Реєстраційний номер
0211U005740,
0111U007107
, Науково-дослідна робота
Назва роботи
Розробка теоретичних засад і методів реалізації відкритих систем автоматичного розпізнавання, що навчаються: способи оптимізації навчаючих вибірок і методи побудови зважених вирішуючих правил класифікації
Назва етапу роботи
Керівник роботи
Волченко Олена Володимирівна,
Дата реєстрації
26-12-2011
Організація виконавець
Вищий навчальний заклад "Донецький національний технічний університет"
Опис етапу
Об'єктом дослідження у роботі є відкриті адаптивні системи автоматичного розпізнавання, що навчаються. Предмет дослідження - методи оптимізації навчаючих вибірок та побудови вирішуючих правил класифікації. Метою роботи є розробка теоретичних засад і методів реалізації систем автоматичного розпізнавання відкритого типу. У рамках даного напрямку виконується розробка, теоретичне обґрунтування й експериментальні дослідження: методів перебудови вхідних навчаючих вибірок у зважені вибірки w-об'єктів на начальному етапі побудови системи й способів додавання даних вибірки w-об'єктів в процесі їх функціонування; методів побудови зважених вирішуючих правил по вибірках w-об'єктів, критеріїв оцінки необхідності корегування вирішуючих правил класифікації при додаванні нових даних і способів корегування вирішуючих правил при мінімальних часових і ресурсних витратах. У процесі роботи було отримано низку результатів, які мають наукову та практичну цінність. Запропоновано послідовний та сітковий методи побудови скорочених навчаючих вибірок w-об'єктів, що дозволяють зменшити їх об'єм шляхом заміни множини близько розташованих у просторі ознак об'єктів начальної вибірки одним w-об'єктом. Запропоновано метрики для оцінки близькості розташування зважених w-об'єктів у просторі ознак та способи визначення періодичності виконання адаптації систем. Виконано розширення відомих ефективних методів побудови вирішуючих правил класифікації на зважені вибірки w-об'єктів. Застосування зважених навчаючих вибірок при побудові систем розпізнавання підвищує ефективність класифікації, вирішує проблему необмеженого зросту об'єму навчаючих вибірок та суттєво скорочує часові та ресурсні затрати на виконання класифікації. Запропоновані методи дозволяють розширити коло задач, які можуть вирішуватись шляхом побудови систем розпізнавання, що призведе до створення нових автоматичних систем для різних галузей знань.
Опис продукції
Запропоновано послідовний метод побудови скороченої навчаючої вибірки w-об'єктів, що дозволяє зменшити її об'єм шляхом заміни множини близько розташованих у просторі ознак об'єктів начальної вибірки одним w-об'єктом. Розроблено метод wGridDC побудови скороченої навчаючої вибірки w-об'єктів, який базується на сітковому підході до аналізу особливостей розташування об'єктів у просторі ознак, перевагою якого є можливість коригування розміру зваженої вибірки. Запропоновано метрики для оцінки близькості розташування зважених w-об'єктів у просторі ознак та способи визначення періодичності виконання адаптації систем. Виконано розширення відомих ефективних методів побудови вирішуючих правил класифікації на зважені вибірки w-об'єктів: метода k-найближчих сусідів, метода потенційних функцій, метода групового урахування аргументів.
Автори роботи
Волченко Олена Володимирівна
Додано/оновлено в НРАТ
2020-04-02
