Таблица № 2

Если признак не может принять значений в области соответствующих значений для других классов, то, следовательно, имеем дело не с вероятностным, а с тем же детерминированным признаком. Это как раз подчеркивает, почему вероятностные системы являются системами более общего порядка.

Для того, чтобы можно было в условиях случайности говорить о возможности распознавания, следует потребовать, чтобы вероятности наблюдения значений признака в своем классе были как можно больше, чем в чужих. В противном случае данный признак не позволит построить СР, использующую описание классов на его основе. Эффективность его недостаточна для достоверного решения и необходимо искать другие признаки, имеющие большую разделительную способность.

Вспомним из теории вероятностей, чем характеризуется случайная величина - законом распределения вероятностей. То есть, точно так же законом распределения должен характеризоваться каждый вероятностный признак.

Вспомним и то, что в качестве законов распределения вероятностей в теории вероятностей выступают интегральная функция F(x) - интегральный закон или плотность распределения вероятностей (ПРВ) - дифференциальный закон f(x). При этом связь между ними:

Вспомним, что самый распространенный в природе закон распределения - нормальный или Гауссов - имеет ПРВ

Если предположить, что какой-либо вероятностный признак (например, размах крыльев, измеренный каким-либо средством измерений с ошибками) распределен по нормальному закону, то для 3-х условных классов, отличающихся размахами крыльев, распределения этого параметра будут выглядеть, как показано на рис.2.1.

Из рис. 2.1 видно, что если для неизвестного самолета мы с помощью упомянутого средства измерений определили размах крыльев Lкр с естественной случайной ошибкой , то с определенной вероятностью это измерение может быть отнесено к каждому из классов. Однако, легко заметить, что если это значение лежит ближе к одному из центров рассеяния (например, Mx1), то вероятность отнесения его к соответствующему распределению, а значит и классу, максимальная.

f(Lкр)

Mx1 Mx2 Mx3 Lкр

Рис.2.1

Примеры вероятностных признаков распознавания:

-среднее значение мощности сигнала радиолокатора, отраженного от самолета (причина - изрезанность круговой диаграммы рассеяния сигнала радиолокатора самолетом и электронные и атмосферные шумы в том же радиолокационном диапазоне);

-размер листа растения (причины - отличия в питании, освещенности, влаги и т.п.);

-размер патологического изменения какого-либо органа человека (причины - различные стадии заболевания при его обнаружении, различные ракурсы и сечения наблюдений образования и т.п.) и т.д.