Пересада В.П. Автоматическое распознавание образов

Л.: Энергия, 1970. — 92 с.: рис. — (Библиотека по автоматике. Выпуск 392).В книге излагаются теоретические основы задачи автоматического распознавания образов на базе теории принятия решений в многомерной статистике.
Проводятся параллели между одномерными и многомерными задачами, между непрерывными и дискретными представлениями переменных. Указывается на общность в подходе к распознаванию образов с позиций математической статистики и теории информации.
Используемый в книге математический аппарат позволяет инженеру оценивать параметры распознающих автоматов по заданным статистическим характеристикам рассматриваемых объектов.
Книга предназначена для инженеров и специалистов, работающих в области автоматизации управления сложными процессами и занятых вопросами обработки и обобщения больших объемов информации. Она может быть полезна также студентам старших курсов институтов, специализирующимся в области технической кибернетики.Введение.
Выбор параметров, определяющих распознаваемые образы.
Постановка задач теории распознавания образов.
Выбор параметров при различных типах распознаваемых образов.
Рациональное кодирование в задачах распознавания.
Результаты измерения параметров как случайный вектор.
Выбор главных параметров распознавания и преобразования параметров.
Методы теории проверки гипотез в задаче распознавания.
Проблема классификации образов.
Классификация образов в многомерном случае.
Решающие правила для нормальных N-мерных распределений.
Распознавание образов при неравных корреляционных матрицах.
Границы гипотез и вероятность правильной классификации.
Особенности задачи распознавания в случае дискретных параметров.
Распознавание при законах распределения отличных от нормального и ограниченных априорных данных. Самонастраивающиеся системы.
Критерии теории информации в задаче распознавания.
Информативность параметров.
Технические пути создания распознающих автоматов.
О синтезе схем распознающих устройств.
Оптические системы распознавания знаков.
Основные принципы построения перцептрона.
Алгоритм секущих плоскостей и его реализация в перцептроне.
Перцептрон как самонастраивающийся двоичный фильтр.
Моделирование задачи распознавания на ЦВМ.
Литература.