О проблемно-ориентированной оптимизации базисов задач распознавания

Работа выполнена в рамках алгебраического подхода к проблеме распознавания. Для построения базисного набора алгоритмических операторов предложен итерационный процесс, на каждом шаге которого решается задача совместной оптимизации очередного оператора и корректирующей операции. При этом базис оказывается проблемно-ориентированным, т.е. настроенным на заданную прецедентную информацию. Подробно рассмотрен случай монотонных корректирующих операций. Для него доказана сходимость метода. Показано, что выбор базисного оператора сводится к стандартной задаче поиска подсистемы неравенств, имеющей максимальный вес. Описана эффективная вычислительная процедура построения монотонной корректирующей операции.