Ассоциация и распознавание нечетких паттернов в образном ряду

Выявление взаимосвязи имени с определенным представителем визуального кортежа, или, иначе говоря, опознание образов, можно рассматривать как результат действия ассоциативной памяти по механизму сходства, которая служит для восполнения пробелов неполного исходного набора данных и получения их полноценной совокупности или исходного интегрального паттерна [11].

В интеллектуальной системе в составе образных рядов могут быть предъявлены изображения, включающие какие-то характерные особенности, например, черты лица, формы носа или общий облик пациента, которые могут отвечать начальному состоянию процедуры опознания образа. По мере сравнения с образами различных нечетких дифференцируемых рядов должно наблюдаться смещение в пользу высказывания о различии или о сходстве. При этом в процессе восполнения или уточнения отсутствующих или изменившихся черт лица могут быть распознаны паттерны, исходно нечеткие и дополнительно «зашумленные» от времени или других причин.

Для оптимизации диагностического процесса исходная многомерность образного ряда может быть снижена путем кластеризации нечеткой последовательности с использованием соответствующего алгоритма [12].

Для принятия диагностических решений на основе логико-аргументационных построений с включением образной компоненты (иконический знак как символ) можно обратиться к модели нечеткой экспертной системы, позволяющей менять логику в системе вывода на любой ветви и на любом шаге вывода [13]. На этой основе представляется возможной интеграция обработки нечетких образных и понятийных представлений, как разнотипных знаковых систем, в необходимой последовательности, что будет соответствовать алгоритму диагностического процесса, когда рассуждения периодически подкрепляются всплывающими образами-прецедентами.