Распознающий автомат

Cтраница 1

Распознающие автоматы широко применяются в воздухе, на суше и под водой. [1]

Примером стохастического распознающего автомата является устройство, разработанное Всесоюзным институтом научной и технической информации ( ВИНИТИ) АН СССР. [2]

В стохастических распознающих автоматах процесс опознания сводится к подсчету коэффициентов корреляции между изображением и заранее сформулированным эталоном. [3]

Принцип оптико-электронного кодирования деталей на подвесном конвейере. [4]

Коды транспортируемых деталей подаются в распознающий автомат, который работает в двух режимах: обучения и принятия решений. В режиме обучения в процессе нормальной эксплуатации конвейера накапливаются определенная статистика в виде кодов деталей и соответствующих им кодов классов, к которым эти детали принадлежат. Этот статистический материал называется обучающей выборкой. [5]

Схема спектрографа. [6]

В качестве воспринимающих устройств в распознающих автоматах звуков используются поляризованные реле на три положения. [7]

Подробная процедура может применяться либо непосредственно в распознающих автоматах [1], либо как предлагает большинство авторов ( [2-4] и др.), свойства, из которых возможно выделение признаков, должны предварительно анализироваться и фильтроваться тем или иным способом. [8]

Изучались больные с локальными поражениями коры головного мозга; в некоторых случаях для сравнения были исследованы здоровые испытуемые, а также психические больные, страдающие галлюцинациями и, наконец, больные паркинсонизмом, лечившиеся с помощью долгосрочных интрацеребральных электродов, в качестве тестов были выбраны изображения или слуховые стимулы, ранее предложенные для испытания технических или математических моделей распознающих автоматов и позволяющие выделить какую-либо одну функцию или структурный узел распознающей системы. [9]

Алгоритмическая структура автомата распознавания технологических образов. [10]

Множество матриц объединяет два вида состояний, один из которых соответствует режиму работы оборудования, а другой - режиму простоя данной точки технологического объекта. Zn, - параметры, преобразованные с помощью связанных с объектом преобразователей физических параметров; они являются вторичными по отношению к технологическому агрегату, но первичными ( входными) по отношению к некоторому распознающему автомату, который должен автоматически определять работу или простой оборудования. [11]

Одной из операций, которые необходимы для построения ффокттшых распознающих устройств, является выделение текстур - участков с определенными статистическими характеристиками. Ныделение текстур должно предшествовать распознаванию более сложных признаков. Поэтому при проектировании распознающих автоматов устройства для различения текстур целесообразно включать перед устройствами, распознающими более или менее сложные зрительные образы по форме. Показательно, что при исследовании больных, расстройства различения текстур наблюдались в случае, когда поражались глубокие структуры мозга, а также при стимуляции этих структур через вживленные электроды. [12]

В режиме принятия решений осуществляется автоматическая классификация или идентификация деталей. Классификация необходима для учета деталей в автоматизированной системе управления технологическими процессами ( АСУ ТП), а идентификация - для автоматического адресования детали на соответствующую позицию сборочного конвейера. При участии сотрудников Ленинградского института авиационного приборостроения и Ленинградского государственного университета было разработано несколько вариантов распознающих автоматов с оптико-электронной системой ввода информации. [13]

Введенное в предыдущем разделе понятие диаграммы состояний очень полезно для лексического анализа, но не может быть достаточно хорошо представлено в вычислительной машине. Поэтому вводится матрица переходов состояний: Каждая строка этой матрицы представляет состояние автомата, а каждый столбец соответствует возможному входному элементу. Процесс начинается в состоянии 1 ( Старт), а появляющиеся во входной строке элементы определяют следующее состояние, в которое переходит распознающий автомат. [14]

Далее по ребру, отвечающему полученному значению признака, осуществляется переход к узлу второго уровня ( ранга) и измерение соответствующего признака. Процесс раскрытия узлов продолжается до тех пор, пока не встретится лист, содержащий код некоторого класса, к которому и относится данный объект. Важно подчеркнуть, что распознавание с помощью оптимального решающего правила ( и отвечающего ему оптимального распознающего графа) не требует измерения всех предикатов-признаков, так как его ранг г, как правило, существенно меньше общего числа признаков. Это свойство последовательного анализа логических автоматов распознавания, реализующих описанное выше оптимальное ре-щающее правило, выгодно отличает их от параллельных распознающих автоматов ( типа перцетрон) [44], требующих одновременного измерения и использования всех признаков. [15]

Страницы: 1 2