ИСТИНА

Работа посвящена решению задачи классификации в общем случае. Результаты получены в терминах математической теории распознавания образов. Предложенные методы решают задачу построения правил отказа от прогноза при просмотре больших баз объектов. Для предложенной в работе двухфазной схемы доказана оценка качества прогнозирования. В частности доказано улучшение качества прогноза при использовании нетривиальных правил отказа от прогноза. Также приводятся результаты практических испытаний предложенного метода решения задачи, подтверждающие эффективность описанного подхода. Полученные результаты могут быть использованы для улучшения качества классификации изображений с помощью распознающих моделей различной природы, а также для эффективного поиска нужных изображений в больших банках данных. Ключевые слова: классификация, распознавание образов, машинное обучение