Abstract-En definition av avståndsmått mellan strukturella beskrivningar, som bygger på en probabilistisk tolkning av matchningsgrunden, föreslås. Det syftar till att hantera problemet med klassificering när buller orsakar både lokala och strukturella deformationer. Avståndsmåttet definieras enligt ett uppifrån-och-ned-utvärderingssystem: avstånd mellan diskrepanser av konjunkturer, associationer och bokstavliga. På den lägsta nivån definieras likheten mellan ett funktionsvärde i mönstermodellen (G) och motsvarande värde i observationen (Ez) som sannolikheten för att observera en större förvrängning. Klassificeringsproblemet hanteras med hjälp av en flerskiktad ram där fall av en enda perfekt match, ingen perfekt match, och flera perfekt match behandlas olika. En annan möjlig tillämpning av distansåtgärden är inom konceptförvärv. En rimlig lösning på problemet med att slutföra attribut och struktur utrymmen, baserat på den probabilistiska tillvägagångssätt, ges också. Slutligen illustreras både en jämförelse med andra relaterade verk och en applikation inom området layoutbaserad dokumentigenkänning. Index Terms-distansmått, flexibel matchning, ofullständiga beskrivningar, lärande strukturbeskrivningar från exempel, inlärningssystem, mönsterklassificering i bullriga miljöer.
I REF föreslås ett avståndsmått baserat på sannolikhetsteorin Algoritm 2 Likhetsbaserad generalisering
Classification In Noisy Environments Using a Distance Measure Between Structural Symbolic Descriptions
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'journal': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}