Решение задачи дискриминантного анализа в условиях структурной неопределенности на основе метода группового учета аргументов

Abstract

Розглянуто задачу пошуку оптимальної за складністю дискримінантної функції. Описано критерії якості дискримінантних функцій, розроблених в рамках методу групового урахування аргументів: критерій, що заснований на розбивці спостережень на навчальну й перевірну вибірки, і критерій ковзного іспиту. Задачі цього класу відносяться до задач розпізнавання образів в умовах структурної невизначеності, які розглядалися О.Г. Івахненком ще в 60–70-х роках минулого століття як актуальні задачі технічної кібернетики.The task of searching optimum on complexity discriminant function is considered. Criteria of quality of the discriminant functions developed in Group Method of Data Handling are described: the criterion based on a partition of observations on learning and checking samples, and criterion of sliding examination. The tasks of this class concern to tasks of pattern recognition, which were considered by A.G. Ivakhnenko in conditions of structural uncertainty still in 60–70 years of the last century as actual tasks of an engineering cybernetics.