Репозиторий Самарского университета
Отрывок: Теорема 1.4.2. Для любых случайных величин X1, X2, X3, X4 верно, что ρ(X1;X2) + ρ(X3;X4) ≥ ρ(X1, X3;X2, X4). (1.1) Доказательство. Перенесем правую часть неравенства (1.1) влево и сравним получившееся выражение с нулем 2(ρ(X1;X2) + ρ(X3;X4)− ρ(X1, X3;X2, X4) = = 2H(X1, X2)−H(X1)−H(X2) + 2H(X3, X4)−H(X3)−H(X4)− −2H(X1, X2, X3, X4) +H(X1, X3) +H(X2, X4) = = 2I(X1, X2;X3, X4)− I(X1;X3)− I(X2;X4). (1.2) Чтобы показать, что получившееся в результате преобразований выражение больш...
| Название : | Система распознавания образов |
| Авторы/Редакторы : | Буздалова О. А. Севостьянова В. В. Министерство науки и высшего образования Российской Федерации Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) Естественнонаучный институт |
| Дата публикации : | 2024 |
| Библиографическое описание : | Буздалова, О. А. Система распознавания образов : вып. квалификац. работа по специальности 01.05.01 "Фундаментальные математика и механика" (уровень специалитета), направленность (профиль) "Фундаментальная математика и приложения" / О. А. Буздалова ; рук. работы В. В. Севостьянова ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Естественнонауч. ин-т, Мех.-мат. фак., Каф. - Самара, 2024. - 1 файл (412 Кб). - Текст : электронный |
| Аннотация : | Объект исследования - алгоритм распознавания образов.Цель работы - описание и обоснование алгоритма распознавания образов, основанного на понятии энтропии.Методы исследования - методы алгебры, комбинаторики, теории информации, алгебраической теории информации и теории графов. В работе предлагается модификация базирующегося на понятии ноль информации по Хартли классического алгоритма распознавания образов, описанногов работе В.Д. Гоппы. Практическое применение классического алгоритма имеет ряд недостатков в случае, если прогноз следует выполнить для больших объемов данных, в частности, при увеличении объема начальных данных сложность вычислений растет экспоненциально. Описанный в работе метод распознавания образов в значительной мере улучшает быстроту работы алгоритма. Доказаны теоремы, обосновывающиевыбранный алгоритм кластеризации. Найдены и доказаны ряд свойств энтропийнойметрики.Разработана программа на языке Python, являющаяся алгоритмом кластеризации данных и распознавания образов. Работа программы |
| URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : | http://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Sistema-raspoznavaniya-obrazov-110158 |
| Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\ВКР20240701104036 |
| Ключевые слова: | алгоритмы распознавания образов информационная метрика информационная энтропия кластерный анализ системы распознавания образов (СРО) |
| Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|
| Буздалова_Оксана_Александровна_Распознавание_образов.pdf | 411.9 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.