Адров, Н. М. Построение полей водных масс Баренцева моря и их использование для решения задач гидрометеорологического и рыбопромыслового прогнозирования / Н. М. Адров, И. В. Смоляр ; Акад. наук СССР. - Препр. - Апатиты : Кольский филиал АН СССР, 1988.

между объектами, только одного варианта задания обучающей выборки бывает недостаточно. Для надежного вывода о том, какой вид гидрофи зических полей дает меньше ошибок при распознавании, необходимо ис следовать различные варианты задания обучающей выборки. Наличие нескольких объектов в классах Kj и ft? позволяет по-разно му формировать обучающую Еыборку, например: КХ={Х2}, ; КГ {Х3}, К 2 ={Х5 , Xg} ; КГ {Х2 , Х^}, Kg^X^, Xg} ; и т.д., и для каждого варианта задания обучающей выборки рассчиты вать величины W T и W p. Для рассматриваемого примера возможен 21 вариант задания обучающей выборки, при которых каждый объект из мно жеств Хр ... , Xg и Qp ... , Og объявляется контрольными для каж дого из них по 21 варианту разбиения на классы определяются величины Wrp и W q . Суммирование всех значений или w p по множеству вари антов задания обучающей выборки позволяет оценить величины суммарных ошибок распознавания EW.J. и E W q . При распознавании контрольных объектов часто возникают ситуации, когда I!Wip=rWg, но при этом соотношения между правильными и оши бочными распознаваниями существенно различаются. Рассмотрим данное положение на примере. Различимость объектов I и 2 классов с контроль ным объектом X обозначим соответственно R ( K p Xj) , * ( % , Хі) , а различимость объектов I и 2 классов с контрольным объектом 0 - со ответственно R (Кр Qi) , R (K 2 , О д ) . Предположим, что для одного и того же варианта задания обучающей, выборки эксперимент по распознаванию принадлежности Xj или Qj к од ному из классов дал следующие результаты: а) R ( K p Xj)=I ; R(Kg, X jM O ; б) R ( K p Oj)=14 ; ROtj, 9j.)«I5. Предположим, что априори известна принадлежность Xj и Qj- к I клас- 26