Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0220U100592, 0117U003920 , Науково-дослідна робота Назва роботи Методи і засоби прийняття рішень для оброблення даних в інтелектуальних системах розпізнавання образів Назва етапу роботи Керівник роботи Льовкін Валерій Миколайович, Кандидат технічних наук Дата реєстрації 22-01-2020 Організація виконавець Запорізький національний технічний університет Опис етапу  Об'єкт дослідження - процес розпізнавання образів. Мета роботи - розроблення та дослідження методів і засобів прийняття рішень для оброблення даних в інтелектуальних системах розпізнавання образів. Методи дослідження - методи штучного інтелекту, розпізнавання образів, методи теорії прийняття рішень, високопродуктивних обчислень. Розроблено методи синтезу та донавчання розпізнавальних моделей, зокрема розроблено паралельний метод синтезу розпізнавальних моделей, який дозволяє виконувати побудову моделей складних об'єктів та процесів на основі поєднання методів обчислювального інтелекту та паралельних обчислень, з великою швидкістю підтримує процес синтезу розпізнавальних моделей на паралельних вузлах обчислювальної системи, що, у порівнянні з послідовними методами суттєво прискорює процес побудови розпізнавальних моделей за даними навчальних множин великого обсягу. Розроблено метод донавчання синтезованих моделей, який використовує дані про вже синтезовані розпізнавальні моделі, а також нові дані про досліджувані об'єкти чи процеси, що дозволяє скоротити час синтезу розпізнавальних моделей в процесі оновлення інформації про досліджувані об'єкти чи процеси та підвищити точність синтезованих моделей, а також збільшити рівень їх адаптації у випадку отримання нових даних про об'єкти чи процеси розпізнавання. Результати НДР рекомендуються для використання при вирішенні завдань розпізнавання образів, прийняття рішень тощо. Опис продукції Метод донавчання синтезованих розпізнавальних моделей передбачає виконання етапів видобування та угрупування коригувальних екземплярів, розпізнавання за якими за допомогою існуючої моделі призводить до некоректних результатів, а також побудову коригувального блоку, який узагальнює дані коригувальних екземплярів, і впровадження його у вже існуючу модель. Запропонований метод дозволяє уникати використання складних обчислювальних ітеративних процедур структурного та параметричного синтезу розпізнавальних моделей на основі повних наборів даних, що характерно для існуючих аналогів. Метод дозволяє скоротити час синтезу розпізнавальних моделей в процесі оновлення інформації про досліджувані об'єкти чи процеси та підвищити точність синтезованих моделей, а також збільшити рівень їх адаптації у випадку отримання нових даних про об'єкти чи процеси розпізнавання. Автори роботи Ільяшенко Матвій Борисович Бондаренко Валерій Олегович Кусаков Артем Володимирович Литвин Віктор Андрійович Льовкін Валерій Миколайович Мамутов Дмитро Юрійович Олійник Андрій Олександрович Оленченко Ігор Ігорович Додано в НРАТ 2020-04-02 Закрити