* Данный текст распознан в автоматическом режиме, поэтому может содержать ошибки

ными) не ведут к автоматической перенастройке си­ стемы. С точки зрения принципов управления автоматиче­ ский выбор наиболее часто повторяющихся сочетаний признаков представляет собой еще одну положительную' экстремальную обратную связь, отыскивающую макси­ мум частоты повторений. Еще раз убеждаемся, что чем больше обратных с в я ­ зей в системе, тем она совершеннее, и тем меньше нужна начальная информация для ее организации. Возможны и другие варианты схем управления само­ обучением групп. Например, располагая датчиком надеж­ ности и датчиком стабильности признаков, можно заста­ вить систему читать только те буквы, для которых д а н ­ ные признаки наиболее надежны и стабильны (задача обратная задаче системы со второй положительной об­ ратной связью). ДВА ВИДА ДИХОТОМИИ (РАЗБИЕНИЯ) Обозначим /г-мерный вектор, характеризующий изо­ бражение, проектируемое в данный момент времени н а входное устройство распознающей системы, через v а зектор, характеризующий состояние группы ассоцииру­ ющих элементов системы, через ct/ (рис. 23). Напряжение на выходе группы ассоциирующих эле­ ментов является мерой расстояния между концами век­ торов V и α Если вектора совпадают, данная группа дает максимальное напряжение на выходе. Дихотомией называется последовательное разбиение /i-мерного пространства с помощью секущих плоскостей. Возможны два вида_дихотомии: дихотомия вектора V и дихотомия вектора a _ Дихотомия вектора V не связана со свойствами си­ стемы, а зависит от выбора координат^ пространства признаков (т. е. от выбора датчиков) и от субъективно­ го восприятия образов человеком. Каждому входному изображению отвечает точка_в я-мерном пространстве признаков — конец вектора V . Множество близких точек можно довольно произвольно объединить в некоторую совокупность или область, соkt k /β 1 ;j 1 1 238