Ukrainian
Summary:Монографія присвячена одній з центральних проблем теорії розпізнавання образів – побудові ефективної системи ознак. Доведено, що не всяка ознака, що задовольняє традиційному критерію інформативності, є корисною з точки зору зменшення ризику помилкової діагностики. Сформульовані умови, що гарантують корисність діагностичних ознак в байєсовській схемі ухвалення рішень. Показано, що за певних умов сукупність неінформативних окремо ознак може не тільки бути корисною, а й забезпечити безпомилкову класифікацію. Наведені приклади практичного використання отриманих результатів у технічних і медичних застосуваннях.
Reading audience:Для читачів, що цікавляться теорією статистичного розпізнавання образів і практикою побудови комп'ютерних систем діагностики.
Russian
Summary:Монография посвящена одной из центральных проблем теории распознавания образов – построению эффективной системы признаков. Доказано, что не всякий признак, удовлетворяющий традиционному критерию информативности, является полезным с точки зрения уменьшения риска ошибочной диагностики. Сформулированы условия, гарантирующие полезность диагностических признаков в байесовской схеме принятия решений. Показано, что при определённых условиях совокупность неинформативных в отдельности признаков может быть не только полезна, но и обеспечить безошибочную классификацию. Приведены примеры практического использования полученных результатов в технических и медицинских приложениях.
Reading audience:Рекомендовано для читателей, интересующихся теорией статистического распознавания образов и практикой построения компьютерных систем диагностики.