Метод классификации сигналов на основе спектрального анализа графа кластерного разбиения
Аннотация
Постановка проблемы: большинство методов классификации сигналов учитывают внутреннюю структуру объектов, основываясь только на марковских предположениях, что приводит к потере значительной части дискриминантной информации, содержащейся в сигнале. Целью данной работы является улучшение качества работы методов классификации сигналов за счет анализа информации о структуре их кластерного разбиения. Результаты: предложен метод классификации на основе спектрального анализа графов, формируемых по обучаемой с учителем модели, и разработан способ классификации сигналов на основе анализа структуры кластеров, получаемых в результате отображения сигнала на нелинейное главное многообразие малой размерности с помощью алгоритма формирования самоорганизующейся карты Кохонена. Полученное кластерное разбиение представляется в виде графа. Определены граф данных и граф модели, задаваемые на топологической, упорядоченной структуре карты Кохонена. Целочисленная мера сходства графа данных и графа модели вычисляется с использованием методов спектральной теории графов. Экспериментально доказано улучшение качества классификации при объединении предложенного в работе метода с широко известными методами, такими как HMM и HCRF, а также с ранее разработанным нами методом NPM-PGM. Практическая значимость: разработанный метод может быть использован для решения задач распознавания сигналов (последовательностей наблюдений), таких как, например, распознавание рукописных символов, написанных стилусом на планшете, и распознавание действий человека по данным акселерометра наручного браслета.Опубликован
2015-04-01
Как цитировать
Юлин, С. С., & Паламарь, И. Н. (2015). Метод классификации сигналов на основе спектрального анализа графа кластерного разбиения. Информационно-управляющие системы, (2), 23-29. https://doi.org/10.15217/issn1684-8853.2015.2.23
Выпуск
Раздел
Обработка информации и управление