wyjściowych. Schemat blokowy przykładowego systemu diagnostycznego przedstawiono na rysunku 8.9.<br><br>&lt;tit&gt;8.7.6. Testy uczenia i rozpoznawania sieci ANN&lt;/&gt;<br><br>Każdy system rozpoznawania obrazów lub diagnostyki musi charakteryzować się określoną, zgodną z potrzebami, skutecznością diagnozy lub rozpoznawania. Ocena skuteczności jest ważnym ogniwem w łańcuchu procedur służących do skonstruowania efektywnego systemu diagnostycznego. Na efektywność diagnozy mają zasadniczy wpływ, znane z poprzednich rozdziałów, następujące elementy systemu rozpoznawania:<br>a) wybór rodzaju i liczby parametrów x, tworzących obrazy rozpoznawanych lub diagnozowanych obiektów,<br>b)rozmiar ciągu uczącego, liczba klas i powtórzeń w ciągu uczącym,<br>c)parametry i metoda uczenia sieci ANN. Każdy z powyższych punktów opisuje