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. 88]

88 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
решением задачи.
В результате работы этого блока находятся описания разделяемых образов.
Тем самым определяется окончательная, грамматическая система языка для анализа изображений, подобных тем, которые были показаны в процессе обучения.
Система имеет несколько этапов поиска новых логических переменных.
На первом этапе ищется описание в терминах, характеризующих изображение в целом, на втором в описание включаются термины, характеризующие части изображений, на третьем — термины, характеризующие части частей изображений, и т.
д.
Следует особо отметить, что основная часть рассмотренной процедуры, связанная с нахождением удовлетворительной логической функции, не содержит специфических особенностей, связанных с анализом объектов (образов) конкретной природы, и поэтому может оказаться полезной для решения более широкой задачи автоматического анализа слабоструктурированных образов, которую в каком-то смысле целесообразно решать поэтапно до полного решения.
В более сложных случаях
[69, 71, 87], для решения задач восстановления грамматик предложены процедуры, носящие индуктивный характер и имеющие следующие особенности: 1) существенную зависимость результата от выбранного подмножества слов языка, используемого для восстановления грамматики; 2) зависимость результата от мощности множества "примеров" и
[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


[стр.,97]

97 решением задачи.
В результате работы этого блока находятся описания разделяемых образов.
Тем самым определяется окончательная, грамматическая система языка для анализа изображений, подобных тем, которые были показаны в процессе обучения.
Система имеет несколько этапов поиска новых логических переменных.
На первом этапе ищется описание в терминах, характеризующих изображение в целом, на втором в описание включаются термины, характеризующие части изображений, на третьем — термины, характеризующие части частей изображений, и т.
д.
Следует особо отметить, что основная часть рассмотренной процедуры, связанная с нахождением удовлетворительной логической функции, не содержит специфических особенностей, связанных с анализом объектов (образов) конкретной природы, и поэтому может оказаться полезной для решения более широкой задачи автоматического анализа слабоструктурированных образов, которую в каком-то смысле целесообразно решать поэтапно до полного решения.
В более сложных случаях
[40], для решения задач восстановления грамматик предложены процедуры, носящие индуктивный характер и имеющие следующие особенности: 1) существенную зависимость результата от выбранного подмножества слов языка, используемого для восстановления грамматики; 2) зависимость результата от мощности множества "примеров" и "контрпримеров"; 3) неоднозначность возможных решений даже для одного и того же исходного множества слов; 4) возможность (ввиду индуктивного характера решаемой задачи) появления в языке, порождаемом результирующей грамматикой, слов, не принадлежащих исходному языку.

[Back]