|
опорные процессы с модами, равномерно распределенными только в половине интервала [а, Ь]. f Из представленных результатов можно сделать следующие выводы. При формировании классификационных признаков методом стохастиче* ского кодирования число отсчетов сигналов не должно превышать значение, соответствующее времени измерения, равному 20тмк ; в противном случае это ведет к необоснованному увеличению суммарного времени обучения системы распознавания. 126 * |
ного значения признака. Опорные процессы коррелированные, с КФ экспоненциального вида. Радиусы найдены исходя из количества отсчетов признаков каждого класса, равного 10. На данных графиках представлены зависимости ври изменении числа отсчетов классифицируемых сигналов от 100 до 3000. На рис. 3.36 3.37 представлены те же зависимости, но при изменении числа отсчетов класси-* л л . фицируемых сигналов от 10 до 10 . Графики для МО и СКО приведены только для одного из четырех исследуемых классов, зависимости для остальных классов представлены в прил. 2. Анализируя полученные результаты можно отметить следующее. 1. Из рис. 3.28 3.31 и рис. 3.34 3.37 видно, что увеличение количества отсчетов входного процесса для формирования одного признака ведет к "стабилизации" оценок МО и уменьшению СКО. Однако, как видно из графиков, увеличивать количество отсчетов больше 1000 нецелесообразно, так как при этом значения СКО уменьшаются незначительно. 2. Сравнивая зависимости СКО от времени обучения для различных классов, представленные в прил. 2, можно сделать вывод, что скорость убывания оценок СКО, с увеличением времени обучения, зависит от интервала корреляции (тк) классифицируемых процессов. Чем больше хк, тем выше скорость убывания. Можно дать примерную оценку: для классифицируемых процессов с экспоненциальной КФ, при вычислении признака, достаточно времени наблюдения, равном 20тмк, где тмк максимальный интервал корреляций входного процесса. 3. Из рисунков с графиками зависимостей СКО от времени обучения при некоррелированных опорных процессах и коррелированных опорных процессах видно, что с использованием последних скорость убывания СКО с увеличением времени обучения выше. 4. Как видно из графиков зависимости МО признаков от времени обучения, при симметричных распределениях классифицируемых процессов эффект использования опорных сигналов с равномерно распределенными по интервалу [а, Ь] модами симметричен (на рис. 3.28.а, З.ЗО.а оценки МО признаков класса 1и 5, 2 и 4 практически совпадают). То есть в данном случае можно использовать опорные процессы с модами, равномерно распределенными только в половине интервала [а,Ь]. Из представленных результатов можно сделать следующие выводы. При формировании классификационных признаков методом стохастического кодирования число отсчетов сигналов не должно превышать значение, соответствующее времени измерения, равному 20тмк; в противном случае это ведет к необос-I нованномуувеличению суммарного времени обучения системыраспознавания. Использование опорных процессов с коррелированными отсчетами несколько сокращает время, необходимое для формирования одного признака. Однако необходимо помнить, что формирование опорных процессов с заданными КФ требует дополнительных аппаратурных затрат (или временных, при программой реализации алгоритма синтеза случайных процессов с заданными статистическими характеристиками). Ill |