Конспект лекций под редакцией А.А. Ильина. — 77с.
Рекомендовано Дальневосточным региональным учебно-методическим центром (УМО) в качестве учебного пособия для студентов специальности "Вычислительные машины, системы, комплексы и сети" вузов региона.
Конспект лекций подготовлен при поддержке Фонда целевых программ "Государственная поддержка интеграции высшего образования и фундаментальной науки на 1997-2000 годы".
Содержание
Введение
Постановка задачи распознавания. Основные определения и понятия
Раздел 1. Детерминистские методы решения задач распознавания
Построение решающих правил
Метод построения эталонов
Метод дробящихся эталонов
Линейные решающие правила
Метод ближайших соседей
Метод потенциальных функций
Структурные (лингвистические) методы
Кластерный анализ
Критерии информативности признаков
Отбор информативных признаков
Раздел 2. Статистические методы распознавания
Метод ближайших соседей
Правило ближайшего соседа
Параметрическое оценивание распределений
Метод максимума правдоподобия
Случай статистически независимых признаков
Распознавание при неизвестных априорных вероятностях образов
Минимаксный критерий
Критерий Неймана-Пирсона
Последовательные процедуры распознавания
Аппроксимационный метод оценки распределений по выборке
Таксономия
Оценка информативности признаков
Иерархические системы распознавания
Заключение
Рекомендуемая литература
Рекомендовано Дальневосточным региональным учебно-методическим центром (УМО) в качестве учебного пособия для студентов специальности "Вычислительные машины, системы, комплексы и сети" вузов региона.
Конспект лекций подготовлен при поддержке Фонда целевых программ "Государственная поддержка интеграции высшего образования и фундаментальной науки на 1997-2000 годы".
Содержание
Введение
Постановка задачи распознавания. Основные определения и понятия
Раздел 1. Детерминистские методы решения задач распознавания
Построение решающих правил
Метод построения эталонов
Метод дробящихся эталонов
Линейные решающие правила
Метод ближайших соседей
Метод потенциальных функций
Структурные (лингвистические) методы
Кластерный анализ
Критерии информативности признаков
Отбор информативных признаков
Раздел 2. Статистические методы распознавания
Метод ближайших соседей
Правило ближайшего соседа
Параметрическое оценивание распределений
Метод максимума правдоподобия
Случай статистически независимых признаков
Распознавание при неизвестных априорных вероятностях образов
Минимаксный критерий
Критерий Неймана-Пирсона
Последовательные процедуры распознавания
Аппроксимационный метод оценки распределений по выборке
Таксономия
Оценка информативности признаков
Иерархические системы распознавания
Заключение
Рекомендуемая литература