Search academic texts

Information × Registration Number 0824U000186, PhD dissertation Status Доктор філософії Date 11-01-2024 popup.evolution . Title Methods and models of data organization, processing and analysis in an intelligent decision support system for the identification of works of art Author Andriy A. Martinenko, popup.head Boris I. Moroz popup.opponent Sergiy O. Subbotin popup.opponent Serhiy V. Mashtalir popup.review Kateryna L. Sergieieva popup.review Vita Y. Kashtan Description Дисертаційну роботу присвячено розв’язання задачі створення математичних моделей, методів, схем, архітектур та алгоритмів, орієнтованих на розв’язання задач використання інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень при ідентифікації творів живопису, як одного з видів культурних цінностей. У дисертаційній роботі на основі отриманих теоретичних і експериментальних досліджень розв'язано задачу розробки моделей та методів організації та обробки даних в інтелектуальній системі підтримки прийняття рішень при ідентифікації творів живопису за рахунок використання сучасних штучних нейронних мереж. Метою дисертаційної роботи є підвищення якості та точності ідентифікації і класифікації творів живопису в інтелектуальній системі підтримки прийняття рішень за рахунок розробки відповідних математичних моделей та методів. Об'єкт дослідження – процеси ідентифікації та класифікації творів живопису в інтелектуальній системі підтримки прийняття рішень. Предмет дослідження – моделі та методи ідентифікації та класифікації творів живопису на основі сучасних штучних нейронних мереж. Методи дослідження. В основу досліджень покладені методи теорії математичного моделювання для математичної постановки задачі та розробки методів її розв’язання; теорії графів для розробки архітектури системи класифікації та ідентифікації творів живопису; теорії штучних нейронних мереж для розробки інтелектуальної системи класифікації та ідентифікації творів живопису, теорії обробки експериментальних даних та теорії прийняття рішень для обробки модельних та експериментальних даних. Експериментальні дослідження проводилися в лабораторних умовах і на реальних об'єктах. Ефективність запропонованих рішень була досліджена під час експериментів із базою зображень, що містить фото картин світових, європейських та українських художників. Знайдено параметри конфігурації алгоритму, що забезпечують високу точність класифікації та ідентифікації. Registration Date 2024-01-08 popup.nrat_date 2024-01-08 Close