Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0419U003553, Кандидатська дисертація На здобуття Кандидат технічних наук Дата захисту 04-07-2019 Статус Запланована Назва роботи Методи та засоби розпізнавання змін властивостей об’єкта за зображенням на основі штучних нейронних мереж Здобувач Новосельцев Ігор Валерійович, Керівник Аксак Наталія Георгіївна Опонент Олійник Андрій Олександровч Опонент Березький Олег Миколайович Опис У дисертаційній роботі на основі отриманих теоретичних і експеримент-тальних досліджень розв’язана актуальна науково-практична задача побудови нейромережевих методів розпізнавання і класифікації зміни властивостей зображень, які на відміну від існуючих, зменшують помилку розпізнавання і збільшують точність класифікації зображень в умовах апріорної і поточної невизначеності і наявності завад. Об’єкт дослідження – процеси розпізнавання змін властивостей об’єктів за зображенням. Вперше розроблено метод контролю зміни розмірів об’єкта за допомогою шаблона з використанням властивостей перетворення подібності об’єктів, що дозволяє підвищити точність вимірювань. З метою підвищення робастності оцінок параметрів БШП, розроблено процедуру навчання БШП, що являє собою матричний варіант процедури Качмажа (Уідроу-Гоффа), запропонована її модифікація, яка містить зону нечутливості, і розглянуті процедури налаштування цієї зони. Отримав подальший розвиток нейромережевий метод класифікації зображень на основі згорткових нейронних мереж з використанням в різних шарах різних функцій активації і робастного навчання параметрів мережі. Отримав подальший розвиток нейромережевий метод розпізнавання зміни параметрів зображень на прикладі меланоми з використанням мереж PNN і CNN, на основі яких розроблено нейромережевий метод контролю зміни розмірів шкірного утворення і розпізнавання неоднорідності забарвлення шкірних змін. Програмно реалізована нейромережева система визначення неоднорідності забарвлення, яка складається з ансамблю мереж PNN і CNN, що дозволяє підвищити точність діагностування, зменшити час навчання, знизити ризик надмірної навчання та полегшує лікареві постановку діагнозу. Дата реєстрації 2019-07-04 Додано в НРАТ 2020-04-03 Закрити