Вектор признаков

Оценка эффективности поведения автомата. Изложенный подход позволяет построить модель ФХС в виде обучающегося конечного автомата, основанного на корреляционных матрицах переключений для траекторий входного и выходного сигналов. Состояние автомата описывается тремя векторами признаков — полюсов х , Хо, х для каждого знака переключения выходной [c.127]

В качестве входного вектора признаков рассматривается [c.209]

Пусть означает степень принадлежности производственной ситуации одному из множеств (к = 1, 2, 3). Причиной использования лингвистического подхода является то, что мы не в состоянии достаточно точно определить значения в зависимости от Ь . Для более грубого описания зависимости помощью ветвящегося вопросника (рис. 6.4) преобразуем вектор признаков, описывающий производственные мощности, исходные ресурсы и плановые задания. р ..=к,ор ..... [c.210]

Сначала все объекты распределяют по с кластерам 5г, г = 1,2,..., с. Принадлежность объекта, характеризующегося вектором признаков х , к кластеру г задается с помощью функции принадлежности [c.535]

Проверку неизвестного объекта, характеризующегося вектором признаков х , на принадлежность к определенному классу осуществляют методом регрессионного анализа. Умножая вектор данных на матрицу нагрузок Р для класса д, получают оценку вектора Его используют для расчета остаточной дисперсии и решения вопроса о принадлежности объекта соответствующему классу [c.545]

При анализе бензинов, полученных из разных источников, авторы работы [24] образуют вектор признаков из интенсивностей всех пиков, добавляя некоторые отношения интенсивностей. Таким методом кодирования пользовались и авторы работы [25]. В этой работе исследовалась принадлежность проб эфирных масел к месту производства. [c.121]

Статистические методы применяются к набору данных для каждого состояния, чтобы установить распределение вероятности для вектора признаков. Тогда, если цена каждого возможного неправильного диагностирования известна, критерием расстояния для каждого состояния является просто ожидаемая потеря от диагностирования этого состояния с наблюдаемыми признаками. [c.74]

На втором этапе по результатам измерений вычисляются или из них выделяются характерные признаки, объединяемые в вектор признаков, называемый пространством признаков. Эти признаки могут быть определены либо непосредственно из измерений путем удаления лишних компонентов из X, либо путем проведения математических преобразований вектора или матрицы измеренных величин. Вектор в пространстве признаков У, соответствующий вектору измерений X, может быть определен как [ 1 У . .. с N <. М. Признаки матрицы измерений находятся путем проведения преобразований над ней и выбора системы преобразованных компонентов матрицы, которые наилучшим образом характеризуют систему. Выбранные признаки всегда представляются в векторной форме. [c.223]

Признаки в пространстве признаков должны лучше группироваться, чем измерения в пространстве измерений, и, возможно, образовать более простые решающие поверхности. По существу, процесс выделения признаков — это удерживание класса дискриминирующей информации и отсеивание класса бесполезной информации из системы измерений различных классов. Благодаря процессу выделения признаков, вышеупомянутая информация может быть определена из фигур, образуемых векторами признаков. [c.223]

Могут быть разработаны вычислительные программы [27 ] для проведения различных операций над вектором признаков, включая развертывание точек в пространстве более низкой размерности, использование гиперплоскостей (т. е. плоскостей с более чем двумя измерениями) для деления гиперпространства на области, использование методов нахождения кластеров для группировки точек в пространстве (например, путем изменения зависимости одного или более параметров с линейной на логарифмическую, обратную, степенную и т. д.). Визуальным и численным анализом можно выделить признаки, которые экономно характеризуют образы, найти признаки, которые эффективно разделяют классы образов, или признаки, удовлетворяющие некоторой комбинации этих двух целей. Разумеется, выбранные признаки должны быть [c.224]

Для того чтобы понять степень сложности составления словаря неполадок, предположим, что измеряются только две переменные и каждая может принять значения -f (высокий уровень) или —(низкий уровень) в соответствии с некоторым критерием. Мы используем символ О для представления случаев, когда результат измерения давал нормальное значение. На рис. 6.6 приведены дерево решений и соответствующий словарь неполадок (таблицу решений) для этого случая. Обратите внимание на комбинаторный характер решений. Число исходов на рис. 6.6 равно 3 = 9. Если бы имелось 8 переменных для измерения и три уровня измерений, то количество ситуаций составляло бы 3 = 6561 Таким образом, даже при использовании электронно-вычислительной машины для обработки большого числа измерений и векторов признаков практически трудно подготовить словарь и хранить все ситуации, если количество переменных и число уровней квантования становится лишь умеренно большими. Пример 6.2 показывает, что может быть сделано для уменьшения размера словаря в реальных случаях. [c.227]

Например, исход 5 в табл. П6.2.1 есть состояние, при котором величина, показываемая fl, находится внутри ее нормальных границ, Ух — в открытом состоянии, а величина показываемая — в области ее верхних значений. Этот набор условий объясняется в строке события символом состояния устройства, обозначенным А. Таким образом, вектор признаков [НОВ] описывает набор условий, который констатирует существование события (А) или нескольких событий, соответствующих устройству на рис. П6.2.1. Полный набор векторов признаков образует матрицу, которая представляет собою словарь неполадок. [c.232]

Что происходит, когда имеется отклонение от требуемого положения, начиная с начального состояния, при котором все измерения показывают норму В начале одна и только одна измеряемая величина примет ненормальное значение, затем вторая, третья, четвертая и так далее по мере того, как возмущение распространяется по установке. Ясно, что незачем ждать того момента, когда будет достигнуто окончательное состояние, и лишь тогда сигнализировать о событии. Необходимо иметь лишь некоторое ограниченное количество наблюдений, которое будет однозначно указывать, что произошло. Это может потребовать только двух, трех или может быть, четырех (если, конечно, измеряемые величины выбраны правильно) компонент вектора признаков, так что остальные, по-существу, не будут иметь отношения к событию. [c.233]

У — вектор признаков У — вектор, содержащий элементы У У 1) — вектор наблюдаемых выходных величин в дифференциальных уравнениях [c.339]

В комментариях К блокч хеме приняты следующие обозначения Р -область допустимых значений и Ь-, - верхняя и нижняя границы варьирования компонент вектора признаков. [c.210]

При оценке подобного вектора признаков целесообразно использование экспертов типа плановик и технолог . Плановик оцениваети при известном и некотором устойчивом векторе Ъ°, гарантирующем реализуемость плана, а, ,технолог в свою очередь оценивает при известных Ьр и Примем, что зависимость [c.210]

Для оценки компонент вектора признаков были определены следующие термы допустимо", недопустимо , на грани , почти допустимо , почти недопустимо . Причем при ответе на вопрос о реализуемости производственной ситуации бьши использованы первые три терма. Функция допустимо бьша определена через хч )ункцию [c.213]

Энаков на один или более классов, после чего может быть проведен анализ неполадок. Простым примером может служить вектор признаков с двумя возможными образами 1) соответствующими нормальной работе 2) соответствующими ненормальной работе. Более полезным будет распознавание образов для обнаружения и диагностики неполадок на основе выборки, классифицируемой следующим образом нормальная работа, при наличии неполадок комбинация признаков № 1, при наличии неполадок комбинация признаков № 2 и т. д. Решающие правила могут быть выбраны априори или уста-новлены в ходе процесса обучения , как описано в разделах" 6.3.3 и 6.4.3. Задача распознавания образов, следовательно, может рассматриваться как задача конструирования функций системы конечных векторов признаков различных классов, так чтобы функции разбивали пространство классификации на области, каждая из которых содержит признаки одного класса. При конструировании функций, называемых дискриминирующими функциями, система образов, для которых известна принадлежность к классам, используется для тренировки классификатора. Как только классификатор обучен, он становиться частью системы распознавания образов, которая тогда становится способной обрабатывать вводимые измерения неизвестного образа и классифицировать этот образ, относя его к одному или нескольким известным классам. [c.224]

Дискриминационный анализ [26] — преследует цель отыскать функцию, которая стремится разделить пространство наблюдений на области. Рассмотрите рис. 6.3. Сюда можно включить метод нелинейных, квадратичных и кусочно-линейных дискриминирующих функций [20, 32], метод потенциальных функций [1] и процедуры, с помощью которых стремятся оценить многопеременные плотности вероятности [38, 40]. Некоторые авторы предложили находить расстояние от нового неклассифицированного набора наблюдений до предварительно обозначенного ряда классифицированных точек, с тем чтобы установить в некотором смысле ближайшего соседа [13] (подробнее см. раздел 6.3). Во всех вышеуказанных процедурах аргументами дискриминирующих функций являются векторы признаков и подбираются коэффициенты функций для достижения удовлетворительного разделения классов. [c.225]

Рассмотрим схему на рис. П6.2.1. Она включает в себя контур управления с обратной связью, который регулирует скорость потока на выходе для поддержания более или менее постоянного уровня в емкости. В дополнение к этому измеряются скорости входного и выходного потоков. Значения каждой указанной переменной могут быть разделены, скажем на три области высокий уровень (или открытое состояние) нормальный уровень низкий уровень (или закрытое состояние). Если выписать все векторы признаков, то словарь неполадок будет содержать 3 = 81 столбец. Несмотря на то, что можно легко построить такую полную матрицу, усилия по обработке информации не соответствовали бы тривиальности описываемого процесса. Вместе с тем, как показано далее, Беренблат и Уайтхауз приводят несколько способов, с помощью которых словарь неполадок можно сократить до приемлемых размеров без ущерба для его полноты или непротиворечивости. [c.233]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология