Проверяемый текст
Цымбал, Владимир Георгиевич; Разработка и исследование методов формирования признаковых пространств в медицинских диагностических системах (Диссертация 1999)
[стр. 104]

Необходимыми параметрами для формирования области G являются здесь координаты центра сферы ша и величина радиуса R.
Исходя из выше щ сказанного, данный метод формирования областей можно назвать метод собственных областей класса (МСОК).
4 3.3.
Определение структурной схемы алгоритма распознавания * В соответствии с
изложенными материалами в предыдущем пункте разделяющая поверхность формируется как огибающая элементарных фигур вида (3.34) в пространстве вторичных (эффективных) признаков, в качестве которых используются оценки вида (3.17) L* = m [zjz^] (здесь и далее для удобства будем использовать символ а для обозначения оценок параметров вместо ранее употреблявшегося символа а).
Поверхности элементарных фигур в виде гиперсфер запишутся в виде
[74] £ ( г ; т : , ) г ( к ;) 2 =о, (3.38) i=l * где Lj значение оценки признака при i-м опорном распределении (i = l,2,...,K); т*= оценка математического ожидания признака при i-м опорном расI, ч пределении дляj-ro эталона (j = 1,2,...,М); R* оценка радиуса гиперсферы.
Так как оценки вектора
L* распределены по сферически симметричному нормальному закону, то центр фигуры может быть совмещен с математическим ожиданием вектора признаков Ц , а уравнение (3.38) при этом является контуром равновероятной плотности и достаточно компактно выделяет собственную область каждого класса.
Необходимыми параметрами для описания собственной области G здесь являются координаты центра сферы
т с и величина радиуса R.
Эти величины 104
[стр. 90]

90 качестве критерия оптимальности можно использовать функционал, минимизирующий объем собственной области при фиксированной вероятности правильного распознавания PG[77] 1= VG+ ^Jco(y)dy-PG^ , (3.59) t где X множитель Лагранжа.
Если область G замыкается единственной сферой, то функционал можно представить в виде ^ п/2 .
■ ■ I = w ~7?r Rn + ?4 ю(у)аУ -ро (3-60>Г(п/2)п ^ ) где Г (п / 2) гамма-функция.
Необходимыми параметрами для формирования области G являются здесь координаты центра сферы
mGи величина радиуса R .
3.3.
Определение структурной схемы алгоритма распознавания В соответствии с
соображениями, изложенными в предыдущем пункте разделяющая поверхность формируется как огибающая элементарных фигур вида (3.57) в пространстве вторичных (эффективных) признаков, в качестве которых используются оценки вида (3.42) г* = m* [zj z2] (здесь и далее для удобства будем использовать символ а для обозначения оценок параметров вместо ранее упот-I реблявшегося символа а).
Поверхности элементарных фигур в виде гиперсфер запишутся в виде
[77] Е (5 = --т-)2-(к ;)2 =0, (3.61) i=l \ где г* значение оценки признака при i-м опорном распределении (i = 1,2,..., К); пц.
оценка математического ожидания признака при i-м опорном
распре делении дляj-ro эталона (j = 1,2,..., М); ♦ R: оценка радиуса гиперсферы.
Так как оценки вектора
т* распределены по сферически симметричному нормальному закону, то центр фигуры может быть совмещен с математическим ожиданием вектора признаков г4, а уравнение (3.61) при этом является контуром равновероятной плотности и достаточно компактно выделяет собственную область каждого класса.
Необходимыми параметрами для описания собственной области G здесь являются координаты центра сферы
mG и величина радиуса R.
Эти величины получают при обучении устройства распознавания.
Объем собственной областиI класса определяется минимальным радиусом Rimin, при этом решающее правило

[Back]