Оптимизация вычислительной сложности в двухкритериальном алгоритме распознавания с самообучением

Abstract

В работе предлагается модификация базового двухкритериального алгоритма распознавания с самообучением, направленная на увеличение быстродействия. Для этого в методе относительных смещений формирование циклических описаний перенесено на контур базового эталона и вынесено за рамки распознавания объекта. В исходном двухкритериальном алгоритме распознавание ведется с использованием всей совокупности полученных эталонов. Для увеличения быстродействия предлагается все эталоны поделить на две категории. Эталоны, полученные на основе базовой оценки сходства, предлагается выделить в отдельную базовую группу, образовав на их множестве соответствующие классы эквивалентности, заполнение которых осуществляется эталонами, отнесенными по дополнительной оценке близости. Теперь распознавание объекта будет вестись только по эталонам базовой группы и эталонам выбранного класса эквивалентности. Получены теоретические и практические оценки увеличения быстродействия модифицированного двухкритериального алгоритма распознавания.