Викладені принципи нового методу статистичного розпізнавання образів, який ґрунтується на апараті розкладу випадкових величин в просторі з порідним елементом (просторі Кунченка). Запропоновано спосіб формування класифікаційних ознак на основі статистики нелінійних функціональних перетворень вхідних даних. Визначено критерій прийняття рішень у вигляді мінімуму середньоквадратичної похибки розкладу. Розроблена структура системи розпізнавання.
Principles of new method of statistical analysis of patterns, which is based on the apparatus of decomposition of random values in space with a generating element (space of Kunchenko) are expounded. The method of forming of classification signs on basis statistician of nonlinear functional transformations of input dates is offered. The criterion of decision- making in an aspect to a minimum square-error expansion is defined. The structure of the system of recognition is developed.
- Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов. — М.: Наука, 1979. — 368 с.
- Кунченко Ю. П. Полиномиальные оценки параметров, близких к гауссовским случайным величинам. Ч.1. Стохастические полиномы, их свойства и применение для нахождения оценок параметров. — Черкассы: ЧИТИ, 2001. — 133 с.
- Кунченко Ю. П. Полиномы приближения в пространстве с порождающим элементом. — К.: Наук. думка, 2003. — 243 с.
- Драґан Я. Енергетична теорія лінійних моделей стохастичних сигналів: — Львів: Центр стратегічних досліджень екобіотехнічних систем, 1997. — 333 с.
- Parzen E. Time series analysis paper. San- Francisco: Holden-day, 1967. — 565 p.
- Заболотній С. В. Про деякі результати, отримані за допомогою методу неортогонального розкладання випадкових величин в просторі з породжуючим елементом // Вісник ЧДТУ. — 2007. — № 1–2. — С. 50–54.