необходимость решения сложных нелинейных задач распознавания породили идею объединения различных по характеру алгоритмов в коллектив. [c.262]

Предложен метод оценки поврежденности колонн иа основе использования средств теории распознавания образов и темпоральной логики. [c.2]

Общая схема разработки вероятностной модели может быть реализована в рамках теории распознавания образов [61, 62 ] [c.30]

Методы, используемые в классической теории распознавания образов, успешно применяются и при идентификации производственных ситуаций. Рассмотрим статистический, нечеткий и лингвистический методы классификации (распознавания) объектов. Наиболее разработанным в методическом отношении явл.чется статистический подход. [c.203]

Патрик Э. Основы теории распознавания образов. М. Советское радио. 1980. [c.217]

Существуют различные подходы к диагностике кризисного состояния промышленного предприятия. Наиболее традиционный подход состоит в оценке динамики финансового состояния предприятия на основе коэффициентов ликвидности, платежеспособности, кредитоспособности и т. п. В западной экономической литературе получили распространение приемы, основанные на расчетах специальных критериев прогнозирования возможного банкротства организации, наиболее распространенным из которых является индекс Альтмана. В последнее время активно развиваются методы диагностики кризисного состояния предприятия, основанные на теории распознавания образов. [c.7]

Методы теории распознавания образов особенно интересны для предсказания новых структур психоактивных соединений, поскольку они позволяют отобрать для прогноза наиболее информативные признаки описания предусматривают применение более гибкого математического аппарата (так как при выборе решающего правила можно учесть структуру множеств классов в пространстве описания) не накладывают на априорную информацию таких жестких условий, как в регрессионном анализе н, более того, по мере накопления информации осуществляется автоматическая коррекция построенных моделей. [c.28]

Известны и другие случаи использования теории распознавания образов в молекулярном дизайне биологически активных веществ [18]. Безусловно, это один из очень перспективных путей изучения проблемы направленного синтеза психотропных препаратов. [c.28]

Как уже отмечалось (см. главу 1), более перспективным подходом к изучению связи между структурой и активностью препаратов является, по-видимому, подход, связанный с применением математического аппарата теории распознавания образов. Впервые данный подход к изучению связи между структурой и активностью в ряду производных 1,4-бенздиазепина сделан в работе [14]. [c.274]

Описанная методика позволила фиксировать различия между летучими компонентами сыворотки крови здоровых людей, диабетиков и больных.гриппом. Легко обнаруживалось различие между кофе и кофейными маслами разных марок. Дальнейшее развитие техники отпечатков пальцев потребует привлечения теории распознавания образов и более интенсивного использования электронных вычислительных машин для автоматической обработки и сопоставления сложных хроматограмм, содержащих сотни пиков. [c.235]

Неразрушающий контроль выделился в самостоятельную отрасль технических наук. Это объясняется тем, что он основывается на комплексном применении самых различных областей физики оптики, акустики, электромагнетизма, газовой динамики, физики твердого тела, атомной физики и др. Для работы в области неразрушающего контроля необходимо владеть знаниями в области прочности материалов, технологии производства продукции, метрологии, математической статистикой, теорией распознавания образов, спектральным и импульсным анализом и т. д. Обеспечение приборной базы неразрушающего контроля основано на применении электроники, электротехники, автоматики, вычислительной техники, точного приборостроения. [c.357]

По двум алгоритмам теории распознавания образов (геометрическому подходу и голосованию получены достоверные результаты классификации (активные - неактивные) для соединений обучающего массива при этом уровень распознания на стадии обучения составляет около 80 % [19-20]. [c.107]

В теории кластерного анализа и теории распознавания образов известны разные приемы определения меры сходства объектов от элементарных до очень сложных. Самый простой — через среднее нормированное [c.453]

Обе задачи являются предметом изучения теории распознавания образов [и]. Для идентификации вещества нам надо опознать его в библиотеке известных соединений, а для установления строения - узнать о наличии в нем тех или иных структурных элементов, т.е. опознать их проявления в физико-химических характеристиках соединения. [c.6]

Главное достоинство книги — очень простая форма изложения теории распознавания образов в применении к аналитическим задачам. В первую очередь рассмотрены такие проблемы, как масс-спектрометрический анализ органических веществ и установление брутто-формул и структурных формул соединений. Кроме того, обсуждены возможности анализа полярографических кривых и спектров ЯМР. Объем изложенного материала вполне достаточен для того, чтобы химик мог получить исчерпывающее представление о методах распознавания образов и смог работать в этой области. Конечно, при этом необходимо, чтобы химик владел искусством общения с ЭВМ хотя бы на уровне использования стандартных программ, а также был знаком с элементами регрессионного анализа и математической статистики. [c.6]

Примененпе методов теории распознавания образов к химическим задачам началось в середине 60-х годов в основном в связи с масс-спектральными исследованиями [33]. Примеры постановки и решения отдельных задач для каталитических процессов рассматриваются в работе [34]. Исследования в области теории распознавания носят порой эвристический характер, однако они получили широкое распространение в различных приложениях благодаря универсальности самих методов. Проблемам распознавания посвящено много изданий — монографии, обзорные статьи и сборники, журнальные публикации (см., например, [35—44]). Поэтому, не ставя задачу раскрыть особенности различных методов, постараедгся сформулировать общие требования к распознающим системам с учетом свойств объекта — каталитического процесса. [c.77]

Из методов теории распознавания образов для обнаружения и выявления причин неисправностей, основанных на непараметрическом (со свободными распределениями) подходе к устаков-лению стратегии классификации, можно выделить дискретный анализ, кластерный анализ и последовательные непараметрические методы классификации. [c.86]

По результатам измерений механических параметров и информащ -онных параметров гармонических составляющих электромагнитного поля строится эталонная математическая модель - образ исходного, т. е. исправного состояния оборудования, представляющая собой многомерный вектор Ко. Затем по результатам механических испытаний в этом же пространстве определяется поверхность предельного состояния оборудования 5п, формируемая векторами Ущ, Утл, , Ургь соответствующими предельным механическим параметрам. В соответствии с теорией распознавания образов техническое состояние оборудования и остаточный ресурс идентифицируются как функции отклонения вектора текущего состояния от вектора эталонной модели Уо и расстояния до поверхности предельного состояния 5п. [c.215]

В соответствии с теорией распознавания образов техническое состояние оборудования и остаточный ресурс идентифицируются как функция опслонения вектора текущего состояния от вектора эталонной модели и расстояния до поверхносга предельного состояния. [c.216]

Статико-статистическая модель, по существу, является комбинацией двух наиболее распространенных типов моделей экономико-статистической и оптимизационной. Напомним, что экономико-статистические модели (ЭСМ) — это модели, реализация которых основывается на применении методов математической статистики и теории распознавания образов. [c.124]

Для количеств, анализа очень важны метрологич. характеристики методов и приборов. В связи с этим А. х. изучает проблемы градуировки, изготовления и использования образцов сравнения (в т.ч. стандартных образцов) и др. ср-в обеспечения правильности анализа. Существ, место занимает обработка результатов анализа, в т. ч. с использованием ЭВМ. Для оптимизации условий анализа используют теорию информации, мат. теорию полезности, теорию распознавания образов и др. разделы математики. ЭВМ применяются не только для обработки результатов, но и для управления приборами, учета помех, градуировки, планирования эксперимента существуют аналит. задачи, решаемые только с помощью ЭВМ, напр, идентификации молекул орг. соединений с использованием теории искусств, интеллекта (см. Автоматизированный анализ). [c.159]

Исследования связи "структура - свойства" выполнены с помощью компьютерной системы SARD Прогнозирование в этой системе проводится с использованием математических методов теории распознавания образов на основе структурных молекулярных формул. Система включает аналитический блок, который предназначен для оценки влияния фрагментов соединений, формирования моделей и блок молекулярного дизайна потенциально активных структур. [c.5]

Возможность использования теории распознавания образов для прогноза фармакологических характеристик была продемонстрирована в 1972 г. С. А. Гиллером с сотрудниками [19] на примере производных 1,3-диоксана, проявлявших транквилизирующую активность. Авторы достигли результата, при котором в 60% случаев машина давала правильный ответ на вопрос об активности соединений данного ряда. [c.28]

При анализе полутоновых термограмм В.А. Барановым (Томский НИИ ИН) был предложен простой критерий дефектности, известный в теории распознавания образов как критерий Танимото [10] [c.263]

При наличия апри01Ж0й информации о принадлежности каждого наблюдения тому или иному классу возможно для классификации наблюдений (сжатие МН по строкам) использовать методы теории распознавания образов (РО). Теория распознавания образцов сложилась как прикладная дисциплина для социологических, психологических и естественнонаучных исследований и представляет собой "классификацию с учителем". Эта теория может быть применена к управлению НХК, где в качестве "учителя" выступает производственный персонал, относя текущие наблюдения к тому или иному классу (например, по сырью, исходя из опыта). [c.16]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология