Статистический метод распознавания на основе нелинейной регрессии

Работа посвящена статистическому методу классификации, базирующемуся на нелинейной регрессии. Изложены способы его реализации при решении задачи распознавания печатных и рукопечатных символов, а также впервые для оценивания состояния здоровья систем организма человека по параметрам периферической крови. Предложена оптимальная структура многочленов. Описаны свойства вероятностных оценок, генерируемых методом. Проанализирована структура множеств, используемых для его обучения. The work is devoted to the statistical method of classification based on nonlinear regression. The ways of its implementation in solving the problem of recognition of printed and handwritten characters, as well as for the first time for assessing the health of the systems of the human body according to the parameters of peripheral blood. The optimal structure of polynomials is proposed. The properties of the probability estimates generated by the method are described. The structure of the sets used for its training is analyzed.