Разработка и программная реализация алгоритма статистического распознавания образов Дипломная работа Исполнитель: Лазеева М.П. Научный руководитель: д.т.н, проф. Пимонов А.Г. Консультант: к.т.н., доцент Дерюшев А.В.

Подходы к распознаванию образов Эвристический подход Эвристический подход Математический подход Математический подход a)детерминистские методы b)статистические методы Лингвистический подход Лингвистический подход 2

Алгоритм вероятностно- статистического непараметрического распознавания образов формирование обучающей выборки с эффективной для распознавания системой факторов; формирование обучающей выборки с эффективной для распознавания системой факторов; построение решающего правила распознавания; построение решающего правила распознавания; оценка ошибок решающего правила при распознавании контрольной выборки; оценка ошибок решающего правила при распознавании контрольной выборки; прогноз по оптимальному решающему правилу распознавания. прогноз по оптимальному решающему правилу распознавания. 3

Обучение распознаванию Определение вероятностных характеристик классов и факторов Определение вероятностных характеристик классов и факторов Оценка информативности факторов Оценка информативности факторов Минимизация признакового пространства Минимизация признакового пространства Построение решающего правила распознавания Построение решающего правила распознавания Оценка ошибок и выбор оптимального решающего правила распознавания Оценка ошибок и выбор оптимального решающего правила распознавания 4

Геометрическая интерпретация 5

Решающие правила по разности расстояний от объекта до центра тяжести образов; по разности расстояний от объекта до центра тяжести образов; по разности углов между радиус-векторами объектов и центров тяжести образов; по разности углов между радиус-векторами объектов и центров тяжести образов; по разности скалярных произведений радиус- векторов объектов и центров тяжести образов; по разности скалярных произведений радиус- векторов объектов и центров тяжести образов; по разности между коэффициентами корреляции объектов с центрами тяжести образов; по разности между коэффициентами корреляции объектов с центрами тяжести образов; по расстоянию от объектов до гиперплоскости, проходящей через середину отрезка, соединяющего центры тяжести образов и нормально к нему; по расстоянию от объектов до гиперплоскости, проходящей через середину отрезка, соединяющего центры тяжести образов и нормально к нему; по расстоянию от начала координат до каждого объекта; по расстоянию от начала координат до каждого объекта; с помощью разделяющего гиперэллипсоида; с помощью разделяющего гиперэллипсоида; по обобщенной функции желательности. по обобщенной функции желательности. 6

ППП «ПРОИС» версии

Структура данных Выборки … … … … … … … …… … j=фактор i=объект … Факторы Название Шкала измерения Ед. измер. Мин. значение Макс. значение Код Решающее правило распознавания Промежуточные результаты анализа [i,0,k]=информа- ция о факторах в целом [i,j,k]=инфор- мация о каждом интервале (j=1..L) Название Комментарий Классы Результаты распознавания Код объекта в экз.выборке Класс 8

Bычисление основных точечных статистик выборок 9

Анализ факторов 10

Анализ факторов – графическое представление 11

Ранжирование факторов по информативности 12

Обучение распознающего аппарата 13

Оценка ошибок распознавания 14

Выбор решающего правила 15

Тестирование – обучающая выборка 16

Тестирование – окончательная система факторов Код фактора Наименование Шкала измерения Ед. измерени я Мин. значени е Макс. значени е 2 Площадь поперечного сечения участка выработки в свету по проекту Отношенийм2м Номер профиля крепи из СВППорядкакг/м Количество установленных рам крепи на 1 м выработки Отношенийшт/м0,853 17Коэффициент устойчивости породОтношений-0,051 18Срок службы участка выработкиОтношениймес Тип выработки по назначению: 1.Квершлаг; 2.Полевой штрек; 3.Штрек по углю; 4.Бремсберг и уклон. Наименований Вид крепи: 1.Обычная АК из СВП; 2.То же с обратным сводом; 3.То же с обратным сводом и тампонажем; 4.То же трапеция прямоугольная из профиля. Наименований--- 17

Тестирование – результаты 18

Дальнейшее развитие ввод данных в режиме реального времени по результатам автоматического измерения характеристик объектов; ввод данных в режиме реального времени по результатам автоматического измерения характеристик объектов; расширенный контроль за правильностью введенных значений; расширенный контроль за правильностью введенных значений; прогнозирование при неполной информации об объектах; прогнозирование при неполной информации об объектах; исследование статистической взаимосвязи между факторами; исследование статистической взаимосвязи между факторами; возможность автоматизированной минимизации признакового пространства; возможность автоматизированной минимизации признакового пространства; создание контекстно-чувствительной справочной системы и др. создание контекстно-чувствительной справочной системы и др. 19