Typ tekstu: Książka
Autor: Basztura Czesław
Tytuł: Komputerowe systemy diagnostyki akustycznej
Rok: 1996
Autor: Basztura Czesław
Tytuł: Komputerowe systemy diagnostyki akustycznej
Rok: 1996
wewnątrzklasowa dla m-tej klasy stanów.
Wartości liniowych funkcji dyskryminancyjnych dla nieznanego obrazu klasy x wyznaczamy z zależności .
W tym przypadku reguła diagnostyczna jest następująca: obserwację x klasyfikujemy do m-tej klasy niesprawności obiektu, jeśli . Można zauważyć, że oraz to, że M1 liniowo niezależnych statystyk stanowi bazę dla wszystkich statystyk , o ile - wymiar wektora parametrów). Jeśli , to przestrzeń liniowa generowana przez statystyki ma wymiar P i reguła klasyfikacyjna (5.11) może być określana za pomocą P funkcji liniowych [6].
Rozważmy prosty przykład diagnostycznej reguły klasyfikacyjnej. Niech zbiór stanów obiektu liczy M = 3 klasy opisane wektorami parametrów x o P składowych. Wtedy statystykami
Wartości liniowych funkcji dyskryminancyjnych dla nieznanego obrazu klasy x wyznaczamy z zależności .
W tym przypadku reguła diagnostyczna jest następująca: obserwację x klasyfikujemy do m-tej klasy niesprawności obiektu, jeśli . Można zauważyć, że oraz to, że M1 liniowo niezależnych statystyk stanowi bazę dla wszystkich statystyk , o ile - wymiar wektora parametrów). Jeśli , to przestrzeń liniowa generowana przez statystyki ma wymiar P i reguła klasyfikacyjna (5.11) może być określana za pomocą P funkcji liniowych [6].
Rozważmy prosty przykład diagnostycznej reguły klasyfikacyjnej. Niech zbiór stanów obiektu liczy M = 3 klasy opisane wektorami parametrów x o P składowych. Wtedy statystykami
wewnątrzklasowa dla m-tej klasy stanów.<br>Wartości liniowych funkcji dyskryminancyjnych <gap> dla nieznanego obrazu klasy x wyznaczamy z zależności <gap>.<br>W tym przypadku reguła diagnostyczna jest następująca: obserwację x klasyfikujemy do m-tej klasy niesprawności obiektu, jeśli <gap>. Można zauważyć, że <gap> oraz to, że M1 liniowo niezależnych statystyk <gap> stanowi bazę dla wszystkich statystyk <gap>, o ile <gap> - wymiar wektora parametrów). Jeśli <gap>, to przestrzeń liniowa generowana przez statystyki <gap> ma wymiar P i reguła klasyfikacyjna (5.11) może być określana za pomocą P funkcji liniowych [6].<br>Rozważmy prosty przykład diagnostycznej reguły klasyfikacyjnej. Niech zbiór stanów obiektu liczy M = 3 klasy opisane wektorami parametrów x o P składowych. Wtedy statystykami
