ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ И УПРАВЛЕНИЕ УДК 004.931:519.176 doi:10.15217/issn1684-8853.2015.2.23 МЕТОД КЛАССИФИКАЦИИ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА ГРАФА КЛАСТЕРНОГО РАЗБИЕНИЯ С. С. <...> П. А. Соловьева, Рыбинск, РФ Постановка проблемы: большинство методов классификации сигналов учитывают внутреннюю структуру объектов, основываясь только на марковских предположениях, что приводит к потере значительной части дискриминантной информации, содержащейся в сигнале. <...> Целью данной работы является улучшение качества работы методов классификации сигналов за счет анализа информации о структуре их кластерного разбиения. <...> Результаты: предложен метод классификации на основе спектрального анализа графов, формируемых по обучаемой с учителем модели, и разработан способ классификации сигналов на основе анализа структуры кластеров, получаемых в результате отображения сигнала на нелинейное главное многообразие малой размерности с помощью алгоритма формирования самоорганизующейся карты Кохонена. <...> Полученное кластерное разбиение представляется в виде графа. <...> Определены граф данных и граф модели, задаваемые на топологической, упорядоченной структуре карты Кохонена. <...> Целочисленная мера сходства графа данных и графа модели вычисляется с использованием методов спектральной теории графов. <...> Экспериментально доказано улучшение качества классификации при объединении предложенного в работе метода с широко известными методами, такими как HMM и HCRF, а также с ранее разработанным нами методом NPM-PGM. <...> Практическая значимость: разработанный метод может быть использован для решения задач распознавания сигналов (последовательностей наблюдений), таких как, например, распознавание рукописных символов, написанных стилусом на планшете, и распознавание действий человека по данным акселерометра наручного браслета. сравнение графов. <...> Ключевые слова — классификация сигналов, самоорганизующаяся карта Кохонена, спектральная теория графов <...>