Рис
. 2.
Двухслойная нейронная сеть
,
реализующая алгоритм
(12)
Существующие регрессионные системы учитывают только парную
корреляцию двух соседних отсчетов входного вектора признаков
.
Ней
-
росетевые системы позволяют учесть корреляцию трех и более отсче
-
тов входного вектора
,
улучшив тем самым качество алгоритмов обра
-
ботки
.
Классические методы выбора информативных признаков
.
Для
сравнения с методом на основе КМНР
(
без использования оценок мате
-
матических ожиданий
)
рассмотрим метод главных компонент и метод
дискриминантного анализа
.
В методах главных компонент и дискриминантного анализа исполь
-
зуются центральные моменты случайных величин
,
вычисление кото
-
рых невозможно при неизвестных математических ожиданиях
(
боль
-
шом динамическом диапазоне параметров
).
Кроме того
,
при вырожден
-
ности данных с помощью метода главных компонент отбрасываются
собственные векторы
,
соответствующие малым
(
в силу вырожденно
-
сти
)
собственным значениям ковариационной матрицы
.
При дискриминантном анализе для формирования критериев раз
-
делимости классов используются матрицы рассеяния внутри классов
(SW)
и между классами
(SB).
Для анализа разделимости классов при
-
меняются критерии
J
1
и
J
4
[4, 5]:
ISSN 0236-3933.
Вестник МГТУ им
.
Н
.
Э
.
Баумана
.
Сер
. “
Приборостроение
”. 2003.
№
3 77
