Представлены постановка задачи по разработке критерия распознавания объектов в условиях стохастической неопределённости и основные положения, содержащие её решение. Проанализированы существующие критерии распознавания, обосновано преимущество их сочетания. Приведён математический вывод критерия принятия решения о принадлежности распознаваемых объектов к одному из двух классов. Изучены проблемные вопросы тематики и определены требования к критерию распознавания.
Идентификаторы и классификаторы
- eLIBRARY ID
- 68005706
Необходимость решения задачи распознавания объектов обусловлена тем, что она входит в круг задач искусственного интеллекта, на базе которого уже создаются различные робототехнические средства с большой вычислительной мощностью и способностью принимать решения. Критерии, используемые для решения этой задачи, обладают индивидуальным набором исходных данных, ограничивающих их практическое применение.
Данной теме посвящено множество научных работ, где затрагиваются вопросы по распознаванию объектов, созданию новых и модификации существующих критериев распознавания, исследованию качества методов, используемых для решения задач проверки статистических гипотез [1—4]. Однако в них рассматриваются частные задачи распознавания, которые не всегда могут быть реализованы на практике.
Список литературы
- Лютин В. И., Десятирикова Е. Н. Технология определения байесовского риска моделированием по методу Монте-Карло алгоритма принятия решений по критерию Неймана - Пирсона // Вестник Воронежского государственного университета. Сер.: Системный анализ и информационные технологии. Воронеж: Воронежский государственный университет. 2014. № 1. С. 20-26. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=21490436 (дата обращения: 16.02.2024).
- Орлов А. И. Базовые результаты математической теории классификации //Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2015. № 110. С. 219-239. URL: item.asp?id=24114543 (дата обращения: 11.02.2024). EDN: UHSEAF
- Орлов А. И. Реальные и номинальные уровни значимости при проверке статистических гипотез // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2015. № 114. С. 42-54. URL: item.asp?id=25280347 (дата обращения: 09.02.2024). EDN: VHFLQJ
- Ganesh A. Hari, Jaimaruthi N. On Statistical Hypothesis Testing Based on Interval Type-2 Hexagonal Fuzzy Numbers // International Journal of Fuzzy Mathematical Archive. 2017. V. 14. No. 1. Р. 69-79. URL: https://www.indianjournals.com/ijor.aspx?target=ijor:ijfma&volume=14&issue=1&article009 (дата обращения: 16.02.2024).
- Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов. М.: Наука, 1979. 368 с.
- Вальд А. Последовательный анализ. М.: Физматлит, 1960. 328 с.
- Пересада В. П. Автоматическое распознавание объектов. Л.: ЭНЕРГИЯ, 1970. 92 с.
Выпуск
Другие статьи выпуска
Разработана математическая модель механической передачи, содержащей тормоз для удержания нагрузки в требуемом положении в пространстве без потребления энергии исполнительным двигателем следящего привода. Приведён пример использования разработанной математической модели при моделировании функционирования следящего привода.
Предложены две формы визуализации функции вероятности попадания - плоскостная и пространственная. Представлена методика выполнения вычислений. Приведён типовой пример оценки эффективности.
Предложен новый метод повышения точности аналого-цифрового преобразования сигналов путём разбиения входного сигнала на составляющие для их параллельной оцифровки, позволяющий снизить шум квантования за счёт увеличения разрядности преобразования.
Представлена подсистема для автоматизации мониторинга и анализа цен интернет-магазинов. Описаны основные технологические этапы разработки подсистемы для автоматизации этих процессов. Приведены примеры визуализации информации, полученной в результате использования данной подсистемы.
Представлены результаты проведённых авторами исследований методов оценки функциональной эффективности распределённых информационно-управляющих систем организационного типа. Предложен обобщённый показатель, позволяющий получать оценки их функциональной эффективности с учётом важности органов управления и работоспособности комплексов средств автоматизации на объектах оснащения исходя из динамики функционирования систем в течение всего периода прогнозирования.
Рассмотрены протоколы автоматизации SECS/GEM международной ассоциации SEMI для интеграции полупроводникового оборудования в общую систему автоматизированного производства и способ сопряжения технологического оборудования разных производителей путём стандартизации процедур обмена сообщениями с использованием протоколов SECS/GEM. Описана коммуникация между интегрированным кластерным оборудованием и центральным компьютером предприятия. Показаны кодирование и упаковка сообщений в SECS-II и HSMS.
Исследована процедура моделирования работ, связанных с проектированием и разработкой сложной бортовой аппаратуры. Обучение модели, созданной с применением методов машинного обучения, осуществлено на основе данных, полученных в процессе предыдущих разработок в этой области.
Разработана машинная математическая модель двухосной системы наведения исполнительного устройства в инерциальном пространстве с обходом опасной зоны. Предложена структурная схема модуля управления обходом опасной зоны, эффективность которой подтверждена результатами математического моделирования.
Описан процесс решения задачи целераспределения эффекторов по выявленным целям в рамках дискретной оптимизации с использованием целочисленного линейного программирования. Задача адаптирована для систем управления полем боя. Приведены возможные варианты целевых функций целераспределения. Предложен алгоритм решения, построенный на методе полного перебора. Проведено сопоставление трёх решений, основанных на переборе, венгерском методе и использовании среды MathCAD.
Предложен алгоритм автоматизации процесса электронного проектирования на основе ATPG и методов нейронной сети. Получены данные об откатах для всех неисправностей типа stuck-at-0 и stuck-at-1. Достигнут оптимальный набор тренировочных данных для максимальной производительности нейронной сети. Отмечено, что предлагаемый метод обучения требует меньшего общего количества откатов для всех неисправностей в рассматриваемых схемах.
Рассмотрены основы расчёта теплового режима электронного блока типовой конструкции с естественным воздушным охлаждением. В первой части работы представлены структура тепловых потоков и методы расчёта их параметров, во второй разработаны схемы программы, экранные формы и их структуры. В данной части работы показан процесс написания текста программы на объектно-ориентированном языке высокого уровня и опубликованы наиболее характерные фрагменты кода.
Представлены математическая модель двухкамерной измерительной системы определения координат объектов по их цифровым изображениям и методика определения взаимной ориентации и положения на бронеобъекте каналов наблюдения в совокупности, направленные на математическое описание прицельно-наблюдательного комплекса как многокамерной единой системы определения координат и параметров движения целей в круговом секторе наблюдения.
Рассмотрена работа привода для дистанционного управления спусковым механизмом зенитной установки в режиме одиночного выстрела. Выполнено моделирование временны́ х характеристик системы при формировании одиночного импульса. Проведён анализ быстродействия и стабильности системы с учётом параметров привода спускового механизма.
Рассмотрено сетевое взаимодействие морского автономного надводного судна и центра дистанционного управления. Даны анализ необходимой информации, поступающей от оборудования судна в центр дистанционного управления, и обзор способов передачи данных с учётом удалённости судна от центра дистанционного управления и степени автономности. Отмечено, что из всех рассмотренных способов передачи данных единственно возможной является спутниковая связь.
Издательство
- Издательство
- АО "НТЦ Элинс"
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 124460, город Москва, город Зеленоград, Панфиловский пр-кт, д. 4 стр. 1, пом V; ком 1-9
- Юр. адрес
- 124460, город Москва, город Зеленоград, Панфиловский пр-кт, д. 4 стр. 1, пом V; ком 1-9
- ФИО
- Тикменов Василий Николаевич (Руководитель)
- Сайт
- https://elins.ru/