Основы проектирования систем искусственного интеллекта


Метод предельных упрощений (МПУ) - часть 2


то это же свойство объявляется признаком второго типа относительно образа V*2. Если свойство не обладает ни одной из приведенных особенностей, то оно вообще не относится к признакам и не участвует в формировании пространства.

Одинаковые признаки — это два признака xi и xj, порождающие подмножества V1j, V2j, V1i, V2i, такие, что

V1j= V1i и V2j= V2i.                                                                                                                (ф.  22)

Доказано утверждение, смысл которого заключается в том, что если пространство конструировать из однотипных, но неодинаковых признаков, то в конце концов будет построено такое пространство, в котором обучающая последовательность будет безошибочно разделена на два образа линейным, т. е. самым простым, решающим правилом.

Метод предельных упрощений состоит в том, что в процессе обучения последовательно проверяются всевозможные свойства объектов и из них выбираются только такие, которые обладают хотя бы одной из особенностей, определяемых соотношениями (ф.  18), (ф.  21). Такой отбор однотипных, но неодинаковых признаков продолжается до тех пор, пока при некотором значении размерности пространства не наступит безошибочное линейное разделение образов на обучающей последовательности. В зависимости от того, из признаков какого типа строится пространство, в качестве разделяющей плоскости выбирается плоскость, описываемая уравнением

                                                                                                      (ф.  23)

либо уравнением

                                                                                                                     (ф.  24)

Каждый объект относится к одному из образов в зависимости от того, по какую сторону относительно плоскости находится соответствующий этому объекту вектор в пространстве признаков размерности n.




- Начало -  - Назад -  - Вперед -