В общем случае, объекты характеризуются достаточно большим количеством признаков, имеющих разную (как правило, относительно небольшую) информативность. Признаки зачастую связаны с прогнозируемым номером класса объекта нелинейными связями, что не позволяет в большинстве случаев построить линейную модель для классификации по одному признаку, удовлетворяющую заданным требованиям достоверности распознавания. Поэтому метод классификации должен быть многомерным (учитывать все признаки) и должен учитывать информативность (значимость) признаков. В качестве такого метода классификации в данной статье предложен эвристический метод многомерной классификации, представляющий собой объединение результатов одномерных классификаций с учетом значимости признаков. Следует сказать, что методы распознавания, основанные на использовании эвристических методов, не всегда приводят к оптимальным решениям. Однако подбором более информативных признаков, а также применением соответствующих способов улучшения оператора - классификатора, удается решить эту проблему.

  Повний текст PDF - 192.343 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"