Оптимизация отбора оптимальных признаков на основе приме-нения методов моделирования эволюции для задачи распозна-вания текста

1. Введение

За последние почти 40 лет, прошедшие после появления первых работ, посвященных проблеме распознавания образов, были достигнуты значительные успехи. Научно-технический прогресс привел к появлению новых как узкоспециализированных методов, так и методов, предназначенных для решения широкого круга задач. Методы распознавания образов применяются для идентификации различных визуальных и слуховых образов, а также для выработки оптимальных решений в управлении различными технологическими процессами.

Круг задач, которые могут решаться с помощью распознающих систем, очень широк. Сюда относятся не только задачи распознавания зрительных и слуховых образов, но и задачи распознавания сложных процессов и явлений, возникающих, например, при выборе целесообразных действий руководителем предприятия или выборе оптимального управления технологическими, экономическими или транспортными операциями.
2. Распознавание образов

В целом задача распознавания образов состоит из 2-х частей: обучения и распознавания. Обучение осуществляется путём показа отдельных объектов или явлений, в результате чего распознающая система должна приобрести способность реагировать одинаковыми реакциями на изображения одинаковых образов и различными на изображения различных образов. Распознавание характеризует действия уже обученной системы. Автоматизация этих процедур и составляет проблему обучения распознаванию образов. В тех случаях, когда человек придумывает и навязывает машине правило классификации, проблема распознавания решается лишь частично, так как основную и главную часть проблемы человек берёт на себя.

Кроме того, характерное свойство образа состоит в том, что объекты, входящие в образ, могут претерпевать существенные изменения и вместе с тем оставаться объектами одного и того же образа. Однако, обладая этим свойством, образы в некотором смысле неопределённы, расплывчаты. Часто трудно определить к какому образу принадлежит объект. Примером может служить превращение головастика в лягушку. Так как не все образы имеют четкие границы, то человек, а тем более машина, не всегда может гарантировать безошибочное распознавание. Тем не менее были определены основные подходы к решению задачи распознавания, и значительное число разработанных методов было создано в рамках этих подходов. Рассмотрим кратко эти подходы.