close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Разработка и программная

код для вставкиСкачать
Разработка и программная
реализация алгоритма
статистического
распознавания образов
Дипломная работа
Научный руководитель:
д.т.н, проф. Пимонов А.Г.
Консультант:
к.т.н., доцент Дерюшев А.В.
Исполнитель:
Лазеева М.П.
Подходы к распознаванию
образов
Эвристический подход
Математический подход
a) детерминистские методы
b) статистические методы
Лингвистический подход
2
Алгоритм вероятностностатистического непараметрического
распознавания образов
формирование обучающей выборки с
эффективной для распознавания
системой факторов;
построение решающего правила
распознавания;
оценка ошибок решающего правила
при распознавании контрольной
выборки;
прогноз по оптимальному решающему
правилу распознавания.
3
Обучение распознаванию
Определение вероятностных
характеристик классов и факторов
Оценка информативности
факторов
Минимизация признакового
пространства
Построение решающего правила
распознавания
Оценка ошибок и выбор
оптимального решающего правила
распознавания
4
Геометрическая интерпретация
5
Решающие правила
по разности расстояний от объекта до центра
тяжести образов;
по разности углов между радиус-векторами
объектов и центров тяжести образов;
по разности скалярных произведений радиусвекторов объектов и центров тяжести образов;
по разности между коэффициентами
корреляции объектов с центрами тяжести
образов;
по расстоянию от объектов до гиперплоскости,
проходящей через середину отрезка,
соединяющего центры тяжести образов и
нормально к нему;
по расстоянию от начала координат до каждого
объекта;
с помощью разделяющего гиперэллипсоида;
по обобщенной функции желательности.
6
ППП «ПРОИС» версии 2.0.0
7
Структура данных
Классы
Выборки
Комментарий
… … …
…
Факторы
Код
…
… … ……
…
j=фактор
Название
Шкала
измерения
Ед. измер.
Мин.
значение
Макс.
значение
i=объект
…
Название
Промежуточные
результаты анализа
Результаты
распознавания
Код объекта в
экз .выборке
[i,0,k]=информация о факторах в
целом
[i,j,k]=информация о
каждом
интервале
(j=1..L)
Решающее правило
распознавания
Класс
8
Bычисление основных точечных
статистик выборок
9
Анализ факторов
10
Анализ факторов –
графическое представление
11
Ранжирование факторов по
информативности
12
Обучение распознающего
аппарата
13
Оценка ошибок распознавания
14
Выбор решающего правила
15
Тестирование –
обучающая выборка
16
Тестирование –
окончательная система факторов
Шкала
измерения
Ед.
измерени
я
Мин.
значени
е
Макс.
значени
е
2
Площадь поперечного сечения
участка выработки в свету по
проекту
Отношений
м2
8
20
3
Номер профиля крепи из СВП
Порядка
кг/м
17
27
4
Количество установленных рам
крепи на 1 м выработки
Отношений
шт/м
0,85
3
17
Коэффициент устойчивости пород
Отношений
-
0,05
1
18
Срок службы участка выработки
Отношений
мес.
3
334
20
Тип выработки по назначению:
1.Квершлаг;
2.Полевой штрек;
3.Штрек по углю;
4.Бремсберг и уклон.
Наименований
-
-
-
23
Вид крепи:
1.Обычная АК из СВП;
2.То же с обратным сводом;
3.То же с обратным сводом и
тампонажем;
4.То же трапеция прямоугольная из
профиля.
Наименований
-
-
-
Код
фактора
Наименование
17
Тестирование –
результаты
18
Дальнейшее развитие
ввод данных в режиме реального времени по
результатам автоматического измерения
характеристик объектов;
расширенный контроль за правильностью
введенных значений;
прогнозирование при неполной информации об
объектах;
исследование статистической взаимосвязи
между факторами;
возможность автоматизированной минимизации
признакового пространства;
создание контекстно-чувствительной
справочной системы и др.
19
Документ
Категория
Презентации по информатике
Просмотров
2
Размер файла
717 Кб
Теги
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа