6
Spis rzeczy
5. Metody wzorców ................................................. 54
5.1. Metoda uogólnionych wzorców i otoczeń kulistych ........... 54
5.2. Metoda NM ................................................ 60
6. Metody aproksymacyjne ..........................................64
6.1. Postawienie zadania ......................................... 64
6.2. Problem wyboru funkcji bazowych .......................... 65
6.3. Wybór liniowej funkcji przynależności ....................... 69
6.4. Metoda uczenia maszyny .................................... 73
6.5. Metoda funkcji nieliniowych ................................. 79
7. Metody specjalne ................................................ 84
7.1. Podstawowe sformułowanie metody funkcji potencjalnych — 84
7.2. Metoda funkcji potencjalnych w realizacji perceptronowej .... 88
7.3. Metoda aproksymacji stochastycznej ........................ 90
7.4. Sieci neuronowe ............................................. 92
8. Metody probabilistyczne ......................................... 97
8.1. Postawienie zadania i podstawowe założenia ................. 97
8.2. Metoda rozpoznawania w przestrzeni jednowymiarowej ..... 100
8.3. Rozpoznawanie w przestrzeni wielowymiarowej ............. 104
8.4. Określenie wymaganych rozkładów prawdopodobieństwa .... 106
8.5. Przypadek niezależnych składowych wektora cech ........... 107
8.6. Przypadek wielowymiarowego rozkładu normalnego......... 109
8.7. Metody oparte na empirycznym budowaniu rozkładu ....... 113
8.8. Algorytm LI jako szczególny przypadek metod
probabilistycznych .......................................... 115
8.9. Rozpoznawanie etapowe....................................118
9. Wprowadzenie do syntaktycznego rozpoznawania obrazów ....... 123
10. Metody ciągowe ................................................ 135