Питання побудови деревоподібних моделей розпізнавання образів

Анотація

Робота піднімає важливі питання теорії розпізнавання образів (дискретних об‘єктів), які пов‘язані з загальною проблематикою побудови деревоподібних схем розпізнавання, класифікації та плавно підводить до концепції алгоритмічного дерева класифікації, що безумовно є найвищим рівнем абстракції в теорії дерев розпізнавання. Простий, ефективний, економний метод побудови логічного дерева класифікації навчальної вибірки дозволяє забезпечити необхідну швидкодію, рівень складності схеми розпізнавання, що гарантує проведення простого та повного розпізнавання дискретних об‘єктів. На сьогоднішній день існують різноманітні методи побудови як логічних дерев з одноразовим використанням ознак в структурі логічного дерева (алгоритми випадкових дерев, метод розгалуженого вбору ознак з початковою оцінкою інформативності), так і дерев з повторами різних ознак на ярусах логічного дерева (алгоритм побудови дерева з покроковою оцінкою важливості ознак, тощо). В роботі фіксуються суттєві переваги логічних дерев класифікації – програмна простота побудови дерева класифікації, зменшення часу загальної генерації логічного дерева та інше. Іл.: 2. Бібліогр.: 15 назв.

Ключові слова: теорія розпізнавання образів; логічне дерево; алгоритмічні дерева класифікації; навчальна вибірка.