Статистическое распознавание многомерных негауссовских образов

Рассматривается задача статистического распознавания многомерных образов в случае, когда векторы признаков образов имеют негауссовские распределения и известны лишь моменты этих распределений. Предлагается подход к распознаванию, состоящий в аппроксимации распределений образов рядами Грама – Шарлье с последующим использованием байесовского решающего правила. На этой основе разработаны новые решающие правила. Выполнено компьютерное моделирование.