img030

30

2. Zadanie rozpoznawania

W praktyce jednak rzadko akceptujemy definicję odwzorowania F dopuszczającą rozpoznania wieloznaczne, a ponadto dla konkretyzacji dalszych rozważań na coś trzeba się jednoznacznie zdecydować. Dlatego jedynie definicja dana wzorem (12) będzie w dalszym ciągu uważana za obowiązującą i nie będzie podlegała dyskusji, natomiast konstrukcja odwzorowania C będzie tak wybierana, aby decyzje podejmowane na podstawie odwzorowania F zapewniały minimalizację funkcjonału Q(A,A).

Przed ostatecznym zamknięciem tego tematu warto jeszcze wspomnieć o podejściu do zadania podejmowania decyzji przy rozpoznawaniu etapowym. Jak wspomniano, odwzorowania B oraz C mają wersje B^c i C^e, pozwalające na próbę podjęcia decyzji w warunkach braku wartości niektórych cech Xj G x, w wyniku czego x G 2*, a nie po prostu x G X. Domknięciem tych odwzorowań jest F^e zdefiniowane jako

F' .K^l-1 U{«.,i.}.

gdzie nowy symbol i_e oznacza decyzję: brak możliwości rozpoznania, należy zmierzyć kolejne cechy i ponowić próbę rozpoznawania. Decyzja i_e w warunkach, kiedy pomierzono już wszystkie pozostające do dyspozycji cech, staje się równoważna decyzji i₀, lecz ta ostatnia może być także podjęta w sposób kategoryczny jeszcze przed pomierzeniem wszystkich cech x_; G x.

2.7. Ciąg uczący

Twórca algorytmu A dysponuje zazwyczaj jedynie wiedzą na temat ciągu uczącego t/, nie ma natomiast dostępu do informacji charakteryzujących w całości odwzorowanie A. W związku z tym dalsze rozważania na temat konstrukcji funkcji przynależności tworzących odwzorowanie C są prowadzone w ten sposób, aby bazowały na wykorzystaniu ciągu uczącego U. Ciąg ten może być wykorzystywany automatycznie, jak w metodach opisanych w rozdziałach 4, 5, 6 i 7, może wymagać oddzielnego opracowania (na przykład statystycznego - rozdz. 8), ewentualnie może być generowany przez założone reguły (rozdz. 9, 10, 11 i 12). W każdym z wymienionych przypadków ciąg U można zdefiniować jako zbiór par

(16)

U = {(x^k,i^k), k= 1.2.....iV}.