Гибридный метод распознавания на основе оптимальных тупиковых нечетких тестов и реккурентного метода наименьших квадратов

Журнал: 
Страница: 
154
УДК: 
519
Предлагается гибридный метод распознавания, основанный на сочетании логического и статистического подходов к анализу данных и ориентированный на решение задач распознавания многомерных динамически изменяющихся объектов и задач с любыми, в том числе и небольшими объемами обучающих выборок. метод базируется на адаптивном формировании нового описания, достаточного для построения достоверного решающего правила на представленной выборке данных. Процесс формирования нового описания складывается из построения кластеров или синдромов с использованием аппарата оптимальных тупиковых нечетких тестов и их кодирования с помощью метода наименьших квадратов.
info_eng: 
The hybrid method of recognition based on a combination of logic and ststistical approaches to the data analysis and focused on solving recognition probltms for multidimensional dynamically changing objects and problems with any size, including small, of learning sample is offered. Method is based on adaptive formation of the new description sufficient for construction of a reliable decision rule on the submitted sample of the data. The new description is formed by means of the clusters or syndromes construction with use of the optimal irreducible fuzzy tests and coding with help of the least squares method.