Введение
ГЛАВА 1. Анализ методов классификации цифровых: сигналов на основе обучающей выборки .
1.1. Постановка задач классификации сложных объектов по цифровым сигналам и автоматизированного поиска признаковых пространств 19
1.2. Классификацияметодов и системраспознавания цифровых сигналов 24
1.3: Базовые алгоритмы и методы поиска признаковых пространств 35
1.4. Анализ методовоценкшэффективности систем распознавания образов 40;
Выводы
ГЛАВА 2. Разработка комплекса? алгоритмов и методики поиска признаковых пространств для классификациищифровых сигналов .45
2.1 .Этапы-синтеза систем классификации цифровыхсигналов „"..-. 45
2.2; Определение семейства признаков на основе частот характерных последовательностей. 47
2.3. Алгоритмы формирования конечного-множества возможных признаков:5 Г
2.4. Алгоритм поиска информативного рабочего множества признаков 63
2.5. Алгоритм повышения эффективности признакового пространства 65
2.6. Алгоритмы оценки информативности признаковых пространств 67
2.7. Методика формирования признакового пространства на основе частот характерных последовательностей 73
2.8. Интерпретация признаков на основе частот характерных последовательностей — 76
Выводы ; 80
ГЛАВА 3. Анализ эффективности алгоритмов автоматизированного поиска признаковых пространств для классификации цифровых сигналов :
3.1. Поиск признаковых пространств для эталонных задач классификации цифровых сигналов 85
3.2. Диагностика состояния подшипников трансмиссии ГТД на основе частот характерных последовательностей вибросигналов 97
3.3. Поиск признаковых пространств для классификации фрагментов изображений дистанционного мониторинга местности 103
3.3.1. Поиск признакового пространства для классификации фрагментов со следами шин на снимках кадровой телевизионной камеры 106
3.3.2. Поиск признаковых пространств для классификации фрагментов леса на снимках дистанционного мониторингаместности 108
3.4. Анализ результатов классификации цифровых сигналов 112
3.4.1. Сопоставительный анализ методов классификации цифровых сигналов 112
3.4.2 Оценка эффективности дополнительных алгоритмов поиска признаковых пространств 116
3.4.3. Зависимость точности распознавания от размера обучающей выборки ик количества признаков 118
3.4.4. Проблемапереобучения припоиске признаков 120
Выводы 123
ГЛАВА 4. Программная среда поддержки разработки и исследования алгоритмов автоматизированного поиска признаковых пространств для классификации цифровых сигналов 125
4.1. Проблемы и принципы построения систем оптимизации алгоритмов и алгоритмических схем классификации цифровых сигналов 125
4.2. Элементы программной среды поддержки алгоритмов и алгоритмических схем «Библиотека алгоритмов» 126
4.3. Автоматизированный поиск признаков в системе классификации цифровых сигналов 133
Выводы 138
Заключение 139
Список использованных источников
