Атрибуция
/ Определение координатЭтап перехода от реального объекта к его математической модели заключается в описании этого объекта на языке параметров рабочего словаря системы распознавания. При этом описаниями классов на языке этих параметров являются их эталоны, которые графически могут быть представлены в виде точек, являющихся центрами тяжести соответствующих классов в многомерном параметрическом пространстве.
В данном исследовании описание атрибутируемых объектов и априорных классов выполнено с использованием полученного рабочего словаря системы, включающего пять диагностирующих параметров.
При определении координат распознаваемых объектов и эталонов априорных классов были применены методы сплошного и выборочного обследования текста. Сплошное обследование текста было сделано для одного атрибутируемого объекта – пьесы “Pastorale comique” (12M), так как она имеет небольшой объем авторского текста. Такое сплошное статистическое обследование всех единиц совокупности позволяет говорить о высокой точности результатов. Однако для остальных объектов и классов оказалось более целесообразным воспользоваться выборочным методом. При формировании представительных выборок необходимо решить ряд специальных задач, таких как отбор единиц, вычисление характеристик выборок, получение математико-статистических выводов о совокупности, из которой эта выборка взята.
При случайном отборе оценки параметров имеют характер реализаций случайных величин и удовлетворяют теоремам теории вероятностей, что позволяет рассчитать степень точности, с которой данные выборочного исследования отражают свойства обследуемых совокупностей. Данная возможность точного определения достоверности выводов, сделанных по анализу выборки от всей совокупности, решает важный вопрос о репрезентативности и эффективности выборочного обследования. Очевидно, что точность результатов выборочного метода зависит главным образом от объема выборки (n), при определении которого используются следующие величины: выборочное среднее значение признака для совокупности, выборочное среднее квадратичное отклонение, доля отбора, стандартная ошибка оценки среднего совокупности.
См. также: координаты атрибутируемых объектов и априорных классов в pdf.
>>> читать далее о распознающем автомате |