|
100 Д£ -Л +Дст -у=д/тх (l т х ) Стх +л]&х (3.26) где N количество некоррелированных выборок из функции z(iT0); -if 1+3tp = Ф j —— ] функция, обратная нормальной функции распределе ния [24]. Таким образом, можно заключить, что при использовании метода стохастического кодирования возрастает дисперсия оценок измеряемых моментов, однако к положительным моментам можно отнести сокращение избыточности описания исходного процесса X(t)B a = k/S раз [24], гдеit разрядность представления X(t) двоичным кодом; S порядок определяемой моментной функции процесса z(t). Например, если к = 12-16, S= 2, то a = 6-8. Кроме того, при математической обработке процессов z(t), полученных в результате применения метода стохастического кодирования, операции сложения и умножения сводятся к простейшим операциям конъюнкции и счету импульсов. Это позволяет строить относительно простые вероятностные процесэффективных признаков 3.2. Оптимизация разделяющих поверхностей и принятие решений В [20, 90] уже обсуждался вопрос выбора критерия оптимизации, и был предложен следующий подход к рассмотрению задачи построения разделяющей поверхности. Как уже отмечалось в п.1.3 в теории распознавания сигналов в отношении процессов (сигналов), принадлежащих одному классу, высказывается гипотеза компактности, т.е. включение всех объектов каждого класса в одно подмножество, состоящее из конечного числа связанных областей. Другими словами, ги |
88 tp = Ф -1 функция, обратная нормальной функции распределения [25]. Таким образом, можно заключить, что при использовании метода стохастического кодирования возрастает дисперсия оценок измеряемых моментов, однако к положительным свойствам можно отнести сокращение избыточности описания исходного процесса X(t)B а = k / S раз [25], ' * где к разрядность представления X(t) двоичным кодом; S порядок определяемой моментной функции процесса z(t). Например, если к = 12 16, S = 2, то а = 6 8. Кроме того, при математической обработке процессов z(t), полученных в результате применения метода стохастического кодирования, операции сложения и умножения сводятся к простейшим операциям конъюнкции и счету импульсов. Это позволяет строить относительно простые вероятностные процессоры для статистической обработки данных с целью выделения эффективных признаков. 3.2. Оптимизация разделяющих поверхностей и принятие решений В [19, 90] уже обсуждался вопрос выбора критерия оптимизации, и был предложен следующий подход к рассмотрению задачи построения разделяющей поверхности. Как уже отмечалось в п.1.3 в теории распознавания сигналов в отношении процессов (сигналов), принадлежащих одному классу, высказывается гипотеза компактности, т.е. включение всех объектов каждого класса в одно подмножество, состоящее из конечного числа связанных областей. Другими словами, гипотеза компактности предполагает адекватность понятий "сходства" процессов одного класса и их геометрической "близости", проявляющейся в объединении их в одно связанное подмножество в пространстве признаков. Поскольку распознаваемый класс сигналов является случайным процессом, N -мерный вектор его признаков у заключен в некоторой области G, причем эта область может быть бесконечной. Так для нормального процесса вероятность попадания его значений в любую произвольную область отлична от нуля. Однако практически удается выделить такую ограниченную область признакового пространства, вероятность попадания в которую признаков данного класса весьма высока, в то же время для других ничтожно мала._ t , Разделяющая поверхность в нашем случае задается выражением Q(y) = 0; (3.50) она охватывает замкнутую область фиксированного объема, вероятность попадания в которую признаков данного класса максимальна. Необходимо найти эту поверхность. При этом, если собственную область G пространства признаков определенного класса (например класса А) задавать исходя из условия максимума |