Патрик Е.А. — Основы теории распознавания образов :: Электронная библиотека попечительского совета мехмата МГУ

Главная Ex Libris Книги Журналы Статьи Серии Каталог Wanted Загрузка ХудЛит Справка Поиск по индексам Поиск Форум

Авторизация

Поиск по указателям

Патрик Е.А. — Основы теории распознавания образов

Обсудите книгу на научном форуме

Нашли опечатку?
Выделите ее мышкой и нажмите Ctrl+Enter

Название: Основы теории распознавания образов

Автор: Патрик Е.А.

Аннотация:

Книга посвящена важнейшим разделам теории распознавания образов. Систематически изложены адекватные математические методы, вопросы синтеза алгоритмов распознавания в условиях полной и неполной априорной информации, сокращения размерности пространства признаков. Книга рассчитана на научных работников, инженеров, аспирантов.

Язык:

Рубрика: Computer science/Обработка изображений/

Статус предметного указателя: Готов указатель с номерами страниц

ed2k: ed2k stats

Год издания: 1980

Количество страниц: 408

Добавлена в каталог: 20.11.2005

Операции: Положить на полку | Скопировать ссылку для форума | Скопировать ID

Предметный указатель

kNN-правила      174 182 186 188 189
kNN-правила, асимптотические моменты риска      207
kNN-правила, моменты риска      194
kNN-правила, оценка апостериорного риска      202
kNN-правила, применение      223
kNN-правила, скорость сходимости риска      210
kNN-правила, состоятельность при увеличении k      193
kNN-правила, число ошибок классификации      191
Адаптивная гистограмма      176
Адаптивное построение выборочного множества      230
Адаптивные пороговые элементы      225
Апостериорный риск      142
Аппроксимация стохастическая      7 86 336
Аппроксимация стохастическая, применение к смеси нормальных плотностей      93
Байеса формула      245
Байесов анализ метода функции сходства      317
Байесовская апостериорная функция плотности      251
Байесовская оценка      52
Байесовская оценка вектора средних      55
Байесовская оценка при конечном множестве параметров      255
Байесовская оценка, качество      265
Байесовская теория      244
Байесовский подход      126 267
Байесовский подход к задаче снижения размерности      371
Байесовское решение      246
Бета-распределение      112
Биномиальное распределение      70
Больших чисел законы      39
Векторные пространства      19
Векторы конечной размерности      7 10
Вероятности ложной тревоги, обнаружения и пропуска      140
Вероятность последовательности      27
Взвешенная значимость близких соседей      317
Воспроизводящие плотности вероятности      64
Вспомогательный вектор параметров      108
Выбор признаков по критерию минимальной среднеквадратической ошибки      350
Выбор решений, использование априорных сведений      381
Выборки зависимые      26
Выделение признаков      15 344
Выделение признаков, методы      345 391
Выращивание кластеров      62
Генератор сигналов и имитатор канала      322
Гистограммы смеси      269
Грам — Шмидта процедура      353
Границы Коверха — Харта      183
Диагональные ковариационные матрицы      59
Достаточность      43
Достаточные статистики      43
Зависимость средней вероятности ошибки от числа выборок      331
Задача распознавания образов как статистическая задача      5
Задача распределения выборок по категориям      17
Задачи выделения признаков      16
Задачи классификации с треугольными плотностями вероятности      202
Значимое управление при двух категориях      318
Идентификация      242
Идентифицируемости условия      29
Идентифицируемость      258
Идентифицируемые семейства      32
Интегральная квадратичная ошибка (ИКО)      119
Информация      49
Карты кластеров      289 292
Квадратичная функция потерь      55
Квазибайесовская оценка      260
Квазибайесовский метод      242 260
Класс алгоритмов, основанный на минимуме интеграла квадрата расстояния      268
Кластеризация при помощи «карманной лупы»      289
Кластеризация при разделении по минимальному расстоянию      332
Кластеризация с применением вводимой априори функцией сходства      13
Кластерный анализ (обозначения)      13 171
Кластеры      17 182
Комбинирование субкластеров      308
Конечномерное векторное пространство и базис      19
Котельникова теорема      346
Критерий интеграла квадрата расстояния      369
Критерий среднеквадратической ошибки      371
Кусочно-линейные дискриминантные функции      231
Ле-Кама леммы о сходимости ОМП      51
Линейная дискриминантная функция      19
Линейная независимость      19
Линейная оболочка множества      19
Линейный пороговый элемент      226
Максимизация в пространстве параметров      280
Максимизация расстояния между классами      358
Маргинальные апостериорные плотности вероятностей      106
Маркова неравенство      249
Матрицы рассеяния      356
Матрицы рассеяния внутреннего      358
Матрицы рассеяния относительного      358
Матрицы сходства      315
Медицинская диагностика с помощью ЭВМ      349 384
Мера расстояния      190 363
Мера сходства выборки      299
Метод непараметрической селекции признаков      371
Метод оценки, управляемый решением      243
Методы выделения признаков      386
Методы кластеризации      5 283 297
Методы кластеризации и обработки изображений      336
Методы кластеризации, при которой вводятся априорные сведения о задаче      300
Мешающие параметры      102
Миллера теорема      290
Минимизация расстояния внутри классов      360
Модальная структура      241
Модели смеси      242
Модель с фиксированными «бункерами»      348
Модифицированное правило классификации      188
Нелинейная дискриминантная функция      227
Нелинейное выделение признака      387
Нелинейные функции, вводимые априори      378
Непараметрический метод селекции признаков Патрика — Фишера      362
Непараметрическое выделение признака      367
Непараметрическое оценивание плотности      173
Неравномерная последовательность весовых коэффициентов      335
Нормальная условная по классу плотность      314
Нормальное распределение      73 77
Обобщенные толерантные области Кемпермана      115
Образы      7
Обучение без учителя      901
Ортогональное преобразование      169
Ортогональность и ортонормальность      19
Отказ от выбора решения      186
Отображение      363
Отображение кластеров      289 313
Отображение нелинейное      378
Отображение нелинейное «гипербола»      380
Отображение нелинейное «расстояние от начала координат»      379
Отображение нелинейное «смещенное отношение»      378
Отображение непрерывности      299
Отображение при помощи нелинейного отношения      378
Отображение пространства с эвклидовой метрикой      381
Оценивание байесовское      52
Оценивание по классификационным наблюдениям      170
Оценивание при самообучении      21 27
Оценивание при самообучении, определение      28
Оценка квазибайесовская      10

Оценка конечных смесей из бесконечного семейства      277
Оценка максимального правдоподобия      49
Оценка максимального правдоподобия для задач с двумя нормальными категориями      243
Оценка моментов параметров смеси биномиальных плотностей      336
Оценка по минимальной нормированной среднеквадратической ошибке (МНКО)      258
Оценка с использованием функции Роббинса      10
Оценка сверхэффективная      256 260
Оценка скорости сходимости вероятностей ошибочных решений      186
Оценка функции плотности категории      9
Оценка, управляемая решениями      318 320
Оценка, управляемая решениями, основанными на байесовском подходе      110
Оценки байесовские      8
Оценки байесовские, сравнение с оценками максимальной апостериорной плотности      54
Оценки без обучения, в которых используются функции Роббинса      271
Оценки Парзена      176 182
Оценки по неклассифицированной выборке      240 272
Оценки при обучении с учителем и без него      7
Оценки при самообучении      9
Оценки эффективные      42
Оценки, свойства      37
Оценок сходимость      326
Плотность вероятности регулярная      44
Плотность вероятности, представление с помощью ортонормальных базисных функций      118
Полиномиальное распределение      71
Понижение размерности вектора измерений      343
Понижение размерности при помощи процедуры Грам — Шмидта      353
Понижение размерности совместное      374
Понижение размерности, нелинейные соотношения      378
Понижение размерности, прагматический способ      373
Понижение размерности, принципы      347
Понижение размерности, структурная схема      352
Понятие идентифицируемости      7
Порядковые статистики      114
Последовательная коррекция      62
Правила ближайшего соседа      5 9 174 177—180
Правила ближайшего соседа, «предварительная обработка»      217
Правила выбора решений      8
Правила выбора решений, когда каждая категория соответствует смеси нормального распределения      164
Правила Ковера — Харта      9
Правила Фикса и Ходжеса      9
Правила, минимизирующие средний, для нормального распределения      155 157 160
Правила, минимизирующие средний, и апостериорный риск      137
Правила, минимизирующие средний, обозначения      12
Правила, минимизирующие средний, основанные на выборке      152 154
Правила, минимизирующие средний, основанные на локальной оценке плотности      174
Правила, минимизирующие средний, реализованные с помощью фильтров      157
Предварительная обработка (выделение признаков)      16
Преобразование, максимизирующее расстояние      357
Признаки для временных последовательностей      389
Простая функция потерь      55
Пространство классов      14
Пространство наблюдений (измерений)      14 20
Пространство параметров      20
Пространство признаков      14
Пространство решений      14
Процедура Дворецкого      90
Процедура Кифера — Вольфовица      88 98
Процедура Кифера — Вольфовица, обобщение      92
Процедура Робенса — Монро      91 100
Процедура Фрезера      116
Процедуры выбора решений      336
Процедуры оценивания параметров      126
Процедуры понижения размерности      7
Процесс ортонормализации Грам — Шмидта      19
Псевдодетерминированный поиск экстремума      267
Равномерная плотность на круге      314
Различие классификации при обучении с учителем и самообучении      16
Различие понятий оценивания и адаптации      336
Разрешение смесей      28
Рао — Крамера нижняя граница      45
Распознавание образов в медицинской диагностике      336
Распознавание образов статистической проверкой априорных сведений      393
Распознавание образов, правила выбора решения      135
Распознавание образов, прагматический подход      381
Распределение Дирихле      113 208 213
Распределение при конечном дискретном параметрическом пространстве      85
Распределение Пуассона      82
Распределение Релея      83
Распределение Уишарта      59 77
Распределение экспоненциальное      84
Редукция размерности      14
Риск при малом объеме выборки      153
Риск, выраженный через вероятности решения      147
Селекция и выделение признаков      343
Семейства параметрические      20
Семейства функций распределения      20
Скорость сходимости риска      210
Скорость сходимости функций q      211
Смеси идентифицируемые      29
Смесь      21
Смещенность      42
Состоятельность      42
Сравнение эвклидовой меры расстояний      363
Среднеквадратическая ошибка (СКО)      119
Средний риск      154
Средний риск при использовании правила выбора решения, основанный на выборке      148
Средний риск при малых размерах выборок      202
Средняя относительная квадратическая ошибка      258
Стохастическая аппроксимация (СА)      7 17 86 243 260
Стохастическая аппроксимация, байесовский подход      110
Стохастическая аппроксимация, использующая функцию информации      101
Стохастическая аппроксимация, связь с байесовским оцениванием      87
Стохастическая аппроксимация, связь с оцениванием по критерию максимального правдоподобия      88
Субоптимальный метод выбора решения на основе выборок      335
Сходимость      37
Сходимость моментов      209
Сходство по наличию общих ближайших соседей      314
Таблица логических операций      401
Таблица типовых функций      400
Теорема выборок (Котельникова)      102 346
Теорема Фубини      150
Теория аппроксимации      7
Теория обработки изображений      336
Теория распознавания образов      15
Толерантные области      8 112 117 196
Толерантные области круговые      118
Толерантные области, не зависящие от распределения      498
Точечный риск      153
Транспонированные векторы      354
Треугольные плотности вероятности в задачах классификации      200
Упорядочивающие функции для многомерных наблюдений      114
Устройство для выработки оценки      325
Устройство, реализующее управляемый решениями алгоритм      335
Функция информации      121 242
Функция испытательная      289
Функция квазиортогональная      297
Функция плотности вероятности      162
Функция расстояния      194
Функция регрессии      86 255 264
Функция Роббинса      270 274
Центр кластера      210
Цепное отображение      294
Шварца неравенство для векторных пространств      46
Эмпирические байесовские процедуры      172
Эффективность      42

О проекте