Классификация объектов в адаптивных системах распознавания на основе функции взвешенного конкурентного сходства

Abstract

В работе предложено естественное расширение области использования функции конкурентного сходства на взвешенные обучающие выборки w-объектов в адаптивных системах распознавания. Описан принцип классификации объектов методом k-ближайших соседей на основе функции взвешенного конкурентного сходства (wFRiS-функции). Приведены результаты экспериментальных исследований, подтвердившие эффективность предложенного подхода.

Author proposed the extension of the function of rival similarity that is used for weighted training samples of w-objects in adaptive recognition systems. Algorithm of k-nearest neighbors expansion was described in the article, which is based on the function of rival similarity for weighed samples of w-objects. Experimental results were confirmed the efficiency of the offered approach.