Методы распознавания

  

Горелик A. Л. и Скрипкин В. А. Методы распознавания. Учеб. пособие для вузов. М., «Высш. школа», 1977. - 222 с.

В книге излагаются основные методы распознавания объектов и явлений; особое внимание уделяется вопросам применения теории статистических решений и методов алгебры логики для конструирования алгоритмов распознавания, построению признакового пространства систем в условиях соответствующих ограничений, обучению и самообучению систем распознавания, оптимизации процесса распознавания, оценке эффективности систем распознавания на основе методов математического моделирования.

Предназначается для студентов вузов; может быть использована инженерами, специализирующимися в области прикладной математики и автоматического управления.



Оглавление

Предисловие
Глава 1. Введение в проблему распознавания объектов и явлений
§ 1.2. Основные задачи построения систем распознавания
§ 1.3. Классификация систем распознавания
Глава 2. Методы обработки априорной информации
§ 2.2. Обучающиеся системы распознавания
§ 2.3. Методы самообучения
Глава 3. Вероятностные методы распознавания
§ 3.2. Критерий Байеса
§ 3.3. Минимаксный критерий
§ 3.4. Критерий Неймана — Пирсона
§ 3.5. Пример из области технической диагностики
§ 3.6. Процедура последовательных решений
§ 3.7. Обучение критерию Байеса
§ 3.8. Самообучение при известном числе классов
Глава 4. Некоторые методы определения словаря признаков, используемого при построении системы распознавания
§ 4.2. Учет вероятности определения признаков
§ 4.3. Игровой подход к построению признакового пространства системы распознавания
§ 4.4. Выбор признакового пространства в условиях вероятностного описания классов
§ 4.5. Метод, основанный на сравнении апостериорных вероятностей
§ 4.6. Метод, основанный на сравнении вероятностных характеристик признаков
§ 4.7. Метод, основанный на определении количества информации
§ 4.8. Выбор признакового пространства при отсутствии априорного словаря
Глава 5. Вычислительные методы алгебры логики
§ 5.1. Основные понятия алгебры логики
§ 5.2. Изображающие числа и базис
§ 5.3. Восстановление булевой функции по изображающему числу
§ 5.4. Зависимость и независимость высказываний
§ 5.5. Булевы уравнения
§ 5.6. Замена переменных
§ 5.7. Методы решения логических задач распознавания
Глава 6. Методы построения логических систем распознавания
§ 6.1. Решение задач распознавания при большом числе элементов
§ 6.2. Применение ЭВМ для построения сокращенного базиса
§ 6.3. Какая завтра будет погода? Проблема накопления априорных данных
§ 6.4. Задача о маскировке
§ 6.5. Распознавание в условиях противодействия
§ 6.6. Алгоритмы распознавания, основанные на вычислении оценок
Глава 7. Управление процессом распознавания
§ 7.1. Постановка задачи оптимизации процесса распознавания
§ 7.2. Общее представление алгоритма управления процессом распознавания
§ 7.3. Построение алгоритма управления процессом распознавания
§ 7.4. Пример оптимизации планирования процесса распознавания
§ 7.5. Частные подходы к принятию решений при распознавании
Глава 8. Эффективность систем распознавания
§ 8.2. Эффективность логических систем распознавания
§ 8.3. Применение метода Монте — Карло для оценки эффективности логических систем распознавания
Литература
email@scask.ru