Дисертація доктора філософії. Мартиненко Андрій Анатолійович. Методи і моделі організації, обробки та аналізу даних в інтелектуальній системі підтримки прийняття рішень при ідентифікації творів живопису

Реєстраційний номер

0824U000186, Дисертація доктора філософії

На здобуття

Доктор філософії

Дата захисту

11-01-2024

Статус

Захищена

Назва роботи

Методи і моделі організації, обробки та аналізу даних в інтелектуальній системі підтримки прийняття рішень при ідентифікації творів живопису

Здобувач

Мартиненко Андрій Анатолійович,

Керівник Мороз Борис Іванович
Опонент Субботін Сергій Олександрович
Опонент Машталір Сергій Володимирович
Рецензент Сергєєва Катерина Леонідівна
Рецензент Каштан Віта Юріївна

Установа, організація, у вченій раді якої відбудеться/відбувся захист

Національний технічний університет "Дніпровська політехніка"

Опис

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.

Дата реєстрації

2024-01-08

Додано/оновлено в НРАТ

2024-01-08 / 2026-07-01