DOI: https://doi.org/10.20998/2411-0558.2019.28.05

Вопрос построения древовидных моделей распознавания образов

Igor Povhan

Аннотация


Работа поднимает важные вопросы теории распознавания образов (дискретных объектов), которые связаны с общей проблематикой построения древовидных схем распознавания, классификации и плавно подводит к концепции алгоритмического дерева классификации, что безусловно является самым высоким уровнем абстракции в теории деревьев распознавания. Простой, эффективный, экономичный метод построения логического дерева классификации обучающей выборки позволяет обеспечить необходимое быстродействие, уровень сложности схемы распознавания, что гарантирует проведение простого и полного распознавания дискретных объектов. На сегодняшний день существуют различные методы построения как логических деревьев с однократным использованием признаков в структуре логического дерева (алгоритмы случайных деревьев, метод разветвленного выбора признаков с начальной оценкой информативности), так и деревьев с повторами различных признаков на ярусах логического дерева (алгоритм построения дерева с пошаговой оценкой важности признаков, и тому подобное). В работе фиксируются существенные преимущества логических деревьев классификации – программная простота построения дерева классификации, уменьшение времени общей генерации логического дерева и прочее. Ил.: 2. Библиогр.: 15 назв.

Ключевые слова: теория распознавания образов; логическое дерево; алгоритмические дерева классификации; обучающая выборка


Полный текст:

PDF (Українська)