Cтраница 4
Рассмотрим рандомизированное решающее правило, состоящее в том, что без наблюдений принимается гипотеза II0 с вероятностью 1 - аи Н1 - с вероятностью а. Более точно, пусть ( Q, f, P) - некоторое вспомогательное вероятностное пространство и г т ] ( 5), 5 ЕЕ Q - случайная величина, принимающая два значения, 0 и 1, с вероятностями 1 - а и а соответственно. Для такого рандомизированного решающего правила длительность наблюдения равна нулю и вероятности ошибок удовлетворяют заданным ограничениям. [46]
Реализуемое перцептроном решающее правило, таким образом, может быть представлено в виде Y R ( X, V, S), где матрица S определяет структуру, а вектор V - параметры. [47]
Задача построения решающего правила состоит в нахождении способа отнесения к определенному классу объектов, которые ранее не наблюдались. Иными словами, она заключается в определении способа обобщения, исходя из обучающего множества. [48]
В качестве решающего правила использовалось соотношение ( 5) как наиболее простое и удобное для применения в серийном производстве. [49]
В качестве решающего правила была использована линейная дискриминантам функция с выставлением порога по минимуму ошибок. [50]
Самим видом решающего правила подчеркивается роль апостериорных вероятностей. [51]