рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Решение задач распознавания при большом числе элементов

Решение задач распознавания при большом числе элементов - раздел Философия, ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ПРОБЛЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ И ЯВЛЕНИЙ   Приложение Изложенных В Предыдущих Параграфах Методов Построе...

 

Приложение изложенных в предыдущих параграфах методов построения сокращенного базиса и решения логических задач существенно ограничивается объемом памяти ЭВМ и их быстродействием. Так, например, если общее число элементов А1, ..., Аn; Ω1 ..., Ωm равно 20, то полный базис b[А1 ..., Аn; Ω1 ..., Ωm] содержит 220=1 048 576 столбцов. Операции с изображающими числами 1 • 106 разрядов и матрицами такой же размерности невыполнимы на современных ЭВМ. Для построения сокращенного базиса не. обязательно перебирать все колонки полного базиса и проверять истинность булевых функций (6.31), представляющих собой наложенные на элементы А1, ..., Аn; Ω1 ..., Ωm связи при всех возможных комбинациях значений истинности этих элементов. Вместо этого можно выписать только те колонки базиса b[А1, ..., Аn, Ω1 ..., Ωm], которые удовлетворяют (6.31). Чтобы построить таким способом сокращенный базис bС1, ..., Аn; Ω1 ..., Ωm], необходимо представить исходные связи (6.31) в виде

 

(7.1)

 

и перемножить функции fl ...,fN. Так как функции fl ...,fN должны быть истинны одновременно, то условия (7.1) можно записать в виде одного соотношения:

 

(7.2)

 

где обозначает конъюнкцию функций f1 ...,fN.

Если представить функцию Е(А1 ..., Аn; Ω1 ..., Ωm) в СДНФ

 

(7.3)

 

то каждое слагаемое (7.3), являясь элементарным произведением, явным образом указывает те значения истинности элементов А1, ..., An, Ω1 ..., Ωm, при которых функция Е истинна, и следовательно, может быть интерпретировано как колонка сокращенного базиса. Например, функции (7.3) соответствуют следующие колонки базиса bс1 ..., Аn; Ω1 ..., Ωm]:

 

(7.4)

 

Так как при представлении булевой функции в СДНФ суммируются те и только те элементарные произведения, при которых данная функция истинна, то (7.4) действительно содержит все колонки базиса bс1 ...,Аn, Ω1 ..., Ωm], сокращенного в соответствии со связями (7.1) или (7.2).

Рассмотрим соотношениеВ, связывающее элементы А, В, С, X, Y. По определению эквивалентности, данное соотношение можно записать в виде или в виде

 

(7.5)

 

Представим функцию (7.5) в СДНФ:

 

(7.6)

 

Трансформируя каждое слагаемое в (7.6) в колонку сокращенного базиса bС[А, В, С, X, Y], получим

 

(7.7)

 

Базис (7.7) устанавливает следующее соответствие между номерами i и j столбцов базисов b [А, В, С] и b[X, Y]:

 

 

Этот результат совпадает с результатом, полученным в § 6.6.

В некоторых случаях при формировании функции Е(А1 ..., Аn; Ω1 ..., Ωm)=1, представляющей наложенные на элементы А1 ..., Аn; Ω1 ..., Ωm связи, необходимо производить как умножение, так и сложение отдельных соотношений вида (7.1). Например, если в задаче, рассмотренной в § 6.6, в качестве исходных зависимостей, связывающих элементы А, В, С и А¢, В¢, С¢, взять соотношения (6.27) и (6.29)

 

(7.8)

 

или

 

(7.9)

 

то для построения сокращенного базиса bС[А, В, С; А¢, В¢, С¢] необходимо вначале сложить левые части соотношении С×(A¢×B¢+`A×`B¢)+`C×(A¢×`B¢+`A¢×B¢)=I; C×(`A¢×`B¢+`A¢×C¢+A¢×`B¢´`C¢)+`C¢×(A¢×`B¢+A¢×C¢+`A¢×B¢×C¢) эквивалентных зависимостям С7.9), и полученный результат умножить на функции

эквивалентные связям (7.8). Тогда

 

(7.10)

 

Трансформируя отдельные слагаемые выражения (7.10) в колонки сокращенного базиса, будем иметь

 

(7.11)

 

Соответствие между номерами /и; столбцов базисов b [А, В, С] и b[А¢,B¢, С] в виде

 

 

полностью согласуется с соответствием, устанавливаемым перестановочными матрицами ||Rij|| в (6.28) и (6.29).

Вернемся еще раз к задаче о нахождении неизвестной функции F(Ω1,Ω2,...,), удовлетворяющей уравнению

 

(7.12)

 

где G(A1, А2, ...) — заданная функция, А1 А2, ..., Ω1, Ω2,... — элементы, связанные зависимостями (6.31).

С формальной точки зрения сведения G (А1, А2,...) о признаках А1 А2 ... распознаваемых объектов, явлений или процессов Ω1, Ω2, можно рассматривать как дополнительную связь

 

(7.13)

 

накладываемую на элементы А1, А2, ..., наряду с зависимостями (6.31). Соотношение (7.13) выражает утверждение, что некоторая совокупность признаков, характеризующая распознаваемые явления (процессы) Ω1, Ω2, ... и представленная функцией G(A1 A2, ...), действительно имеет место.

Для нахождения функции F(Ω1, Ω2) необходимо определить, какие комбинации классов Ω1, Ω2... будут истинны при различных предположениях об истинности признаков А1, А2, ... . Наиболее просто эта задача решается для случая, когда функция G(A1, A2, ...) имеет вид элементарного произведения, составленного из А1, А2, ..., так как при этом значения истинности А1, А2, ... определены однозначно. Пусть, например, применительно к связям (7.5) дополнительно утверждается, что

 

(7.14)

 

Соотношение (7.14) справедливо тогда и только тогда, когда одновременно А = 0, В=1, С= 1. Подставляя эти значения истинности элементов А, В, С в (7.5), получим или после упрощения

 

(7.15)

 

Следовательно, из истинности функции (7.14) следует истинность (7.15), т. е

В общем случае функция G(A1, A2, ...) представляется в виде суммы нескольких элементарных произведений и предыдущие рассуждения применяются отдельно к каждому слагаемому. Логическая сумма полученных следствий будет представлять собой искомую функцию F(Ω1, Ω2...).

Действительно, пусть для произвольных элементов а, b, с, d справедливы зависимости a®b, c®d или

 

(7.16)

 

Перемножая левые части (7.16), добавляя слагаемое b×d и объединяя члены получим откуда на основании (7.16) находим или

 

(7.17)

 

Например, допустим, что при наличии связи (7.10) дополнительно утверждается, что или в СДНФ Последовательно подставляя в (7.10) значения А=1, В=0, С=1; А=1, В=0, С=0, А = 0, В=0, С=1 и складывая полученные результаты, найдем т. е.

 

(7.18)

 

Между отдельными слагаемыми функции Е[А1, А2, ..., Ω1, Ω2) и колонками базиса bс1 А2, ...; Ω1, Ω2] имеется взаимно однозначное соответствие. Если каждый суммируемый член в функции G(A1, A2, ...) представить также в виде колонки, аналогичной колонкам базиса b[А1, А2, ...], то умножение функции Е на функцию G можно выполнить как операцию над колонками сокращенного базиса bс1 А2, ...; Ω1, Ω2...] и колонками, отвечающими функции G. Такое представление функций E и G весьма удобно в случае, когда для решения логической задачи по определению следствий, вытекающих из заданных посылок, привлекается ЭВМ.

Для нахождения следствий, вытекающих из некоторых заданных посылок, можно обойтись и без представления функций Е(А1 А2, ...; Ω1, Ω2...) и G(Al, А2, ...) в СДНФ. Достаточно записать функцию Е(Аи А2, ...; Clu Q2, ...) в виде суммы произведений, установить, какие из слагаемых в Е(А1, А2, ..., Ω1, Ω2,) не дают нуля при умножении их на G(A1, А2 ...), а затем суммировать входящие в эти члены произведения, составленные только из элементов Ω1, Ω2,... или их отрицаний. Например, если наряду с (7.10) положить то при умножении (7.10) на В • С отличными от нуля будут членыа при умножении на .— члены

Складывая произведенияполучи

т. е. при наличии связи (7.10) верноЭтот прием, аналогичный предыдущему, особенно полезен тогда, когда число элементов А1, А2, ...; Ω1, Ω2, ... столь велико, что операции с сокращенным базисом bc[A1, A2, ...; Ω1, Ω2, ...] невозможны из-за ограничений по объему памяти и быстродействию ЭВМ.

При большом числе элементов А1, А2, ...; Ω1, Ω2, ... можно добиться значительной экономии памяти ЭВМ, если ввести в рассмотрение сокращенный базис b´1, А2, ...; Ω1, Ω2, ...], колонки которого соответствуют отдельным слагаемым в функции Е(А1, А2, ...; Ω1, Ω2, ...), представленной не в СДНФ, а в форме простейшей суммы произведений, т. е. в тупиковой ДНФ. Если приведение функции Е к тупиковой форме почему-либо затруднительно, то можно ограничиться произвольной ДНФ функции Е.

При построении базиса b´1, А2,...; Ω1, Ω2...] трансформируем каждое слагаемое функции Е(А1, А2, ...; Ω1, Ω2, ...) в колонку базиса, заменив элменты Ωi, и Aj единицей, элементы, `Ωr, и `As — нулями, а на место отсутствующих элементов, поставив знак ´, подразумевая, что ´ может иметь значение как нуля, так и единицы. Например, базис b[А, В, С; X, Y], отвечающий функции (7.5), запишется так:

 

(7.19)

 

Если во всех столбцах базиса (7.19) заменить каждый знак ´ один раз на 0, а другой раз на 1 и записать столбец 2 раз, где k — количество ´ в данном столбце, то после отбрасывания всех повторяющихся столбцов получим базис bc[А, В, С; X, Y], эквивалентный (7.7).

Представим функцию G(A1, A2, ...) в форме простейшей суммы произведений и каждое слагаемое трансформируем в колонку, заменив, как и раньше, элементы Ai единицами, элементы `Aj — нулями, а на место отсутствующих элементов, записав знак ´, который имеет прежний смысл.

Чтобы выбрать из базиса b´1, А2, ...; Ω1, Ω2,...] колонки, совместимые со значениями истинности элементов, входящих в виде сомножителей в слагаемые функции G(A1, А2 ...), достаточно поразрядно сравнить каждую колонку, отвечающую отдельному слагаемому в функции G, со всеми колонками базиса b´1, А2, ...; Ω1, Ω2, ...] по следующим правилам:

а) если в сравниваемых разрядах хотя бы одной колонки содержится знак ´ , то эти разряды сравнимы;

б) если в сравниваемых разрядах двух колонок не содержится знака ´, то сравнимы только комбинации 0 и 0, 1 и 1, а комбинации 0 и 1, 1 и 0 не сравнимы;

в) если все разряды двух колонок сравнимы, то сравнимы и сами колонки, в противном случае колонки не сравнимы.

При сравнении колонок, отвечающих отдельным слагаемым в функции G, с колонками базиса b´, А2, ...Ω1, Ω2,...] в рассмотрении участвуют только те разряды колонок базиса, которые представляют собой значения истинности элементов А1, А2, ... После того как будут отобраны колонки базиса b´1, А2, ...Ω1, Ω2,...], сравнимые с колонками, отвечающими функции G(A1, A2, ...), разряды Ω1, Ω2, ... отобранных колонок объединяются в таблицу, которая и будет представлять собой искомую функцию F(Ω1, Ω2, ...). Выполнив над колонками этой таблицы операции, аналогичные операциям, используемым при приведении булевой функции к тупиковой ДНФ, можем трансформировать каждую колонку таблицы в произведение, составленное из элементов Ωr и `Ωs и сложить все такие произведения. Результат сложения будет представлять в явном виде функцию F(Ω1, Ω2, ...) в тупиковой ДНФ.

Например, предположим, что относительно базиса (7.19) задана функция Трансформируем эту функцию в колонкуи сравним последнюю с колонками базиса (7.19).

Так как с данной колонкой сравнимы только четвертая и пятая колонки базиса, то можем утверждать, что функция F(X, Y)

представляется таблицей откуда

Если бы в рассматриваемом случае функция G имела вид G= то колонки базиса (7.19) сравнивались бы с колонкамиС первой колонкой сравнимы только первая и третья колонки базиса, а со второй — первая, вторая и пятая колонки. Следовательно, функция F(X, Y) представляется таблицей Трансформируя колонки в отдельные слагаемые функции F(X, Y), получим Таким образом, т. е. в данном случае существует только тавтологическое решение уравнения

Изложенный алгоритм определения неизвестной функции F(Ω1, Ω2, ...) легко программируется для ЭВМ с троичной системой счисления. На ЭВМ с двоичной системой счисления для представления каждого столбца базиса b´1, А2, ...Ω1, Ω2,...] и слагаемых в функции G(A1, A2, ...) можно использовать две ячейки. Значение истинности, например элемента Ai=0, записывается двумя нулями в i-м разряде обеих ячеек, элемента j=l — двумя единицами в j-м разряде обеих ячеек и элемента Аk= ´ — как 0 в k-м разряде первой ячейки и I в k-м разряде второй ячейки. В ряде задач данный способ более выгоден, чем операции с сокращенным базисом.

 

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ПРОБЛЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ И ЯВЛЕНИЙ

В А Скрипкин... Методы распознавания... ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ПРОБЛЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ И ЯВЛЕНИЙ...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Решение задач распознавания при большом числе элементов

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Качественное описание задачи распознавания i
Распознавание образов (объектов, сигналов, ситуаций, явлений или процессов) — едва ли не самая распространенная задача, которую человеку приходится решать практически ежесекундно от первого до посл

Основные задачи построения систем распознавания
  Рассмотренный в § 1.1 пример свидетельствует о том, что распознавание сложных объектов и явлений требует создания специальных систем распознавания — сложных динамических систем, сос

Экспертные системы распознавания
  Рассмотренная классификация систем распознавания и принципы их функционирования отражают современное состояние вопроса. Все виды систем распознавания базируются на строго формализов

Содержательная трактовка проблемы распознавания
  Процесс распознавания состоит в том, что система распознавания на основании сопоставления апостериорной информации относительно каждого поступившего на вход системы объекта или явле

Постановка задачи распознавания
  Пусть задано множество объектов или явлений Ω={w1 ..., ..., wz}, а также множество возможных решений L={l1, ..., lk}, которые могут

Метод решения задачи распознавания
  Рассмотренная постановка проблемы распознавания позволяет определить последовательность задач, возникающих при разработке системы распознавания, предложить их формулировки и возможн

Системы распознавания без обучения
  Построение систем распознавания без обучения возможно при наличии полной первоначальной априорной информации, которая представляет собой совокупность: 1) сведений о том, какова есте

Обучающиеся системы распознавания
  Использование методов обучения для построения систем распознавания необходимо в случае, когда отсутствует полная первоначальная априорная информация. Ее объем позволяет подразделить

Самообучающиеся системы распознавания
На практике иногда приходится сталкиваться с необходимостью построения распознающих устройств в условиях, когда провести классификацию объектов либо невозможно, либо по тем или другим соображениям

Некоторые сведения из теории статистических решений
  Рассмотрим основные результаты теории статистических решений на следующем примере. Пусть совокупность объектов подразделена на классы Ω1 и Ω2, а дл

Критерий Байеса
  Критерий Байеса — правило, в соответствии с которым стратегия решений выбирается таким образом, чтобы обеспечить минимум среднего риска. Применение критерия Байеса целесообразно в с

Минимаксный критерий
  При построении систем распознавания возможны такие ситуации, когда априорные вероятности появления объектов соответствующих классов неизвестны. Минимизировать значение среднего риск

Критерий Неймана—Пирсона
  При построении некоторых систем распознавания могут быть неизвестны не только априорные вероятности появления объектов соответствующих классов, но и платежная матрица (1.7). В подоб

Процедура последовательных решений
  Ранее предполагалось, что решение о принадлежности распознаваемого объекта w соответствующему классу Ωi, i=l, ..., m, принимается после измерения всей совокупности

Регуляризация задачи распознавания
  В соответствии со стратегией Байеса, если у распознаваемого объекта со измеренное значение признака х = х0 , то  

Рабочего словаря признаков
  В § 5.1 был рассмотрен один из возможных методов выбора пространства признаков системы распознавания, обеспечивающий в пределах выделенных ресурсов максимальное значение критерия ка

Сравнительная оценка признаков
  Выше были рассмотрены достаточно общие методы выбора совокупности признаков, которые целесообразно и доступно использовать при построении системы распознавания. Однако на практике д

Изображающие числа и базис
  Булева функция считается заданной, если можно указать значения истинности этой функции при всех возможных комбинациях значений истинности входящих в нее элементов. Таблицу, которая

Восстановление булевой функции по изображающему числу
  Рассмотрим методы, позволяющие переходить от задания булевой функции в виде изображающего числа к явному выражению ее через элементы. Дизъюнктивная нормальная форма (ДНФ).

Зависимость и независимость высказываний
  Условия независимости. Поскольку каждая булева функция может иметь два значения истинности, n булевых функций могут образовывать 2n комбинаций значений истинности. По опр

Булевы уравнения
  Решение многих задач, связанных с распознаванием объектов, может быть сведено к нахождению решений булевых алгебраических уравнений с одним (или более) неизвестным. Примером булева

Замена переменных
  Понятие замены переменных в алгебре логики аналогично понятию замены переменных в обычной алгебре. Если А, В, С, ... — элементарные высказывания и совершается замена переменных, то,

Решение логических задач распознавания
  В логических системах распознавания классы и признаки объектов рассматриваются как логические переменные. Чтобы подчеркнуть эту особенность, для обозначения классов и признаков введ

Алгоритм построения сокращенного базиса
  В § 7.1 было показано, как с помощью ЭВМ, опираясь на сокращенный базис b´ [А1, А2, ...Ω1, Ω2,...], находить

Распознавание объектов в условиях их маскировки
  Маскировка — один из основных методов снижения эффективности разведки противника в общем комплексе мероприятий по противодействию. Решение проблемы маскировки требует привлечения, с

Распознавание в условиях противодействия
  Рассмотрим задачу распознавания объектов в условиях, когда противник может препятствовать как выявлению отдельных признаков объектов, так и сознательно изменять свою тактику в отнош

Алгоритмы распознавания, основанные на вычислении оценок
  Логические алгоритмы распознавания, рассмотренные выше, в ряде случаев не позволяют получить однозначное решение о принадлежности распознаваемого объекта к определенному классу. Ю.

Общая характеристика структурных методов распознавания
  Во многих случаях апостериорная информация о распознаваемых объектах или явлениях содержится в записях соответствующих сигналов (электрокардиограмм, энцефалограмм, отраженных от цел

Основные элементы аппарата структурных методов распознавания
  Говоря о средстве описания объектов в терминах непроизводных элементов и их отношений, употребляют понятие язык. Правила этого языка, определяющие способы построения объекта из непр

Реализация процесса распознавания на основе структурных методов
  Для распознавания неизвестного объекта на основе структурных методов необходимо прежде всего найти его непроизводные элементы и отношения между ними, а затем с помощью синтаксическо

Постановка задачи оптимизации процесса распознавания
  Прежде всего покажем, что с увеличением числа признаков, используемых при распознавании, вероятность правильного распознавания неизвестных объектов также увеличивается. Вер

Алгоритм управления процессом распознавания
  Рассмотренные понятия позволяют построить алгоритм управления процессом распознавания в виде правила последовательного поиска решений, обеспечивающего разработку оптимального плана

Частные подходы к принятию решений при распознавании
Решение задачи оптимизации распознавания в рассмотренной постановке требует наличия определенных данных. Когда они отсутствуют, приходится пользоваться частными подходами к пр

Алгебраический подход к задаче распознавания
  Выше рассмотрены алгоритмы распознавания: детерминированные алгоритмы, основанные на проведении в признаковом пространстве решающей границы (границы, разделяющей классы и представля

Эффективность вероятностных систем распознавания
  Чтобы оценить эффективность вероятностных систем распознавания на основе математического моделирования, можно использовать метод статистических испытаний. Для проведения таких испыт

Эффективность логических систем распознавания
  При построении логических систем распознавания приходится сталкиваться с ситуацией, когда значения истинности элементов А1..., Аn, выражающих признаки объектов

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги