
Робота присвячена проблемам теорії розпізнавання дискретних об'єктів, які пов'язані з загальною оцінкою складності результуючого логічного дерева класифікації. Дається загальна оцінка складності отриманих граф-схемних моделей у вигляді логічних дерев. Виведені числові оцінки в перспективі дозволяють розробити ефективні моделі схем мінімізації логічних дерев класифікації, а отже отримати мінімальну форму системи розпізнавання дискретних об'єктів. Отримані результати принципово важливі в задачах, які пов'язані з логічними деревами класифікації. Робота актуальна для всіх методів розпізнавання образів в яких отримана функція класифікації може бути представлена у вигляді логічного дерева. The work is devoted to the problems of the theory of recognition of discrete objects, which are associated with a general assessment of the complexity of the resulting logical classification tree. A general estimation of the complexity of the obtained graph-circuit models in the form of logical trees is given. Numerical estimates in the long term allow us to develop effective models of schemes for minimization of logical classification trees, and therefore to obtain the minimum form of the system of recognition of discrete objects. The results obtained are fundamentally important in problems that are related to logical classification trees. The work is relevant for all methods of pattern recognition in which the resulting classification function can be represented as a logical tree.
граф-схемні моделі, логічні дерева класифікації, graph-circuit models, теорія розпізнавання дискретних об'єктів, theory of recognition of discrete objects, logical classification trees
граф-схемні моделі, логічні дерева класифікації, graph-circuit models, теорія розпізнавання дискретних об'єктів, theory of recognition of discrete objects, logical classification trees
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
