2.14. Функціонування ІС в режимі екзамену

2.14. Функціонування ІС в режимі екзамену

Діаграма відображень множин на екзамені має такі відмінності від діаграм оптимізаційного навчання у рамках ІЕІ-технології:

зворотний зв’язок у діаграмі не містить контурів оптимізації параметрів функціонування ІС, а призначенням оператора  UЕ   є регламентація екзамену;

замість оператора  q  вводиться оператор  Р  відображення бінарної вибіркової множини  X?, що  розпізнається, на побудоване на етапі навчання чітке розбиття  ;

оператор класифікації  Y  утворює композицію двох операторів: оператор обчислення функції належності Y1:®F, де  F – множина функцій належності, і оператор дефазифікації Y2 : F®I|M+1|, який вибирає відповідну гіпотезу за максимальним значенням функції належності.

З урахуванням наведених відмінностей діаграма відображень множин, що застосовуються при функціонуванні ІС в режимі екзамену набирає вигляду

  (2.14.1)

У діаграмі (2.14.1) оператор  Ф1  відображає універсум випробувань на вибіркову множину Х, яка утворює екзаменаційну матрицю  , аналогічну навчальній матриці за структурою, параметрами та процедурою формування. Алгоритми екзамену у рамках ІЕІ-технології можуть мати різну структуру залежно від розподілу реалізацій образу, що розпізнаються. Обов’язковою умовою їх реалізації є забезпечення однакових структурованості і параметрів формування як для навчальної, так і для екзаменаційної матриці.

За наявності чіткого розбиття, яке було утворено на етапі навчання, алгоритм екзамену має такі вхідні дані:

 M - кількість класів, які ІС навчена розпізнавати;

 - масив еталонних двійкових векторів-реалізацій образу, які визначають центри відповідних оптимальних контейнерів класів розпізнавання, побудованих на етапі навчання;

{} - масив оптимальних радіусів, побудованих на етапі навчання відповідних контейнерів;

 - масив двійкових векторів-реалізацій образу, що розпізнається;

 - оптимальна СКД на ознаки розпізнавання, яку визначено на етапі навчання.

За замовчуванням на практиці для бінеаризації екзаменаційної матриці приймається рівень селекції  rm= 0,5.

Алгоритм екзамену у рамках ІЕІ-технології ґрунтується на аналізі значень функції належності, яка для  гіперсферичного контейнера класу розпізнавання    має вигляд

                                              (2.14.2)

і обчислюється для кожної реалізації, що розпізнається.   

Розглянемо кроки реалізації алгоритму екзамену при нечіткому розбитті, яке відповідає загальному випадку:

1) формування лічильника класів розпізнавання: ;    

2) формування лічильника числа реалізацій, що розпізнаються: ;

3) обчислення кодової відстані  ;

4) обчислення функції належності;

5) порівняння: якщо  j  n, то виконується крок 2, інакше – крок 6;

6) порівняння: якщо  m  M, то виконується крок 1, інакше – крок 7;     

7) визначення класу  , до якого належить реалізація образу, наприклад, за умови  , де  - усереднене значення функцій належності для реалізацій класу  , або видача повідомлення: «Клас не визначено», якщо  . Тут  с - порогове значення.

Таким чином, алгоритми екзамену у рамках               ІЕІ-технології є детермінованими і відрізняються незначною обчислювальною трудомісткістю, що дозволяє їх реалізовувати у реальному темпі часу. У випадку чіткого розбиття простору ознак на класи розпізнавання нечіткий алгоритм є так само працездатним, оскільки він розглядається по відношенню до чіткого алгоритму як загальний.