Введение
1. Методы автоматического распознавания образов и классификации данных, содержащихся в непрерывных сигналах 14
1.1. Общие сведения об автоматическом распознавании образов и классификации данных, содержащихся в непрерывных сигналах 14
1.1.1. Задача распознавания образов и классификации данных 14
1.1.2. Распознавание образов и классификации данных, содержащихся в непрерывных сигналах: история вопроса 17
1.1.3. Методы распознавания образов и классификации данных, содержащихся в непрерывных сигналах 23
1.1.4. Направления и методы, развиваемые в данной работе 28
1.2. Алгоритмы структурного распознавания образов и классификации данных, содержащихся в непрерывных сигналах 30
1.2.1. Схема Р. Харалика структурного распознавания на бесконечных совокупностях данных 30
1.2.2. Методы реализации решающего правила в схеме Р. Харалика... 35
1.3. Методы распознавания, ис пользующие динамику нелинейных систем 43
1.3.1. Модель Дж. Хопфилда системы с ассоциативной памятью на основе нейронной сети 43
1.3.2. Динамика системы типа «реакция-диффузия» и системы связанных осцилляторов Ван-дер-Поля 46
1.3.3. Одномерная система распознавания, использующая предельные циклы 52
ВЫВОДЫ 56
2. Алгоритм распознавания и классификации на основе сжимающих многозначных отображений 58
2.1. Многоуровневое представление непрерывного сигнала :-:. 58
2.1.1. Представление сигнала в виде нечеткого гиперграфа 58
2.1.2. Пример определения длительностей сегментов 60
2.1.3. Смысл представления сигнала с точки зрения схемы Р. Харалика. 62
2.2. Сведения из теории многозначных отображений и вычислительных структур. вычислительная структура с адаптацией 63
2.2.1. Сведения из теории многозначных отображений 63
2.2.2. Сведения из теории вычислительных структур 66
2.2.3. Вычислительная структура с адаптацией 67
2.3. Алгоритм распознавания и классификации 71
2.3.1. Общая схема алгоритма 71
2.3.2. Реализация алгоритма с помощью адаптивной вычислительной структуры 75
2.3.3. Сопоставление алгоритма и функциональной схемы распознавания, основанной на динамике нелинейных систем... 77
2.4. Реализация алгоритма распознавания и классификации в виде алгоритма марковского типа 80
2.4.1. Общие сведения 80
2.4.2. Алгоритм марковского типа с неподвижной точкой 81
2.4.3. Программа, реализующая алгоритм марковского типа с неподвижной точкой 84
2.4.4. Распознавание слов с помощью алгоритма марковского типа с неподвижной точкой 86
Выводы 89
3. Исследование динамики нелинейной неравновесной среды с диффузией 90
3.1. Уравнение непрерывности и оператор перехода от управляющего сигнала к пространственным структурам на поверхности среды 90
3.1.1. Уравнение непрерывности 90
3.1.2. Зависимость волновых решений уравнения непрерывности от граничных условий при квадратичной рекомбинации 94
3.2. Динамика двухслойной среды с ненулевой перекрестной диффузией 98
3.3. Параметры двухслойной среды с ненулевой перекрестной диффузией для случая кремния и германия 105
3.3.1. Соотношения между параметрами среды 105
3.3.2. Значения параметров для кремния и германия 111
ВЫВОДЫ 114
4. Исследование одномерной нелинейной системы, описываемой уравнением ван-дер-полевского типа с кубической нелинейностью 115
4.1. Фазовая динамика системы, описываемой уравнением ван-дер-полевского типа с кубической нелинейностью 115
4.1.1. Качественное исследование уравнения (1) 116
4.1.2. Методы анализа фазового портрета динамической системы 123
4.2. Решение уравнения, описывающего динамику одномерной нелинейной системы, в виде ряда фурье 130
4.3. Параметры одномерной нелинейной системы системы 135
4.3.1. Ограничения на параметры, обеспечивающие устойчивые
состояния равновесия 135
4.3.2. Управление параметрами уравнения (1) 138
4.3.3. Физический смысл параметров а, Д v, / и р 140
4.3.4. Зависимость параметра р от а, /?, v и / .."! 143
4.3.5. Зависимость регулярности фазового портрета уравнения (1) от параметров 144
Выводы 147
Заключение 148
Литература
