длительную предысторию.
‚ Существует два основных вида обучающихся си
ного и перцептронного типа [3]. В системе обычного
ходит сравнение признаков входного изображения (
чае ветви подъема прогнозируемого гидрографа) 
типовых изображений, имеющихся в архиве, и выб
них, наиболее «похожего». Такие системы консерв
учитывают 
все 
возможные 
промежуточные 
состоя
изображений. 
Распознающие системы 
перцептронн
пользуют информацию с наименьшими искажениям
качестве «моделей» применяют не типовые, а реальн
признаков, т. е. те, которые были накоплены в режи
Ответом системы является не один типовой гидро
спада), а гидрограф, полученный в результате комп
реальных прообразов. Обучение схем перцептронно
исходит по принципу обратной связи. Оценка степ
объектов производится © использованием той или ин
зосТИ, 
.
Для того чтобы формировать изображения (об
‹ более соотвосить их между собой, необходим механ
зации понятия меры близости. 
_ 
‹
Пусть задано множество входных изображении 
‚` ё;-е изображение представляется в 
виде точки в 
векторном пространстве изображений. Тогда общи
будут складываться из `следующих моментов:
— мера сходства должна быть 
всегда 
положит
чиной, Т. @.
г@ 220° 
где [ — мера сходства, г2;, 2; — отдельные образы;
— должна обладать свойством симметрии, т. е.
{ (2ь ) = 1 (#)‚ ); 
— мера сходства изображения с самим собой 
максимальной
О1 (2ь #) =шах1(2‚-, г); 
5 
/
36