On the Relationship between the Knowledge Model and the Problem of Pattern Recognition

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article is devoted to the problem of pattern decomposition in solving the problem of pattern recognition. The problem of pattern decomposition is considered regardless of the recognition algorithms used. The only requirement is that the pattern recognition problem has a classical formulation. The article shows that without reference to the knowledge model, the decomposition of pattern cannot be performed within the framework of the recognition task itself, since it leads to a revision of the recognition task itself. In those cases, when the pattern recognition problem is preserved during decomposition, it may change in such a way that its solution in the decomposed form is not identical to the solution of the original pattern recognition problem.

Full Text

Restricted Access

About the authors

Oleg M. Polyakov

Saint-Petersburg State University of Aerospace Instrumentation

Author for correspondence.
Email: road.dust.spb@gmail.com

Candidate of technical sciences. Docent

Russian Federation, Saint-Petersburg

Sergey B. Rudnitskiy

Saint-Petersburg State University of Aerospace Instrumentation

Email: sbr@spiiras.ru

Doctor of Technical Sciences, Professor. Senior Researcher

Russian Federation, Saint-Petersburg

References

  1. The RapidMiner Platform // Electronic resource. URL: https://rapidminer.com/ (accessed 04.07.2023).
  2. Fomin Ya. A., Tarlovsky G.R. Statisticheskaya teoriya raspoznavaniya obrazov [Statistical theory of pattern recognition]. Moscow: Radio and Communication, 1986.
  3. Potapov A. A., Pakhomov A.A., S. Nikitin.A. Noveyshiye metody obrabotki izobrazheniy [The latest methods of image processing]. Moscow: Fizmatlit, 2008.
  4. Shapiro L., Stockman J. Komp'yuternoye zreniye. [Computer vision]. Moscow: Binom. Laboratory of Knowledge, 2006.
  5. Merkov A. B. Raspoznavaniye obrazov. Vvedeniye v metody statisticheskogo obucheniya [Pattern recognition. Introduction to methods of statistical training]. Moscow: Editorial URSS, 2011.
  6. Nicolas J. First Order Logic Formalization for Functional, Multivalued and Mutual Dependencies. ACM SIGMOD Conf, 1978. P. 40-46.
  7. Rissanen J. Independent Components of Relations. ACM TODS 2:4, December, 1977. P. 317-325.
  8. Fagin R. Multivalued Dependencies and a New Normal Form for Relational Databases. ACM TODS 2:3, September. 1977. P. 262-278.
  9. R-lingvistika [R-linguistics]. // Electronic resource. URL: https://roaddust.ru/?cat=36 / (accessed 22.04.2023).
  10. Polyakov O.М. Linguistic data model for natural languages and artificial intelligence. Part 1. Categorization // DISCOURSE. 2019. V. 5. No 4. P.102–114.
  11. Polyakov O. M. Linguistic Data Model for Natural Languages and Artificial Intelligence. Part 2. Identification. DISCOURSE. 2019. V. 5.No. 5. P. 99-113.
  12. Polyakov O. M. Linguistic Data Model for Natural Languages and Artificial Intelligence. Part 3. Recognition. DISCOURSE. 2019. V. 5. No. 6. P. 132-143.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Training sample

Download (20KB)
3. Fig. 2. Two-parameter training sample

Download (2KB)

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».