Раздел "Медицинская кибернетика" :
Математические методы распознавания образов (цитаты)

<< Распознавания образов - раздел кибернетики, разрабатывающий принципы и методы классификации, а также идентификации предметов, явлений, процессов, сигналов, ситуаций - всех тех объектов, которые могут быть описаны конечным набором некоторых признаков или свойств, характеризующих объект.

Описание объекта представляет собой n-мерный вектор, где n - число признаков, используемых для характеристики объекта, причем i-я координата этого вектора равна значению i-го признака, i=1,...,n. В описании объекта допустимо отсутствие информации о значении того или иного признака. Если необходимо расклассифицировать предъявленные объекты по нескольким группам (образам) только на основе их описаний, причем число групп необязательно известно, то такая задача Р.о. называется задачей таксономии (обучения без учителя). Собственно для задач Р.о. (обучения с учителем) кроме описания объектов необходимы дополнительные сведения о принадлежности о принадлежности этих объектов к тому или иному классу (образу). Количество классов конечно и задано. Классы могут пересекаться.

Совокупность описаний объектов, для к-рых известны образы, к которым они принадлежат, образубт т.н. обучающую последовательность (набор эталонов). Основная задача Р.о. заключается в том, чтобы, исходя из обучающей последовательности, определить класс, к к-рому принадлежит описание нек-рого объекта, подвергаемого классификации или идентификации. К такой схеме приводится любая задача принятия решений, если только процесс принятия решения базируется в основном на изучении ранее накопленного опыта.

Прикладные задачи, решаемые методами Р.о., возникают при идентификации машинописных и рукописных текстов, идентификации фотоизображений, при автоматич. распознавании речи, в медицинской диагностике, при геологич. прогнозировании, прогнозировании свойств химических соединений, оценке экономических, политических и производственных ситуаций, при классификации социологич. материала и т.п. Для решения этих задач накоплено большое число т.н. эвристич. алгоритмов распознавания, ориентируемых на специфику каждой конкретной задачи. Кроме того, на основе нек-рых интуитивных принципов строятся модели алгоритмов распознавания, т.е. семейства алгоритмов для для решения классификационных задач.