Модель классификации на основе неполной информации о признаках в виде их средних значений

Предлагается модель классификации при ограниченной информации в форме математических ожиданий признаков, основанная на минимаксной (миниминной) стратегии принятия решений. Дискриминантная функция вычисляется максимизацией (минимизацией) функционала риска, как меры ошибочной классификации, по множеству распределений вероятностей с границами, которые определяются информацией о признаках, и минимизацией по множеству параметров. Алгоритм сводится к решению параметрической задачи линейного программирования.