Алгоритм классификации групповых точечных объектов с неупорядоченными элементами на основе вероятностной меры близости

Представлен алгоритм классификации групповых точечных объектов (ГТО), основанный на сравнительном анализе фрагментов искаженных образов и шаблонов ГТО. В качестве фрагментов использованы последовательности элементов ГТО различной длины. В качестве признаков классификации выступают попарные и угловые межточечные расстояния. При решении задачи классификации используется вероятностная мера близости, задаваемая экспертом с помощью функции принадлежности и закона распределения вероятности дискретных значений признаков классифицируемых объектов. Алгоритм включает следующие этапы: поиск и сравнение состава фрагментов искаженных образов и шаблонов ГТО; формирование вероятностной оценки близости искаженного образа ГТО и каждого шаблона в пространстве рассматриваемых признаков по результатам анализа каждого фрагмента; накопление полученных вероятностей по результатам анализа всех фрагментов искаженного образа; ранжирование полученных вероятностей отнесения искаженного образа к шаблонам ГТО; определение наиболее вероятного шаблона. В алгоритме предусмотрена возможность уточнения класса искаженного образа ГТО за счет использования логических правил и аналитических выражений рассматриваемой предметной области. Приведены пример и результаты применения данного алгоритма для решения задачи классификации реальных ГТО на основе анализа их фрагментов в виде последовательностей из двух и трех элементов.