Проверяемый текст
Николаев, Алексей Витальевич. Теоретические основы применения грамматических сетей для распознавания и обработки разнородных сложноструктурированных данных и знаний в распределенных системах управления (Диссертация 2006)
[стр. 87]

87 следующие типы: 1) операторы, преобразующие изображение в изображение (фильтры), например операторы выделения контура; 2) операторы, вычисляющие по изображению одну или несколько характеристик, например, площадь, диаметр, центр тяжести; 3) операторы, выделяющие части изображения, например, конец, узел и т.
д.; 4) операторы преобразования одних числовых характеристик
в другие, например, разность, отношение и т.п.
В предложенном в
[93] методе восстановления особое значение имеет процедура «развала на кучки».
Каждая числовая характеристика, получаемая после применения оператора 2, рассматривается как ось, на которую наносятся числовые характеристики изображений.
Если точки, соответствующие различным изображениям на этой оси, группируются в компактные группы, то данная характеристика считается поддающейся «развалу на кучки» и заменяется логической переменной.
«Развал на кучки»
производится алгоритмом самообучения [69].
Он определяет и степень полезности характеристики: если числовое значение характеристики распадается на «кучки», то эта характеристика может быть включена в описание, в противном случае она исключается из описания.
Характеристика включается в описание только тогда, когда она дает разбиение, отличающееся от разбиений, полученных по другим характеристикам.
Этим определяется степень новизны характеристики.
В результате процедуры «развала на кучки» по каждой характеристике формируется некоторая система логических переменных.
После этого осуществляется выбор таких функций от логических переменных, которые своим значением разделяют исходные изображения на два класса, причем требуется, чтобы эти функции тоже давали разные разбиения исходных изображений.
Перебор осуществляется не по всему
[стр. 95]

л' 5 95 Ряд специальных процедур восстановления грамматик предложен в работе [119].
В общем случае эти процедуры состоят из: а) операторов преобразования изображения, его частей и числовых характеристик; б) блока преобразования числовых характеристик в логические переменные; в) блока выбора существенных логических признаков; г) блока построения дискриминантного описания (т.
е.
описания, позволяющего разделить изображения на заданные классы); д) набора правил предпочтения, на основе которых организуется очередность применения всех блоков системы в процессе восстановления грамматики или в процессе обучения.
Предполагается, что выбор того или иного дискриминантного описания равнозначен выбору окончательного варианта грамматической системы, порождающей эти описания.
В качестве рабочего варианта словаря могут быть выделены различные символы и термины, отражающие результат реализации процедур предобработки: биты, байты, поля, кодовые слова, оболочка, контур, направление, кривизна, площадь, длина, центр тяжести, координаты, расстояние, экстремум, часть (фигуры, контура), конец, сосед, диаметр, осевая линия, разность, отношение, число (результат счета), внутренний, негатив, разброс, подмножество (обладающее некоторым свойством), узел, среднее и т.п.
Каждому термину словаря соответствует свой оператор, способный выделить его в предъявляемом изображении.
Эти операторы разбиваются на следующие типы: 1) операторы, преобразующие изображение в изображение (фильтры), например операторы выделения контура; 2) операторы, вычисляющие по изображению одну или несколько характеристик, например, площадь, диаметр, центр тяжести;

[стр.,96]

96 t' in 3) операторы, выделяющие части изображения, например, конец, узел и т.
д.; 4) операторы преобразования одних числовых характеристик
изображения в другие, например, разность, отношение и т.п.
В предложенном в
[119] методе восстановления особое значение имеет процедура «развала на кучки».
Каждая числовая характеристика, получаемая после применения оператора 2, рассматривается как ось, на которую наносятся числовые характеристики изображений.
Если точки, соответствующие различным изображениям на этой оси, группируются в компактные группы, то данная характеристика считается поддающейся «развалу на кучки» и заменяется логической переменной.
«Развал на кучки»
произведится алгоритмом самообучения [119].
Он определяет и степень полезности характеристики: если числовое значение характеристики распадается на «кучки», то эта характеристика может быть включена в описание, в противном случае она исключается из описания.
Характеристика включается в описание только тогда, когда она дает разбиение, отличающееся от разбиений, полученных по другим характеристикам.
Этим определяется степень новизны характеристики.
В результате процедуры «развала на кучки» по каждой характеристике формируется некоторая система логических переменных.
После этого осуществляется выбор таких функций от логических переменных, которые своим значением разделяют исходные изображения на два класса, причем требуется, чтобы эти функции тоже давали разные разбиения исходных изображений.
Перебор осуществляется не по всему
множеству функций алгебры-логики, а только среди функций, которые или содержат небольшое число переменных, или представляют собой дизъюнкцию небольшого числа конъюнкций переменных.
Далее вступает в действие блок построения описания.
Этот блок также осуществляет поиск функции от логических переменных, которая своим значением разделяет исходные изображения на два класса.
Эта функция должна дать разбиение, совпадающее с заранее заданным, т.
е.
должна быть

[Back]