Главная страница
Навигация по странице:

  • Практическое задание №5. «Распознавание образов с помощью метода эталонов» Цель

  • Требования к исходным данным

  • Этапы решения задачи

  • Пример исходных данных

  • Методы Узича. Задание_№5_Метод эталонов. Практическое задание 5. Распознавание образов с помощью метода эталонов Цель


    Скачать 96.26 Kb.
    НазваниеПрактическое задание 5. Распознавание образов с помощью метода эталонов Цель
    АнкорМетоды Узича
    Дата21.09.2022
    Размер96.26 Kb.
    Формат файлаdocx
    Имя файлаЗадание_№5_Метод эталонов.docx
    ТипДокументы
    #689044

    Государственный университет «Дубна». Кафедра системного анализа и управления

    Курс «Теория принятия решений»

    Практическое задание №5. «Распознавание образов с помощью метода эталонов»

    Цель

    Построить математическую и геометрическую модель материала обучения и решить задачу распознавания образов если:

    1. материал обучения имеет равномерное распределение;

    2. материал обучения имеет нормальное распределение;

    Требования к исходным данным

    Исходные данные:

    1. Материал обучения равномерного (Образ 1) и нормального типа распределений (Образ 2) должен быть получен с помощью генератора случайных чисел. Параметры распределения выбираются самостоятельно таким образом, чтобы образы полностью НЕ пересекались или пересекались слабо.

    2. Число объектов в материале обучения каждого типа должно быть не менее 50. (Пример исходных данных в виде ТОС и диаграммы представлен в конце файла)

    3. Объекты материала обучения равномерного и нормального типа отобразить на одной диаграмме рассеивания (см. рис.).




    1. Материал экзамена (МЭ) получить с помощью генерации равномерных случайных чисел в диапазоне, перекрывающем области обоих материалов обучения. Число объектов МЭ не менее 60. Нанести объекты МЭ на диаграмму с материалами обучения.

    Этапы решения задачи

    1. Построить геометрические образы эталонов по каждому типу материала обучения.



    1. Построить решающее правило для каждого образа.

    2. Решить задачу распознавания материала экзамена по каждому типу материала обучения.

    3. Вычислить число объектов материала экзамена, попавших в определенный тип материала обучения.

    4. Вычислить количество ошибок 1-го и 2-го рода.



    Пример исходных данных

    N

    f1

    f2

    ψ

    1

    11,466

    37,624

    1

    2

    19,0315

    34,3866

    1

    3

    14,0145

    32,5548

    1

    4

    17,842

    33,8669

    1

    5

    18,7655

    39,9223

    1

    6

    15,3282

    38,3213

    1

    7

    11,9399

    31,7454

    1

    8

    18,3679

    38,7172

    1

    9

    11,4266

    32,1433

    1

    10

    17,6298

    30,198

    1

    11

    13,1742

    34,6107

    1

    12

    19,6119

    39,6491

    1

    13

    13,2463

    37,8071

    1

    14

    11,9687

    36,6421

    1

    15

    17,1102

    30,8022

    1

    16

    10,6401

    33,849

    1

    17

    19,0391

    36,7212

    1

    18

    19,8032

    35,5616

    1

    19

    14,0279

    39,6918

    1

    20

    14,5179

    32,393

    1

    21

    11,7694

    37,7299

    1

    22

    13,3535

    35,6126

    1

    23

    14,9306

    35,5419

    1

    24

    12,7945

    35,8393

    1

    25

    16,9086

    35,1164

    1

    26

    12,5983

    31,8769

    1

    27

    15,9293

    37,0464

    1

    28

    14,0982

    36,9999

    1

    29

    17,448

    33,9271

    1

    30

    15,9019

    32,7524

    1

    31

    18,6749

    35,054

    1

    32

    12,3832

    32,0094

    1

    33

    18,0999

    30,708

    1

    34

    11,0629

    32,1652

    1

    35

    10,9342

    35,8673

    1

    36

    18,327

    31,5574

    1

    37

    19,9361

    39,6818

    1

    38

    18,7257

    33,4195

    1

    39

    15,245

    36,0813

    1

    40

    10,7788

    31,0147

    1

    41

    15,3516

    33,136

    1

    42

    19,9198

    32,2281

    1

    43

    10,144

    37,9508

    1

    44

    17,1514

    34,8543

    1

    45

    16,7269

    33,225

    1

    46

    13,8867

    36,2876

    1

    47

    10,9764

    33,9907

    1

    48

    11,1723

    30,3005

    1

    49

    17,7246

    31,8328

    1

    50

    10,7103

    30,48

    1

    51

    8,29918

    11,2808

    2

    52

    5,95525

    12,228

    2

    53

    10,5878

    14,5683

    2

    54

    5,81763

    14,5566

    2

    55

    6,43845

    14,8551

    2

    56

    8,73032

    13,7888

    2

    57

    8,33205

    13,2452

    2

    58

    8,1712

    12,8339

    2

    59

    11,9893

    15,7777

    2

    60

    7,66806

    16,7415

    2

    61

    10,1465

    11,6603

    2

    62

    5,97391

    14,728

    2

    63

    10,6267

    12,5959

    2

    64

    10,4325

    16,4746

    2

    65

    7,2787

    14,5174

    2

    66

    6,13954

    16,8479

    2

    67

    9,8449

    16,3059

    2

    68

    6,96132

    11,8861

    2

    69

    8,45172

    15,8352

    2

    70

    6,20867

    13,7377

    2

    71

    8,95623

    12,1431

    2

    72

    6,94028

    14,6239

    2

    73

    10,295

    17,4622

    2

    74

    7,97571

    16,8277

    2

    75

    8,15356

    16,7638

    2

    76

    9,19648

    15,2875

    2

    77

    11,2206

    15,6621

    2

    78

    10,6173

    14,3193

    2

    79

    10,1747

    16,5181

    2

    80

    10,9403

    16,3273

    2

    81

    8,614

    18,1665

    2

    82

    6,43754

    17,1706

    2

    83

    8,8285

    14,5998

    2

    84

    5,82927

    14,9577

    2

    85

    7,74335

    14,8502

    2

    86

    12,2702

    13,506

    2

    87

    11,8849

    13,7925

    2

    88

    9,11476

    17,504

    2

    89

    11,1871

    13,1827

    2

    90

    6,92683

    15,6978

    2

    91

    7,92672

    13,1892

    2

    92

    9,36327

    18,4939

    2

    93

    9,90773

    15,9219

    2

    94

    10,5817

    15,4714

    2

    95

    6,59913

    13,5557

    2

    96

    6,89638

    16,086

    2

    97

    7,00007

    16,0563

    2

    98

    9,1227

    16,2728

    2

    99

    10,5338

    17,4956

    2

    100

    8,38088

    13,1057

    2

    101

    22,046

    28,6402

    ?

    102

    19,4058

    6,85001

    ?

    103

    4,79512

    30,1079

    ?

    104

    25,6675

    33,4276

    ?

    105

    9,7145

    13,5124

    ?

    106

    7,73656

    16,9236

    ?

    107

    15,9039

    32,7459

    ?

    108

    4,45708

    15,3499

    ?

    109

    9,36949

    24,6709

    ?

    110

    11,2644

    2,21555

    ?

    111

    3,0612

    9,59921

    ?

    112

    18,148

    14,1966

    ?

    113

    23,9031

    13,5409

    ?

    114

    10,295

    8,20198

    ?

    115

    22,4919

    7,17111

    ?

    116

    18,8902

    10,6871

    ?

    117

    19,8325

    40,1775

    ?

    118

    13,904

    30,1933

    ?

    119

    20,0887

    7,7422

    ?

    120

    2,57017

    3,33978

    ?

    121

    14,5125

    10,3701

    ?

    122

    20,438

    5,02229

    ?

    123

    9,9253

    41,6139

    ?

    124

    9,92135

    39,7145

    ?

    125

    17,5606

    13,3757

    ?

    126

    5,01568

    1,98311

    ?

    127

    14,1325

    30,5749

    ?

    128

    7,40989

    13,0078

    ?

    129

    22,2544

    20,2214

    ?

    130

    11,3778

    38,6378

    ?

    131

    12,3104

    35,6842

    ?

    132

    5,38875

    6,10886

    ?

    133

    22,8805

    41,3883

    ?

    134

    8,52713

    37,6347

    ?

    135

    11,1294

    18,4934

    ?

    136

    19,7317

    2,44344

    ?

    137

    10,5345

    31,2548

    ?

    138

    6,31205

    12,4811

    ?

    139

    19,0979

    35,9472

    ?

    140

    27,3738

    28,0154

    ?

    141

    11,4364

    0,1801

    ?

    142

    11,1323

    40,7081

    ?

    143

    26,483

    40,93

    ?

    144

    18,7904

    8,21114

    ?

    145

    21,3748

    32,4498

    ?

    146

    10,5503

    39,2979

    ?

    147

    6,56615

    20,2105

    ?

    148

    0,50449

    35,3852

    ?

    149

    2,26495

    5,34697

    ?

    150

    9,17717

    18,087

    ?

    151

    24,9872

    43,3488

    ?

    152

    5,4401

    42,4488

    ?

    153

    7,62886

    2,1327

    ?

    154

    24,7805

    12,4121

    ?

    155

    13,9638

    27,2998

    ?

    156

    19,7732

    10,4823

    ?

    157

    3,8266

    38,6367

    ?

    158

    1,53775

    41,9631

    ?

    159

    12,5225

    9,00924

    ?

    160

    3,95432

    4,47533

    ?


    написать администратору сайта