Формування навчальної матриці (Лабораторна робота № 1)

Лабораторна робота № 1

Тема:

«Формування навчальної матриці»

1. Мета заняття

     Мета виконання практичної роботи – оволодіння студентом сучасної методології розроблення інформаційного забезпечення систем розпізнавання, що навчаються.

2 Знання та вміння, одержані студентом у результаті виконання практичної роботи

     У результаті виконання практичної роботи студент повинен:

      - складати вхідний математичний опис систем розпізнавання  в режимі навчання за апріорно класифікованою навчальною матрицею;

вміти:

-  обробляти зображення;

-  формувати навчальні матриці типу “об’єкт-властивість”.

Теоретичні відомості

Нехай відомі функціональні стани СПР, що задають алфавіт класів розпізнавання . Дано навчальну матрицю (1) типу об’єкт – властивість

, ,                                   (1)

де  - кількість ознак розпізнавання і реалізацій образу одного класу.

Класом розпізнавання (образом) називається відбиття властивостей m-го функціонального стану СР і відношень між елементами системи. Клас розпізнавання - топологічна категорія, яка задається в просторі ОР областю Ì W.

Детерміновано-статистичний підхід до моделювання систем вимагає завдання систем нормованих (експлуатаційних) і контрольних допусків на ОР. Нехай  - базовий клас, який характеризує максимальну функціональну ефективність, тобто є найбільш бажаним для розробника інформаційного забезпечення системи.

Нормованим називається поле допусків , в якому значення і–ї ОР знаходиться з імовірністю р_і = 1 або p_i = 0, за умови, що функціональний стан відноситься до класу .

Реалізацією образу  називається випадковий структурований бінарний вектор

, ,

де  - і-та координата вектора, яка приймає одиничне значення, якщо значення і-ї ОР знаходиться в полі допусків , і нульове значення, якщо не знаходиться; n_min - мінімальна кількість випробувань, яка забезпечує репрезентативність реалізацій образу.

Розглянемо навчальну матрицю типу «об’єкт-властивість», яка характеризує  m-й функціональний стан системи розпізнавання– клас розпізнавання  :

.                (2)

      Елементами цієї матриці є експериментальні дані, що відбивають основні властивості об’єкта і в загальному випадку є значеннями випадкової величини – ознаки розпізнавання. У матриці (2) рядок є реалізацією образу  , де  N - кількість ознак розпізнавання, а стовпчик матриці - випадкова навчальна вибірка  ,  де  n - обсяг вибірки, яка формується в процесі випробувань.

Вхідні навчальні матриці можуть бути сформованими у вигляді зображень.

       Для зображення навчальна матриця утворюється шляхом сканування рецепторного поля й отримання в кожному пікселі значення яскравості, яке для чорно-білого графічного редактора змінюється від 0 до 255 градацій яскравості. Таким чином, матриця яскравості є цілою і розглядається як вхідна матриця для системи розпізнавання. 

Задача створення вхідного математичного опису в даному випадку розуміється як формування числових масивів на основі значень яскравості в кожному пікселі створеного зображення.

Завдання.

1.  Ознайомитися з теоретичними положеннями методу функціонально-статистичних випробувань.

2.  На основі опису базового алгоритму реалізувати інформаційну структуру, що дозволить програмно реалізувати повний цикл навчання системи підтримки прийняття рішень –починаючи від завантаження зображень як інтерпретацій класів розпізнавання , та закінчуючи реалізацією алгоритму екзамену за створеним оптимальним вирішальним правилом.

3.  Програмно реалізувати процес створення вхідного математичного опису.

Вимоги до програмної реалізації.

1.  Програмна реалізація повинна мати можливість завантажувати та зчитувати до двовимірного масиву значення яскравості кожного пікселя  зображення в форматі bmp або jpg, щлях до котрого вказує користувач.  При  цьому кількість ознак розпізнавання та реалізацій повинна задаватись користувачем або визначатися автоматично за значенням ширини та висоти відповідних зображень.

2.  Після завантаження зображень програмно відобразити їх у вікні програмної реалізації.

3.  Користувач повинен задавати кількість класів та завантажувати відповідну кількість зображень. В даному пункті необхідно передбачити та убезпечити користувача від неправильних дій (наприклад, користувач ввів 3 класи, а завантажив лише два.).

Приклад реалізації структури даних, що описує базовий алгоритм та алгоритм екзамену.

{-----------------------------------------------------}

unit typedef;

interface

type trecognition_obj=object

// основные поля объекта

{------основной блок---------}

m:byte;//кол-во класов распознавания

N:integer;//кол-во признаков

l:integer;//кол-во реализаций

Y:array of array of array of integer;//обучающая матрица

X:array of array of array of integer;//бинарное предст матрицы Y

step_KD:integer;// шаг для коридора СКД, то есть дельта

VD,ND:array of integer;//вектора СКД(верхний и нижний допуски)

D:array of integer; // вектор опт радиусов для классов  1..m

base:integer;// указывает,какой клас базовый(для построения СКД)

EV:array of array of integer;// эталонные бин вектора и также центры классов

PARA:array of integer;//вектор соседних классов(номера ближайших классов)

{блок интерфейсных данных}

name:array of string;// имя класса данное пользователем

path:array of string;// путь к рисункам, образующим классы

isteached:boolean;//указывает на обучение ИС по исх данным

{--------- оптимизационый блок-----------}

SK:array of array of integer;//кодовые расстояния от центра классов до реализ

EM:array of array of real;//массив значений КФЕ в зависимости от радиуса

A:array of array of real;//массив значений ошибки первого рода

B:array of array of real;//массив значений ошибки второго рода

D1:array of array of real;//массив значений первой достоверности

D2:array of array of real;//массив значений второй достоверности

FP:array of real; // сред знач ф-ции принадл для каждого класса

constructor create(var ax:integer);//инициализация массивов

procedure new;//инициализация вх. математического описания

procedure teach;//реализация алгоритма обучения

procedure exam;//реализация алгоритма екзамена

end;

implementation

end.

{-----------------------------------------------------}

На рисунку зображено приклад реалізації вкладки завантаження вхідного математичного опису: