МЕТОД КЛАССИФИКАЦИИ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА ГРАФА КЛАСТЕРНОГО РАЗБИЕНИЯ

Постановка проблемы: большинство методов классификации сигналов учитывают внутреннюю структуру объек- тов, основываясь только на марковских предположениях, что приводит к потере значительной части дискриминантной информации, содержащейся в сигнале. Целью данной работы является улучшение качества работы методов класси- фикации сигналов за счет анализа информации о структуре их кластерного разбиения. Результаты: предложен метод классификации на основе спектрального анализа графов, формируемых по обучаемой с учителем модели, и разработан способ классификации сигналов на основе анализа структуры кластеров, получаемых в результате отображения сигнала на нелинейное главное многообразие малой размерности с помощью алгоритма формирования самоорганизующейся карты Кохонена. Полученное кластерное разбиение представляется в виде графа. Определены граф данных и граф мо- дели, задаваемые на топологической, упорядоченной структуре карты Кохонена. Целочисленная мера сходства графа данных и графа модели вычисляется с использованием методов спектральной теории графов. Экспериментально до- казано улучшение качества классификации при объединении предложенного в работе метода с широко известными методами, такими как HMM и HCRF, а также с ранее разработанным нами методом NPM-PGM. Практическая значи- мость: разработанный метод может быть использован для решения задач распознавания сигналов (последователь- ностей наблюдений), таких как, например, распознавание рукописных символов, написанных

Вы можете купить электронную версию издания «МЕТОД КЛАССИФИКАЦИИ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА ГРАФА КЛАСТЕРНОГО РАЗБИЕНИЯ». После оплаты (для архивов) оно будет доступно в Личном Кабинете в разделе «Электронные издания». В случае оформления подписки, издание будет доступно по мере поступления от издателя. Формат PDF/HTML. Стоимость — от 149.00 руб.