This monograph is devoted to problems of robust (stable) statistical pattern recognition. Experimental data to be classified usually deviate from assumed hypothetical probability models of the data. In such cases traditional decision rules constructed by means of the classical pattern recognition theory based on a fixed hypothetical model of the data often become non-stable, and the classification risk increases non-controllably. The book concentrates on three main problems: robustness evaluation for classical decision rules in th

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