Головна Головна -> Реферати українською -> Дисертації та автореферати -> моделювання систем розпізнавання на основі показників вірогідності для малих тестових вибірок

моделювання систем розпізнавання на основі показників вірогідності для малих тестових вибірок

Назва:
моделювання систем розпізнавання на основі показників вірогідності для малих тестових вибірок
Тип:
Реферат
Мова:
Українська
Розмiр:
17,80 KB
Завантажень:
299
Оцінка:
 
поточна оцінка 5.0


Скачати цю роботу безкоштовно
Пролистати роботу: 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12 
Національний університет "Львівська політехніка"
Таянов Віталій Анатолійович
УДК 519.2+004.93
моделювання систем розпізнавання на основі
показників вірогідності для малих тестових вибірок
01.05.02 – математичне моделювання та обчислювальні методи
автореферат
дисертації на здобуття наукового ступеня
кандидата технічних наук
Львів - 2007


Дисертацією є рукопис
Робота виконана у Фізико-механічному інституті
ім. Г.В.Карпенка НАН України.
Науковий керівник: доктор технічних наук, професор
Русин Богдан Павлович
завідувач відділу методів і систем обробки, аналізу
та ідентифікації зображень
Фізико-механічного інституту ім. Г.В.Карпенка
НАН України, м. Львів
Офіційні опоненти: доктор фізико-математичних наук, професор
Яворський Ігор Миколайович
завідувач відділу відбору та обробки
стохастичних сигналів
Фізико-механічного інституту ім. Г.В.Карпенка
НАН України, м. Львів
кандидат технічних наук, доцент
Яцків Василь Васильович
доцент кафедри спеціалізованих комп’ютерних систем
Тернопільського державного економічного університету
Провідна установа: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова
НАН України, відділ керуючих машин та систем,
м. Київ
Захист відбудеться “1” березня 2007 р. о 1600 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 35.052.05 у Національному університеті “Львівська політехніка” (79013, Львів-13, вул.С.Бандери, 12).
З дисертацією можна ознайомитися у бібліотеці Національного університету “Львівська політехніка” (79013, Львів-13, вул.Професорська,1).
Автореферат розісланий “30” січня 2007 р.
Вчений секретар спеціалізованої
вченої ради, д.т.н., проф. Бунь Р.А.


Загальна характеристика роботи
Актуальність теми. Системи розпізнавання (СР) широко використовуються в різноманітних сферах діяльності людини. Це однаково стосується робототехніки, медичної та технічної діагностики, метеорології, геології, криміналістики, біометрії, металофізики тощо. Розпізнавання довільних об’єктів або явищ вимагає створення спеціалізованих систем, що призначені для розпізнавання тих або інших об’єктів чи явищ. При проектуванні спеціалізованих СР зручно мати їх опис у вигляді математичної моделі, яка дає можливість встановити залежність вірогідності роботи систем від їх параметрів. Для багатьох спеціалізованих СР їх структура є сталою, а змінюються лише її параметри, що повинно бути відображено у моделі.
Сучасні СР є доволі складними з точки зору їхнього алгоритму роботи. Ці алгоритми, як правило, мають цілу низку параметрів, що визначають вірогідність їх роботи. Особливий інтерес представляють системи, що працюють в умовах малих вибірок. Прикладами таких систем є системи, де отримання нового тестового зразка є тривалим процесом або реалізація експерименту є дорогою. Подібні системи мають застосування в таких галузях науки, як медицина, генетика, біологія, металофізика, тощо. З іншого боку, класи образів для деяких систем мають обмежену розмірність, яка не може бути розширена в принципі на даний момент, наприклад, кількість можливих хвороб конкретного органу в медицині або кількість класів зернистості сталі в металофізиці.
Для того, щоб провести швидку оптимізацію параметрів алгоритмів, потрібно мати високоінформативні показники оцінки вірогідності їх роботи, які достатньо чутливі до змін цих параметрів в умовах малих вибірок. Класичні статистичні методи оцінки вірогідності роботи СР нездатні задовольнити переліченим вище умовам. Це означає, що їх неможливо використовувати для проведення оптимізації параметрів моделі класифікаторів, а отже й синтезу СР.
Вищезгадані обставини вказують на необхідність застосування диференційних підходів щодо визначення оцінок вірогідності роботи СР. Ідея визначення вірогідності розпізнавання окремо тестованого образу та введення відповідних показників дає можливість отримати набагато більше інформації про вірогідність роботи СР в умовах малої кількості прецедентів.
Задача, що розв’язувалась в рамках дисертаційної роботи, полягала у створенні математичної моделі СР у вигляді функціоналу параметричної вірогідності, що задається на основі введених прототипних та ймовірнісних показників диференційної оцінки вірогідності роботи цих систем.

Завантажити цю роботу безкоштовно
Пролистати роботу: 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12 



Реферат на тему: моделювання систем розпізнавання на основі показників вірогідності для малих тестових вибірок

BR.com.ua © 1999-2017 | Реклама на сайті | Умови використання | Зворотній зв'язок