Теория распознавания образов

Основные термины
ПОНЯТИЕ МНОЖЕСТВА
Множество - набор неповторяющихся однотипных элементов.
Слово "неповторяющихся" означает, что какой-то элемент в множестве либо есть, либо его там нет. Универсальное множество включает все возможные для решаемой задачи элементы, пустое не содержит ни одного.
Образ - классификационная группировка в системе классификации, объединяющая (выделяющая) определенную группу объектов по некоторому признаку или признакам.
Прецедент – событие, при котором регистрируется образ и его признаки

Решающее правило - методика отнесения элемента к какому-либо образу.
Метрика - способ определения расстояния между элементами универсального множества.

Обучение - процесс выработки в некоторой системе той или иной реакции на группы внешних идентичных сигналов путем многократного воздействия на систему внешней корректировки.
Такую внешнюю корректировку в обучении принято называть "поощрениями" и "наказаниями".
Обучение - это процесс, в результате которого система постепенно приобретает способность отвечать нужными реакциями на определенные совокупности внешних воздействий, а адаптация - это подстройка параметров и структуры системы с целью достижения требуемого качества управления в условиях непрерывных изменений внешних условий.
Самообучение отличается от обучения тем, что здесь дополнительная информация о верности реакции системе не сообщается.

Детерминистский подход основывается на том, что признаковые пространства образов не пересекаются, а число образов известно.
Статистический подход основывается на идее, что исходное пространство образов представляет собой вероятностное пространство, а признаки (характеристики) объектов являют собой случайные величины, заданные на нем.
Основные подходы
в теории распознавания образов

(Рональд Фишер – английский математик, 1890-1962)

Алексе́й Григорье́вич Ива́хненко
(30 марта (30 марта 1913 года (30 марта 1913 года — 16 октября (30 марта 1913 года — 16 октября 2007 года (30 марта 1913 года — 16 октября 2007 года) родился в городе Кобеля́ки (30 марта 1913 года — 16 октября 2007 года) родился в городе Кобеля́ки Полтавской губернии в семье учителя.
В 1944 годуВ 1944 году становится сотрудником Института строительной механикиВ 1944 году становится сотрудником Института строительной механики (Киев), затем работает в Институте электротехники АН УССРВ 1944 году становится сотрудником Института строительной механики (Киев), затем работает в Институте электротехники АН УССР, и профессором Киевского политехнического институтаВ 1944 году становится сотрудником Института строительной механики (Киев), затем работает в Институте электротехники АН УССР, и профессором Киевского политехнического института. В 1963 году переведен под руководство своего научного оппонента академика В. М. Глушкова.
Научное признание Ивахненко получил за работы в теории инвариантов и теории комбинированных систем автоматического управления Научное признание Ивахненко получил за работы в теории инвариантов и теории комбинированных систем автоматического управления, работающие по принципу автоматического устранения погрешностей. Эти системы использовались в управлении Научное признание Ивахненко получил за работы в теории инвариантов и теории комбинированных систем автоматического управления, работающие по принципу автоматического устранения погрешностей. Эти системы использовались в управлении электродвигателями Научное признание Ивахненко получил за работы в теории инвариантов и теории комбинированных систем автоматического управления, работающие по принципу автоматического устранения погрешностей. Эти системы использовались в управлении электродвигателями. После публикации в журнале «Автоматика» Научное признание Ивахненко получил за работы в теории инвариантов и теории комбинированных систем автоматического управления, работающие по принципу автоматического устранения погрешностей. Эти системы использовались в управлении электродвигателями. После публикации в журнале «Автоматика» статьи «Метод группового учета аргументов — конкурент методу стохастической апроксимации» началось новое направление исследований — эвристическая самоорганизация моделей, или индуктивное моделирование. Был разработана методика автоматического построения моделей по экспериментальным данным.