Признаковое пространство

Cтраница 1

Полученное многомерное признаковое пространство исследовано по двум обобщенным показателям, нормированным по шкале от нуля до единицы: показатели профессиональной подготовки и социального статуса аспиранта. [1]

Размерность р признакового пространства в значительной мере определяет вычислительную сложность диагностической процедуры, материальные и трудовые затраты на измерение необходимых характеристик. Уменьшение количества признаков снижает указанные затраты, но может привести к падению достоверности диагностирования, так как требования минимума общей размерности пространства признаков и максимума достоверности оказываются противоречивыми. Первоначальный набор диагностических признаков формируется из числа доступных измерению характеристик объекта, отражающих его наиболее существенные свойства. [2]

Подсистема определения признакового пространства предназначена для анализа существующих групп деталей ( сборочных единиц) и определения минимального состава признаков группирования из наперед заданного множества признаков. Первоначально в базу данных Группы деталей ( сборочных единиц) технолог заносит несколько групп, которые были сформированы вручную. Определение оптимального признакового пространства сводится к отысканию такой системы признаков, в которой расстояния между заданными группами деталей были бы максимальными. [3]

Задача снижения размерности признакового пространства аналогична задаче факторного анализа - замене исходного множества таким набором новых переменных, который позволил бы выделить главные для исследователя факторы, пренебрегая более слабыми эффектами. Формально основу метода составляет процедура диа-гонализации корреляционной матрицы. [4]

Выше рассмотрена задача построения оптимального признакового пространства в условиях ограничений на создание измерительной аппаратуры в случае, когда классы заданы значениями детерминированных признаков объектов, относящихся к соответствующим классам. [5]

Из параметров гармонических составляющих формируется признаковое пространство. [6]

В то же время расширение признакового пространства в целях уменьшения ошибок распознавания сопряжено с увеличением числа технических измерительных средств, каждое из которых обеспечивает определение соответствующего признака или группы признаков. Это, в свою очередь, требует увеличения затрат на построение системы распознавания. На величину же затрат в реальных условиях, как правило, накладываются те или другие ограничения. [7]

Для каждой пары классов система отображает признаковое пространство l j - lZJ путем линейного изменения масштабов Оя по осям признаков. В результате этих действий система получает указания о порядке проведения распознавания обра-зов-динамограмы, о размерностях признаковых пространств и методах их преобразования и р виде КРП. [8]

Каждый интервал рассматривается как точка в 9-мерном признаковом пространстве, причем интервал с нарушенной устойчивостью стенок зачислялся в первый класс, а устойчивый интервал - во второй класс. Таким образом, в первом классе содержится 55 объектов, а во втором - 240 объектов. [9]

Изображение вось - Определим теперь весовые коэффициенты. [10]

На рис. 22.5 изображено восемь образов в двумерном признаковом пространстве. Определим внутриклассовые расстояния до и после преобразования признакового пространства. [11]

Такая классификация позволяет выделить реально существующие в признаковом пространстве скопления точек ( объектов), причем ни один признак не является необходимым и достаточным уело - - вием отнесения объекта к тому или иному классу, т.е. классификация производится одновременно по всему набору признаков. [12]

Наличие дополнительной априорной информации позволяет более рационально выбрать признаковое пространство, что приводит к увеличению критерия эффективности системы распознавания. [13]

С, дисциплинирующих условий (5.26) требуется определить такое признаковое пространство системы распознавания, которое доставляет экстремальное ( минимальное) значение критерию эффективности системы. [14]

XN, описывающего априорное пространство признаков систем распознавания ( априорное признаковое пространство) размерности N; конкретные точки этого пространства представляют собой распознаваемые объекты. [15]

Страницы: 1 2 3 4