В работе рассматривается задача идентификации двух конечных множествс помощью гиперплоскости. Сформулировано правило идентификации, по значению которого можносудить о принадлежности произвольной точки тому или другому множеству. Качествоидентификации оценивается натуральным функционалом - количеством неверно идентифицированных точекобоих множеств. Поставлена задача условной минимизации натурального функционала. Поскольку критерий идентификации является разрывнойфункцией, в качестве аппроксимации введено два суррогатных функционала, один из которых являетсясубдифференцируемым, а другой - непрерывно дифференцируемым. Свойства введенных функционаловпозволяют применить теорию точных штрафов для сведениявозникшей задачи условной минимизации к задаче безусловнойминимизации. Предлагаются две группы методов: методынормирования и методы проектирования вектора решения взадаче условной минимизации. Все рассматриваемые методыявляются модификациями метода наискорейшего спуска, поскольку используют направления наискорейшего спуска обоих суррогатных функционалов.
Language
Russian
Pages
244
Format
Paperback
Release
August 06, 2011
ISBN 13
9783845415772
Аппроксимация критериального функционала в математической диагностике: Монография (Russian Edition)
В работе рассматривается задача идентификации двух конечных множествс помощью гиперплоскости. Сформулировано правило идентификации, по значению которого можносудить о принадлежности произвольной точки тому или другому множеству. Качествоидентификации оценивается натуральным функционалом - количеством неверно идентифицированных точекобоих множеств. Поставлена задача условной минимизации натурального функционала. Поскольку критерий идентификации является разрывнойфункцией, в качестве аппроксимации введено два суррогатных функционала, один из которых являетсясубдифференцируемым, а другой - непрерывно дифференцируемым. Свойства введенных функционаловпозволяют применить теорию точных штрафов для сведениявозникшей задачи условной минимизации к задаче безусловнойминимизации. Предлагаются две группы методов: методынормирования и методы проектирования вектора решения взадаче условной минимизации. Все рассматриваемые методыявляются модификациями метода наискорейшего спуска, поскольку используют направления наискорейшего спуска обоих суррогатных функционалов.