|
128 4 МОДЕЛИРОВАНИЕ И ЭКСПЕРИМЕТАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ КЛАССИФИКАТОРА СИГНАЛОВ ИЗОБРАЖЕНИЙ t 4.1 Задачи исследования Основной задачей, решаемой в данной главе, является моделирование эффективности работы разработанного непараметрического классификатора в сравнение с известным непараметрическим классификатором k-ближайших соседей. Сравнительный эксперимент будет проводиться на предложенных моделях сигналов изображений, определение вида зависимостей вероятности классификации от количества объектов. 4 Для проведения экспериментальной проверки эффективности работы разработанного классификатора исходными данными будут использованы сигналы оцифрованных изображений реальных объектов, принадлежащих четырем классам объектов. * 4.2 Методы моделирования устройств обработки сигналов, основанные на использовании современных пакетов программ для* математического моделирования ь I Щ Построение цифровой модели устройств различных физических объектов сопровождается решением следующих задач [88,43]: 1) выбор структурной схемы модели из физических соображений; 2) математическое описание элементов выбранной структурной модели; 3) построение цифровой модели и подгонка ее параметров к имеющимся данным (оценивание); |
113 4. МОДЕЛИРОВАНИЕ РАБОТЫ АЛГОРИТМОВ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ КЛАССИФИКАЦИИНА ЭВМ Для нахождения значений глобальных показателей качества непараметрических алгоритмов классификации сигналов необходимо использовать цифровое моделирование. Таким образом, целью моделирования, результаты которого представлены в данной главе, является определение вероятностей суммарных ошибок при классификации заданного количества случайных процессов с различными статистическими характеристиками для НКСП. На основе полученных значений проводится сравнение эффективности разработанных методов и известных. Непосредственной задачей, решаемой в данной главе является также оценка погрешности моделирования. I " 4.1. Методы моделирования устройств обработки сигналов, основанные н использовании современных пакетов программ для математического моделирования Построение цифровой модели устройств различных физических объектов сопровождается решением следующих задач [89, 56]: 1) выбор структурной схемы модели из физических соображений; 2) математическое описание элементов выбранной структурной модели; 3) построение цифровой модели и подгонка ее параметров к имеющимся данным (оценивание);I , 4) проверка и подтверждение модели (диагностическая проверка); 5) использование модели по назначению. Выбор структурной схемы и математическое описание структурных звеньев устройств непараметрической классификации было проведено в п.3.3. Здесь основное внимание уделяется решению третьей задачи с учетом возможностей, представляемых современными пакетами для математического моделирования. Структура цифровой модели определяется видом математического описания структурных компонент классификатора. Возможные методы построения цифровой модели (и цифрового моделирования) удобно классифицировать в следующем виде[89, § 3.2; 56, гл.2]: 1) метод конечных разностных уравнений; 2) метод несущей; 3) метод комплексной огибающей; 4) формульный метод; 5) метод статистических испытаний; 6) метод статистических эквивалентов; 7) метод структурных схем; 8) метод информационного параметра. Представленная классификация носит приближенный характер и полностью не отражает многообразия существующих методов, однако позволяет подобрать подходящие для решаемых задач методы моделирования. •i |