na etapie B, gdzie zostaje podjęta ostateczna decyzja przynależności obrazu x do klasy stanu obiektu m. Możliwe są, oczywiście, inne rozwiązania algorytmów wieloetapowych, np. z odpowiednim wykorzystaniem metod selekcji parametrów czy specyficznej konfiguracji drzewa decyzyjnego. Każda konkretna konfiguracja wieloetapowego systemu podejmowania decyzji diagnostycznych może uwzględniać, na określonych poziomach, inne dodatkowe parametry, informacje dodatkowe z bazy wiedzy itp. Konfiguracja takich systemów w dużym stopniu zależy od: liczności klas stanów obiektu, siły dyskryminancyjnej sygnałów i parametrów diagnostycznych oraz od oczekiwanej skuteczności i wiarygodności diagnozy.<br><br>&lt;tit&gt;7.SZTUCZNA INTELIGENCJA I SYSTEMY EKSPERTOWE W DIAGNOSTYCE AKUSTYCZNEJ&lt;/&gt;<br>&lt;tit&gt;7.1. WPROWADZENIE&lt;/&gt;<br><br>Sztuczna inteligencja AI (ang. Artifical Intelligence) obejmuje