2016

Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/21405

Переглянути

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 2 з 2
  • Ескіз
    Документ
    Оптимізація контрольних допусків на ознаки розпізнаванні при машинному навчанні
    (НТУ "ХПІ", 2016) Дрофа, Вікторія Олександрівна
    Запропоновано в рамках інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології аналізу даних алгоритм машинного навчання системи розпізнавання зображень морфології тканин при діагностування онкопатологій. При цьому оптимізація контрольних допусків на діагностичні ознаки здійснюється за паралельно-послідовним алгоритмом, що дозволяє підвищити достовірність і оперативність машинного навчання Для забезпечення інваріантності алгоритму навчання системи розпізнавання до зсуву та повороту оброблення зображень здійснювалося у полярній системі координат. Реалізація алгоритму розглянуто на прикладі розпізнавання цифрових морфологічних зображень тканин, отриманих методом біопсії.
  • Ескіз
    Документ
    Інформаційно-екстремальний алгоритм машинного навчання системи розпізнавання транспортних засобів
    (НТУ "ХПІ", 2016) Довбиш, Анатолій Степанович; Симоновський, Юлій Виталійович; Коробченко, Олена Владиславівна; Летюга, Максим Анатолійович
    Розглядається в рамках інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології аналізу даних, що ґрунтується на максимізації інформаційної спроможності системи в процесі її навчання, метод інформаційного синтезу геоінформаційної системи розпізнавання об’єктів на місцевості. Метою статті є підвищення функціональної ефективності геоінформаційної системи розпізнавання транспортного засобу на автомагістралі, обладнаної стаціонарною відеокамерою. Реалізовано інформаційно-екстремальний алгоритм машинного навчання системи розпізнавання із оптимізацією контрольних допусків на ознаки розпізнавання. Як критерій функціональної ефективності машинного навчання використано інформаційну міру Шеннона, яка є функціоналом точнісних характеристик класифікаційних рішень, що приймаються на кожному кроці навчання. Запропонований алгоритм машинного навчання реалізовано на прикладі розпізнавання автомобіля на автомагістралі.