Модифицированный метод потенциальных функций

Abstract

Предложен модифицированный метод потенциальных функций для нахождения решающего правила обучающейся системы распознавания. В качестве обучающей выборки предложено использовать выборку мета-объектов. Он заключается в том, что группа близкорасположенных объектов одного класса зaменяется одним мета-объектом. Из мета-объектов формируется новая обучающая выборка, которая является исходными данными для модифицированного метода потенциальных функций. Предложенный подход позволяет существенно уменьшить время обучения и распознавания, сократить объем памяти для хранения обучающей выборки, однако при этом сохранить эффективность распознавания. Методика формирования этих объектов также описана в этой статье. Проведенные эксперименты показали преимущества предложенного подхода по сравнению с простым методом потенциальных функций.