Пред.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 След.
Макеты страниц
Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO
6.8. СОСТАВНАЯ БАЙЕСОВСКАЯ ЗАДАЧА И КОМБИНИРОВАННЫЕ МЕТОДЫПредположим, что распределения вероятностей Таблица 6.8 (см. скан) Рассмотрим ситуацию, когда для распознавания предъявлена группа из двух Объектов Допустим, что в группе одновременно могут присутствовать только объекты разных классов. В этом случае задача Пусть распознавание производится по отсчетам ЭПР объектов, которую можно полагать распределенной экспоненциально Если объекты распознаются независимо, то согласно правилу идеального наблюдателя порог принятия решений находится из уравнения Соответствующие вероятности ошибок распознавания одиночных объектов определяются зависимостями
Рис. 6,12
Рис. 6.13 При решении составной байесовской задачи условные законы вероятностей комбинаций отсчетов признаков Отношение правдоподобия
В качестве решающей статистики удобно использовать логарифм отношения правдоподобия Эти вероятности найдем, интегрируя в пространстве признаков
Следовательно, вероятности ошибок
где При одиночном распознавании объектов вероятности ошибок
Средние вероятности ошибок последовательного распознавания объектов (по одному) и в составе группы соответственно равны
На рис. 6.13 приведены графики, иллюстрирующие полученные зависимости. Расчеты показали, что составное решающее правило обеспечивает тем больший относительный выигрыш в достоверности распознавания, чем меньше пересекаются распределения При отсутствии дополнительной информации о составе группы, кроме той, что содержится в Привлекателен подход, основанный на комбинации одношаговых адаптивных алгоритмов и составных байесовских правил принятия решений. Адаптивные алгоритмы обеспечивают хорошие результаты при больших размерах групп С другой стороны, статистические связи между событиями предъявления объектов ослабевают с ростом размеров групп, а эффективность составных правил уменьшается. Следовательно, можно рекомендовать комбинированную решающую схему: если число объектов, обнаруженных РЛС, не превышает некоторого критического значения Другим путем комбинированного применения адаптивных одношаговых алгоритмов и составных правил принятия решений является распознавание объектов в два этапа. На первом из них множество измеренных признаков составов Если задано число объектов каждого класса в группе, то процедуру распознавания можно резко упростить. Так, при
где При Третий способ комбинированного распознавания радиолокационных целей в группах основан на использовании правил голосования. При этом каждый объект распознается параллельно несколькими способами, например с помощью последовательного правила распознавания, адаптивных процедур и составных алгоритмов. Заданному размеру группы
|
1 |
Оглавление
|