Рассмотрена задача распознавания образов, заданных в пространстве взаимосвязанных признаков. Предложен новый подход к построению модели распознающих операторов, учитывающий взаимосвязанность заданных признаков. При этом построение модели осуществлено для распознающих операторов типа потенциальных функций. Основная идея предлагаемого подхода заключается в формировании независимых подмножеств взаимосвязанных признаков и выделении предпочтительной модели зависимости для каждого подмножества сильносвязанных признаков. Анализ полученных результатов показывает, что рассмотренные распознающие операторы используются в тех случаях, когда между признаками объектов, принадлежащих к одному и тому же классу, существует некоторая зависимость. При слабом выражении этой зависимости используется классическая модель распознающих операторов. Основным преимуществом предложенных распознающих операторов является улучшение точности и значительное сокращение объема вычислительных операций при распознавании неизвестных объектов, что позволяет применить их при построении распознающих систем, работающих в режиме реального времени.

распознавание образов, модель распознающих операторов, потенциальная функция, зависимость признаков, подмножество сильносвязанных признаков, репрезентативный признак, предпочтительная модель зависимости