RAQAMLI TEXNOLOGIYALARNING YANGI O‘ZBEKISTON RIVOJIGA TA’SIRI Xalqaro ilmiy-amaliy konferensiyasi МОДЕЛЬ РАСПОЗНАЮЩИХ ОПЕРАТОРОВ, ОСНОВАННЫХ НА ПОСТРОЕНИИ ДВУМЕРНЫХ ПОРОГОВЫХ ПРАВИЛ Н. М. Мирзаев, НИИ Цифровых технологий и искусственного интеллекта г.н.с.
Ф.Ф. Мелиев НИИ Цифровых технологий и искусственного интеллекта базовый докторант
Аннотация: В работе рассматриваются модели распознающих операторов,
основанных на построении двумерных пороговых правил. Отличительная особенность
предлагаемой модели заключается в выделении предпочтительных пороговых правил с
последующим вычислением оценки принадлежности
объектов и обеспечение
существенного уменьшения числа вычислительных операций при распознавании
неизвестных объектов. Для проверки работоспособности предложенного алгоритма
проведены экспериментальные исследования при решении модельной задачи.
Предложенная модель может быть использована при составлении различных программ,
ориентированных на решение задач прогнозирования и классификации объектов, заданных
в пространстве признаков большой размерности.
Ключевые слова: модель
распознающих
операторов,
подмножества
взаимосвязанных признаков, представительный признак, элементарные преобразования,
предпочтительные модели.
Введение Анализ существующих публикаций по распознаванию образов, в частности [1
-6],
показывает, что на сегодняшний день построен и достаточно глубоко изучен ряд моделей
распознавания. Среди них можно выделить следующие наиболее известные модели
алгоритмов распознавания: модели, основанные на использовании принципа разделения;
статистические модели; модели, построенные на принципе потенциалов; модели,
основанные на вычислении оценок и др. Эти модели, в основном, ориентированы на
решение задач, где объекты описаны в пространстве признаков небольшой размерности,
хотя на практике чаще встречаются прикладные задачи, связанные с распознаванием
образов, заданных в пространстве признаков большого размера. В связи с этим, вопросы
разработки и усовершенствования моделей распознавания, ориентированных на решение
задач диагностирования, прогнозирования и классификации объектов, заданных в
пространстве признаков
достаточно большой размерности, являются актуальными.
Цель данной работы заключается в построении модели распознающих операторов,
основанных на выделении предпочтительных двумерных пороговых правил, с учетом
