Сеточный подход к построению взвешенных обучающих выборок w-объектов в адаптивных системах распознавания

Abstract

В работе рассматривается проблема формирования эффективных обучающих выборок в адаптивных системах распознавания. Предложен метод построения взвешенных выборок w-объектов на основе сеточного подхода. Выполнена оценка предложенного метода, доказана его сходимость и вычислена временная сложность. Приведены результаты экспериментальных исследований, подтверждающие высокое качество получаемых выборок w-объектов.

Problem of the effective training samples formation in adaptive recognition systems is considered in the work. Method of constructing a weighted samples of w-objects based on the grid approach is proposed. Estimation of the proposed method has been implemented, and proved its convergence and time complexity. Experimental results confirming the high quality of w-objects samples are presented.