- •Лекция 1. Общие сведения об интеллектуальных системах.
- •Лекция 2. Основные понятия нейробиологии. Нейроны. Нейронные сети.
- •Модель Маккаллока—Питтса
- •Другие модели.
- •Лекция 3. Конечные автоматы и нейронные сети.
- •Лекция 4. Машины Тьюринга.
- •Лекция 5. Рекурсивные множества и тезис Тьюринга. Идея эффективной процедуры.
- •Лекция 6. Регулярные и представимые события
- •Лекция 7. Нейронные сети. Методы обучения нейронных сетей
- •Обучение однослойного персептрона
- •Обучение многослойного персептрона
- •Обучение без учителя
- •Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга
- •Лекция 8. Персептрон Розенблатта
- •Лекция 9. Теорема Новикова
- •Лекция 10. Постановка задач распознавания.
- •1. Принцип перечисления членов класса
- •2. Принцип общности свойств
- •3. Принцип кластеризации
- •1. Эвристические методы
- •2. Математические методы
- •3. Лингвистические (синтаксические) методы
- •Простая модель распознавания образов.
- •Лекция 11. Структура знания. Представление знаний об окружающей среде
- •Модель окружающей среды. Исходные понятия
- •Формальные и неформальные отношения.
- •Природа времени.
- •Лекция 12. Представление знаний и вывод на знаниях Данные и знания
- •Модели представления знаний
- •Вывод на знаниях
- •Нечеткие знания
- •Лекция 13. Введение в основы нечеткой логики
- •Лекция 14. Экспертные системы, базовые понятия
- •Лекция 15. Машинная эволюция
- •Лекция 16. Игровые программы.
- •Конец повторять
- •Лекция 17. Интеллектуальные системы в Интернет
- •Машины поиска.
- •Неспециализированные и специализированные поисковые агенты
- •Системы интеллектуальных поисковых агентов
- •Система marri
- •Оглавление.
1. Принцип перечисления членов класса
Задание класса перечислением образов, входящих в его состав, предполагает реализацию процесса автоматического распознавания образов посредством сравнения с эталоном.Множество образов, принадлежащих одному классу, запоминается системой распознавания. При предъявлении системе незнакомых (новых) образов она последовательно сравнивает их с хранящимися в ее памяти. Система распознавания образов относит новый образ к тому классу, к которому принадлежал находящийся в памяти системы образ, совпавший с новым. Так, например, если в память системы распознавания введены литеры различных наборных шрифтов, то подход, основанный на перечислении членов класса, позволяет распознавать соответствующие буквы, но только в тех случаях, когда их изображения не искажены шумом, связанным с размазыванием или плохим нанесением краски, пористостью бумаги и т. п. Несомненно, это 'несложный метод, однако он позволяет строить недорогие системы распознавания, которые в отдельных прикладных областях вполне справляются со своими задачами. Метод перечисления членов класса работает удовлетворительно, если выборка образов близка к идеальной.
2. Принцип общности свойств
Задание класса с помощью свойств, общих для всех входящих в его состав членов, предусматривает реализацию процесса автоматического распознавания путем выделения подобных признаков и работы с ними. Основное допущение в этом методе \ заключается в том, что образы, принадлежащие одному и тому же классу, обладают рядом общих свойств или признаков, отражающих подобие таких образов. Эти общие свойства можно, в частности, ввести в память системы распознавания. Когда системе предъявляется неклассифицированный образ, то выделяется набор описывающих его признаков, причем последние иногда кодируются, и затем они сравниваются с признаками, заложенными в память системы распознавания. В таком случае последняя зачислит предъявленный для распознавания образ в класс, характеризующийся системой признаков, подобных признакам этого образа. Итак, при использовании данного метода основная задача заключается в выделении ряда общих свойств по конечной выборке образов, принадлежность которых искомому классу известна.
Очевидно, что эта концепция распознавания во многих отношениях превосходит распознавание по принципу перечисления членов класса. Для запоминания признаков класса требуется значительно меньше памяти, чем для хранения всех объектов, входящих в класс. Поскольку признаки, характеризующие класс в целом, обладают инвариантностью, принцип сопоставления признаков допускает вариацию характеристик отдельных образов. Процедура сопоставления с эталоном, с другой стороны, не допускает существенных вариаций характеристик отдельных образов. Если все признаки, определяющие класс, можно найти по имеющейся выборке образов, то процесс распознавания сводится просто ксопоставлению по признакам.Исключительно трудно, однако, если не невозможно вообще, как уже упоминалось выше, найти для некоторого класса полный набор различающих признаков. Следовательно, обращение к этому принципу распознавания часто связано с необходимостью развития методов выбора признаков, являющихся в некотором смысле оптимальными. В гл. 7 рассмотрено несколько методов выбора признаков. Кроме того, как мы убедимся ниже, принцип общ>-ности свойств лежит в основе процессов распознавания, реализуемых методами теории формальных языков.