Распознавание образов классификация

Рис. 4.3. Блок-схема процедуры распознавания образов методом выделения признаков и классификации

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]

Распознавание образов является одной из форм обработки информации, поступающей от системы или объекта. Задача распознавания состоит в сравнении признаков изучаемого объекта с ранее известными и отнесении объекта к одному из классов (т. е. в классификации). Классы характеризуются тем, что принадлежащие им объекты обладают некоторой общностью (сходством), например характеризуются одинаковой структурой функционального оператора. То общее, что объединяет объекты в класс, принято называть образом. К задаче построения математического описания объекта или системы с точки зрения проблемы распознавания образов можно подходить двояко. Один из подходов заключается в том, что в качестве образа, который необходимо опознать, выступает сам функциональный оператор ФХС. С другой стороны, вместо функционального оператора Ф строится кибернетическое распознающее устройство, которое прогнозирует поведение системы так же, как это делал бы соответствующий функциональный оператор. [c.86]

Кластерный анализ — одно из перспективных современных направлений алгоритмизации действий ЛПР при решении задач распознавания образов в условиях нечеткой, неполной, размытой информации. Понятие кластер используют для обозначения множества точек в пространстве признаков, не пересекающегося с другим множеством. На первый взгляд кажется, что термин кластер есть синоним слова класс . Однако между кластерным анализом и классификацией есть разница. Классификацию катализаторов можно вести по разным параметрам, нанример, по активности, селективности или механической прочности. В отличие от классификации кластерный анализ определяет границу между естественными группами реализаций, не пересекающимися во всем пространстве рассматриваемых признаков. С этой точки зрения можно сказать, что установление естественной границы классов по алгоритмам без учителя есть кластерный анализ. [c.83]

Эффективность решения задачи распознавания в конечном счете определяется тем, насколько эффективно организовано обучение распознающего устройства процедуре классификации. Поэтому основное внимание в проблеме распознавания образов уделяется задаче обучения распознаванию. [c.86]

Нейронные сети в настоящее время широко используют в химической технологии для решения различных задач распознавания образов. Одной из важнейших функций мозга является способность распознавать (узнавать) объекты и явления, которую называют феноменом восприятия. Образ — это множество объектов (или явлений), обладающих общими свойствами (признаками). При этом принимают во внимание только существенные признаки, которые присущи объектам одного образа и не встречаются у объектов других образов. Распознаванием называют процесс обработки информации об объекте, в результате которого последний относится к тому или иному образу. Таким образом, распознавание является разновидностью процессов классификации. Процессу распознавания всегда предшествует процесс обучения. Различают обучение с учителем и самообучение. [c.89]

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

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]

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

В таком виде классификация многочисленных методов распознавания впервые приведена в работе [112]. Обучение распознаванию образов рассматривается либо как задача обучения с учителем, либо как задача самообучения, т. е. без учителя [97, 113, 114]. [c.242]

Для геометрической интерпретации задачи обучения машины распознаванию образов поставим в соответствие каждому объекту, предъявляемому машине для обучения или распознавания, точку /-мерного векторного пространства. Объект можно также представить в виде вектора, начало которого находится в начале координат, а конец — в точке с координатами, являющимися компонентами данного вектора. Пространство, элементам которого соответствуют различные объекты, подлежащие классификации, называется рецепторным. [c.243]

Классификацией называется всякая операция, приводящая к установлению принадлежности исследуемого объекта к определенному классу. Результат распознавания также можно выразить в виде некоторого утверждения о принадлежности. В этом смысле распознавание образов есть разновидность классификации. Однако последняя включает и более простые операции, основанные, например, на сравнении измеренного и порогового значений. Если же в каждом классе содержится лишь один элемент, то классификация эквивалентна идентификации. [c.243]

Классификация обучающей выборки осуществляется на языке системы признаков путем ее разбиения на конечное число подмножеств. В результате обучающая выборка включает различные образы с метками, указывающими на их классы. В таком виде она используется для усовершенствования системы распознавания образов. В этом случае говорят, что система имеет учителя , знающего правильные классы. [c.244]

При подготовке к распознаванию образов обычно рассматривают два важных вопроса какие исходные данные можно считать подходящими и как провести обработку избыточных исходных данных, чтобы она привела к признакам, которые действительно существенны для классификации. [c.248]

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]

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]

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]

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]

В работе [8] предлагается метод решения задачи идентификации источников загрязнения атмосферы как задачи распознавания образов, согласно которому задача формулируется и решается с использованием дискриминантного подхода и эвристического метода классификации образов. Классами могут быть как одиночные источники загрязнения, так и группы источников загрязнения, для которых наблюдается превышение концентраций загрязняющих веществ по л-й примеси (С/). [c.122]

КПС идентификации источников загрязнения атмосферного воздуха [8] (рис. 4.3) включает ППП для составления образов постоянно действующих источников и ППП для идентификации аварийных (залповых) источников загрязнения атмосферного воздуха, ППП для составления образов проб на станциях контроля и ППП классификации (кластеризации) источников загрязнения как систем распознавания образов на основе дискриминантного и нейросетевого подходов. Часть программных модулей, используемых для идентификации источников загрязнения атмосферного воздуха, входит в состав КПС прогнозирования. В частности, это программный модуль 2, используемый для построения образов постоянно действующих источников, программный модуль 8 определения приведенных характеристик эквивалентного источника с последующим формированием образа полученного эквивалентного источника в модуле 2 модуль 4, используемый для построения образов аварийных (залповых) источников. [c.310]

ППП классификации (кластеризации) источников как систем распознавания образов на основе [c.311]

Программный модуль классификации (кластеризации) источников загрязнения атмосферного воздуха как систем распознавания образов. В настоящее время в состав программного модуля входит процедура, использующая дискриминантный подход к распознаванию образов, реализующий алгоритм идентификации постоянно действующих источников загрязнения методом определения минимального расстояния в пространстве относительных концентраций загрязняющих веществ. Программный модуль реализован в качестве процедуры в модуле 2. [c.312]

Методы распознавания образов с помощью ЭВМ для быстрой идентификации компонентов сложных смесей, в том числе запахов и ароматов, были описаны Ченом [212]. Главной составной частью этого подхода является алгоритм сравнения, который сопоставляет компоненты двух смесей с помощью правила классификации по методу К ближайших соседей. Таким образом можно анализировать эфирные масла в составе парфюмерных образцов. [c.303]

Актуальность темы — связь между химической структурой и биологической активностью, перспективность метода — распознавание образов, а также средства его реализации — ЭВМ — все это характеризует данное издание как крайне актуальное и интересное. В нем изложены принципы организации распознавания образцов. На примере психотропных и снотворных агентов, одо-рантов и раздражителей носовой полости убедительно продемонстрирована эффективность метода при классификации и прогнозировании лекарственных препаратов. [c.357]

Неудивительно, что проблема перебора вариантов встречается не только при разработке новой методики анализа, но и во многих иных случаях, например при выборе лекарств [1]. Проблема перебора вариантов обычно усложняется стремлением к возможно более полному учету априорной информации. А это ведет к задачам распознавания образов и многомерной классификации [2-4]. А [c.5]

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]

Классификация дефекта, т.е. отнесение его к тому или иному виду (трещина, включение, непровар, пора и т.д.), является частным случаем решения общей задачи распознавания образов. Для классификации дефекта после его обнаружения необходимо получить дополнительную информацию о нем, для чего обычно изучают изменение информативных признаков эхо-сигнала при изменении условий контроля положения преобразователей, угла ввода УЗ-волн, частоты и др. Трещину, являющуюся плоским дефектом, можно отличить от объемного дефекта (например, поры, шлакового включения) по более направленному отраженному пучку, вследствие чего эхо-сигналы будут обнаруживаться в меньшей по размерам зоне на поверхности объекта контроля. [c.141]

Системы с параллельной обработкой данных [53] находят применение в области распознавания образов, ассоциативной и оптической обработки данных, вычислений наибольшего правдоподобия, обработки сигналов и решения систем дифференциальных уравнений. Описание больших матричных или векторных процессоров приведено в отчете [54], где сделана попытка предложить схему классификации таких систем по особенностям архитектуры и организации, а также дано описание режимов работы нескольких из наиболее известных сверхмощных ЭВМ. [c.197]

Другим подходом к автоматическому распознаванию образов является метод обучения машин . В статьях [123, 128] описаны примеры применения этого метода в химии. Метод обучения машин —это эмпирический метод интерпретации данных, в котором решающее правило, используемое для классификации [c.395]

Процесс распознавания образов проводится обычно с участием ряда известных образов, называемых тренировочным рядом. Истинная идентичность каждого образа сопоставляется с идентичностью, достигнутой на стадии классификации, и результаты сравнения вводятся в машину для исправления ошибки. Это может осуществляться либо полностью автоматически, либо при участии аналитика. Этот метод классификации называется управляемым обучением . Коэффициент полезного действия обучаемой машины отражается в ее способности правильно классифицировать члены тренировочного ряда. Для оценки эффективности классификатора часто используются следующие четыре показателя 1) распознавание — способность решающей функции правильно классифицировать те образы, при помощи которых он был разработан 2) скорость сходимости — скорость, с которой алгоритм сходится к 100%-ному распознаванию [c.397]

Разработчику, решающему задачу обработки данных классификации, следует в зависимости от характера задачи выбирать наиболее подходящие методы, пусть даже соз,данные для решения другого круга задач, такие как численная таксономия, лингвистический (структурный) подход, распознавание образов и т.д. [c.17]

Для описания и классификации многомерных объектов используют два типа методов факторный анализ [7—И] и распознавание образов [12]. Последний из них включает классификацию объектов по группам с оценкой критериев близости или подобия. Состав групп (кластеров) позволяет изучить соотношения между переменными (объектами). [c.183]

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]

Ранее указывалось, то проблема сбора, оценки достоверности, фор мализации п переработки качественной информации возникает при решении задач моделирования и управления химико-технологическими процессами, принятия решений в условиях неопределенности, классификации и распознавании образов и др. Одним из современных подходов к решению данной проблемы является метод нечетких множеств. Последний обеспечивает формализацию знаний исследователя или группы исследователей о некотором технологическом процессе или явлении. [c.107]

Частичное упорядочивание, к которому приводит наш теоретико-графовый анализ, позволяет расположить структуры в соответствии с выбранными стандартами. Примерами являются сравнение дофаминов [9], обсуждение бензморфанов [10] и даже попытка установить связь с активностями небольших пептидов [11]. Совсем недавно последовательности цепей были использованы при разработке метода неэмпирического распознавания образов для классификации лекарственных препаратов, обладающих высокой активностью и различных по действию, — метода, в котором полностью отсутствует какая-либо подгонка параметров [12]. Послед- [c.223]

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]

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]

Метод классификации по расстоянию от средних спектров применим, когда каждый класс соединений может быть пред ставлен одной точкой в пространстве или набором точек во круг которых группируются все точки соответствующие соеди нениям этого класса, образуя кластер Классификация произ водится по минимальному расстоянию до центра (или грани цы) соответствующего кластера точки, отвечающей анализиру емому спектру Эффективность этого метода зависит от плот ности группировки точек в пространстве вокруг среднего поло жения кластера и степени перекрывания разных кластеров Многие кластеры простых алифатических соединений, содержа щих функциональные группы, например кето группу, хорошо определены и четко отделены от других кластеров во многих других случаях кластеризация намечается слабо, в этих случа ях лучше использовать другие методы распознавания образов, например метод обучающихся машин или метод К ближайших соседей (КБС) [c.122]

С помощью АСОИЗ проводят предварительную (рутинную) обработку изображения и вычисляют поля каких-либо величин (фотопроводимости, шероховатости, показателей преломления и т.п.), связанных с оптикофизическими характеристиками объекта функциональными или корреляционными зависимостями. Основные задачи рутинной обработки, решаемые в реальном масштабе времени с помощью встроенных ЛСМ процессоров и блоков постоянной памяти измерение размеров и координат объектов зрения (обычно с помощью маркера, перемещаемого оператором), вывод на экран яркостных профилей вдоль любой строки изображения, выделение на изображении линий равного уровня яркости (изофат), вывод гистофамм распределения яркостей по элементам изображения, выполнение арифметических операций под двумя изображениями (одно из которых обычно принимается эталонным), двухмерное дифференцирование и корреляционная обработка изображений, их цифровая пространственная фильтрация и т.д. Обычно эти операции выполняются в интерактивном режиме по воле оператора. Задачи вычисления полей физических величин, распознавания образов (определение типа, классификация дефектов) и тому подобное решаются с помощью персональной ЭВМ, связанной с ЛСМ. [c.519]

Некоторые из наиболее общих методов распознавания образов включают набор аналитических методик, относящихся к кластерному анализу. Целью кластерного анализа является разделение совокупности элементов данных на группы или кластеры [124]. Автор работы [125] формулирует задачу следующим образом. Если задана выборка из N объектов, каждый из которых описывается р переменными, то следует придумать схему классификации для группирования объектов по g классам и определить также число и характеристики классов. Ситуации подобного типа часто возникают в аналитической химии. Аналитики постоянно сталкиваются с проблемой анализа больших объемов данных, полученных, например, при помощи высокоавтоматизированного химического анализа. И пока все эти данные не будут классифицированы по более управляемым группам, каждая из которых будет рассматриваться как единое целое, провести обработку таких данных едва ли удастся. Однако в результате преобразования информации, полученной на основе полного набора N наблюдений, в информацию о g группах (где g<.N) задача может быть существенно упрощена, в результате чего будет получено более точное описание рассматриваемых результатов. Область применения кластерного анализа довольно обширна — это сжатие данных, построение моделей, проверка гипотез и т. д. Книги Эверитта [125] и Тайрона [126] могут служить полезным введением в данный предмет. В настоящее время имеются различные пакеты прикладных программ для компьютера, реализующие различные алгоритмы кластерного анализа. Наиболее известен комплекс программ СЬиЗТАЫ [127]. Эта система первоначально была разработана в 60-х годах в целях коллективного изучения различных методов кластерного анализа. В силу этого она стала использоваться в большом числе научных центров при решении проблем классификации. [c.395]

Представление масс-спектров сложных смесей в виде групповых масс-спектров позволяет производить с ними операции как со спектрами индивидуальных соединений, алгоритмы для которых хорошо разработаны сравнение с каталогом модельных или эталонных смесей, идентификация групп соединений и качественный анализ с использованием методов распознавания образов, машинного обучения и классификации и др. Методы качественного и количественного анализа сложных смесей по групповым масс-спектрам легко формализуются и алгоритмизуются для реализации их на ЭВМ. [c.60]

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]

Кластерный анализ [41. Кластерный анализ обычно считается частью метода распознавания образов. Он заключается в нахождении однородных выборок, содержащих сходные данные. Такой подход к опознаванию и классификации функциональных групп отличается от техники распознавания образов, описанной Джур-сом [28, 29], тем, что обучение обычно не контролируется и не ограничено (т.е. число кластеров неизвестно). Другие подходы были разработаны в нескольких книгах и обзорах [53, 54]. [c.276]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология