§ 2. Распознавание образов в пространстве знанийПредставим себе, что база знаний структурирована и на ее вход подается некоторое новое знание Если исходить из гипотезы унимодальной компактности и нормального закона распределения знаний каждого образа, то в качестве эталонов можно оставить по одному (типичному) представителю на образ. В этом качестве может выступать либо одно из реально имеющихся знаний (самое близкое к центру таксона), либо искусственно синтезированное эталонное знание. При создании искусственного эталона нужно для каждого предиката в отдельности найти его «среднее распределение», т. е. такое, расстояние от которого до соответствующих предикатов всех знаний данного образа было бы минимальным. С этой целью нужно просуммировать плотности вероятностей для каждой из Рис. 40 Если решающее правило строить с опорой на прецеденты, то на этапе обучения для выбора необходимого и достаточного набора опорных знаний можно воспользоваться алгоритмом STOLP. На этапе распознавания можно применять правило одного или нескольких ближайших соседей. Если ввести пороговое значение функции принадлежности, то знание
|