Аналог некоторого объекта – это другой объект с высокой степенью подобия данному объекту. Аналогия (похожесть) может быть общей или частной, по тому или иному отдельному параметру, статической или динамической, полной или частичной и т. п. Любой объект может иметь значительное число разных аналогов.
Мы описали распознавание имиджей и формирования поисковых индексов с использованием коэффициентов сходства, получаемых через векторное произведения матриц имиджей. Но это не единственный вариант, возможный в PANN. Мы проверили также другие возможности, в частности, распознавание через:
1. Матричные произведения входного и сравниваемого массивов на массив, представляющий «стандарт сравнения» [Xst] и вычисление CoS через разность полученных матричных сумм.
2. Характеристические суммы двух массивов и вычисление CoS через разность спектров мощностей сигналов входного и сравниваемого массивов.
3. Преобразование Фурье амплитудно-частотных спектров входного и сравниваемого массивов и вычисление CoS через разность или соотношение гармоник одноименных строк BCF-формата.
Разные виды распознавания могут использоваться совместно для повышения точности и достоверности окончательного заключения.
2.5. БИБЛИОТЕКИ СРАВНЕНИЯ КАК ОСНОВА РАСПОЗНАВАНИЯ
Распознавание в сетях PANN аналогично распознаванию в биологическом мозге.
Человеческая память – это обширная библиотека, в которой лежит множество самых разных объектов и связанной с этими объектами информации. При этом многие объекты связаны прямо или косвенно друг с другом ассоциативными связями. Увидев некоторый объект, мы его сравниваем с образами в нашей памяти и так распознаем, например, как собаку, дом или автомобиль. И когда мы распознали объект и вспомнили его наиболее близкие аналоги, мы получаем возможность переносить информацию с аналогов на данный объект. Так мы получаем дополнительные знания об объекте, осознаем возможности его использования или защиты от него и т. п.
Аналогично работает и сеть PANN. В памяти компьютера формируются библиотеки сравнения, и распознавание производится путем сопоставления полученной информации с той информацией, которая лежит в этих библиотеках по степени схожести, определяемой по коэффициентам сходства.
Библиотеки сравнения PANN состоят из «единиц памяти», причем:
1. Каждая «единица памяти» представляет собой некоторую числовую последовательность, которая может быть записана в графических или текстовых форматах или в формате BCF, разработанном специально для PANN.
2. Каждая «единица памяти» может быть снабжена своими индексами (общими и частными, по разным деталям) для быстрого поиска сетью PANN информации в библиотеках.
3. Каждая «единица памяти» имеет сложное строение, содержит данные о разных параметрах и свойствах объекта. Например, я сказал «самолет», и в моей памяти всплыло множество виденных в натуре или на картинках самолетов, знания об их конструкции, применении; проблемы, которые мы решали для компаний «Сухой» и «Миля» в России и «Боинг» в США и т. п.
4. Каждая «единица памяти» имеет ассоциативные, программные, гипертекстовые и т. п. связи со многими другими «единицами памяти». Например, самолет у меня лично ассоциируется с резиномоторной моделью, которую построил в детстве; со случаем, когда чуть не попал в авиационную аварию; с неограниченным количеством спиртного, которое давали в трансконтинентальных рейсах в прошлом веке; с террористической атакой 11 сентября 2001 г. и т. п.
