|
121 Начало I 1 Определение начальных значений переменных и вида вспомогательных процедур Формирование числовых массивов случайных величин с распределениями: N(mv,av), N(mlv,CTlv), N(m2v,a lv) нормальным; R(m0,ae) равномерным; E(mlSa ) экспоненциальным; AE(m.a„) антиэкспоненциальным. А также с распределением NOn^a^ и КФ вида е_^т1с различными р. Количество опорных распределений k=0...K, К-5 3 Формирование входных (4 класса) сигналов, подлежащих распознаванию, с заданными статистическими характеристиками: нормальные процессы с коррелированными отсчетами, вид КФ е'Р1т; 4 Формирование знаковых последовательностей SgnZk(n)=sgn(xk(n)-Sk(n)) z(n)=1,SgnZ>0; -1,SgnZ<0. Вычисление значений признаков р = М (z(n) z(n+At)) 5 6 Расчет выборочных значений МО и СКО: шр, ар. 7 Расчет радиусов собственных областей классов Rac^ Повтор вычислений для значений количества отсчетов входных процессов 10 Построение зависимостей шр, ар и Rad от количества отсчетов входного сигнала Завершение моделирования к * Рисунок 3.14 —Структурная схема программы моделирования работы НК (формирование классификационных признаков при различных интервалах обучения) |
I 96 Структурная схема программы моделированияработы НКСП (формирование классификационных признаков врежиме обучения) i Формирование числовых массивов случайных величин с распределениями: N(mv,cv), N(mlv,o lv), N(m2v,crlv) нормальным; R(m0,cre) равномерным; E(m .а ) экспоненциальным;I » AE(in ?o\) антиэкспоненци-К Tv альным. А также с распределением N(mv,av) и КФ вида е-РМс различными (5. Количество опорных распределений к=0...К, К=5 Расчет и построение выборочных оценок характеристик этих процессов: R*(t) корреляционной функции (КФ); W*(x) гистограммы. Формирование входных (4 класса) сигналов, подлежащих распознаванию, с заданными статистическими характеристиками: а) смесь дискретного сигнала с нормальным шумом; б) нормальные процессы с коррелированными отсчетами, вид КФ е'РМ; б) нормальные процессы с коррелированными отсчетами, вид КФ е"РМсозо[>0т. 5 Формирование знаковых последовательностей SgnZ^n^sgn^nK^n)) z(n)=l,SgnZ>0; -l,SgnZ<0. Вычисление значений признаков р = М (z(n) z(n+At)) Расчет и построение выборочных значений МО и СКО: шр, пр. 8 Расчет и построение радиусов собственных областей классов Повтор вычислений для других опорных распределений и входных процессов Завершение моделирования Рис. 3.6. Г 106 Структурная схема программы моделированияработы НКСП (формирование классификационных признаков приразличных интервалах обучения) Начало 1 Определение начальных значений переменных и вида вспомогательных процедур Формирование числовых 2 U массивов случайных величин с распределениями: N(mv,0v), N(mlv,crlv), N(m2v,a lv) нормальным; R(m0?a0) равномерным; Е(ш.а) экспоненциальным;I If AE(m-С7) антиэкспоненци-Iv (V альным. А также с распределением N(mv,crv) и КФ вида e'PfxIс различными р. Количество опорных распределений к=0...К, К=5 3 Формирование входных (4 класса) сигналов, подлежащих распознаванию, с заданными статистическими характеристиками: нормальные процессы с коррелированными отсчетами, вид КФ е'рМ; 4 Формирование знаковых последовательностей SgnZk(n)=sgn(xk(n)-k(ti)) z(n)=l,SgnZ>0; -l,SgnZ<0. 5 Вычисление значений признаков р = М (z(n) z(n+At)) 6 Расчет выборочных значений МО и СКО: шр, ар. 7 Расчет радиусов собственных областей классов Rac^ Повтор вычислений для значений количества отсчетов входных процессов I ' 10 Построение зависимостей шр, ар и Rad от количества отсчетов входного сигнала Завершение моделирования Рис. 3.23. |