BUILDING OF RECOGNITION OPERATORS IN CONDITION OF FEATURES’ CORRELATIONS
作者: Sh. Kh. FazilovN. M. MirzaevO. N. Mirzaev
刊名: Radio Electronics, Computer Science, Control, 2015, Vol.0 (1)
来源数据库: Zaporizhzhya National Technical University
关键词: pattern recognitionmodel of recognition operatorspotential functionfeatures’ correlationssubset of strongly correlated featuresrepresentative featurepreferred correlation model.
英文摘要: The problem of recognizing of patterns given in the space of correlated features is considered. The new approach to the building of modelof recognition operators, which considers the correlation of given features, is proposed. The building of the model is carried out for potentialfunction type recognition operators. The main idea of the proposed approach is formation of uncorrelated subsets of strongly correlatedfeatures and extracting preferred correlation model for each of subsets of strongly correlated features. Analysis of the results shows that theconsidered recognition operators are used in cases when there is a certain correlation between objects belonging to the same class. When theexpression of this relationship is weak, classical model of recognition operators is used. The main...
原始语种摘要: Рассмотрена задача распознавания образов, заданных в пространстве взаимосвязанных признаков. Предложен новый подход к построению модели распознающих операторов, учитывающий взаимосвязанность заданных признаков. При этом построение модели осуществлено для распознающих операторов типа потенциальных функций. Основная идея предлагаемого подхода заключается в формировании независимых подмножеств взаимосвязанных признаков и выделении предпочтительной модели зависимости для каждого подмножества сильносвязанных признаков. Анализ полученных результатов показывает, что рассмотренные распознающие операторыиспользуются в тех случаях, когда между признаками объектов, принадлежащих к одному и тому же классу, существует некотораязависимость. При слабом выражении этой зависимости используется...
全文获取路径: 扎波罗热国家科技大学  (合作)
分享到:

×