2019
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/40562
Переглянути
2 результатів
Результати пошуку
Документ Питання побудови деревоподібних моделей розпізнавання образів(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2019) Повхан, І. Ф.Робота піднімає важливі питання теорії розпізнавання образів (дискретних об‘єктів), які пов‘язані з загальною проблематикою побудови деревоподібних схем розпізнавання, класифікації та плавно підводить до концепції алгоритмічного дерева класифікації, що безумовно є найвищим рівнем абстракції в теорії дерев розпізнавання. Простий, ефективний, економний метод побудови логічного дерева класифікації навчальної вибірки дозволяє забезпечити необхідну швидкодію, рівень складності схеми розпізнавання, що гарантує проведення простого та повного розпізнавання дискретних об‘єктів. На сьогоднішній день існують різноманітні методи побудови як логічних дерев з одноразовим використанням ознак в структурі логічного дерева (алгоритми випадкових дерев, метод розгалуженого вбору ознак з початковою оцінкою інформативності), так і дерев з повторами різних ознак на ярусах логічного дерева (алгоритм побудови дерева з покроковою оцінкою важливості ознак, тощо). В роботі фіксуються суттєві переваги логічних дерев класифікації – програмна простота побудови дерева класифікації, зменшення часу загальної генерації логічного дерева та інше.Документ Задача загальної оцінки складності максимального побудованого логічного дерева класифікації(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2019) Повхан, І. Ф.Робота присвячена проблемам теорії розпізнавання дискретних об'єктів, які пов'язані з загальною оцінкою складності результуючого логічного дерева класифікації. Дається загальна оцінка складності отриманих граф-схемних моделей у вигляді логічних дерев. Виведені числові оцінки в перспективі дозволяють розробити ефективні моделі схем мінімізації логічних дерев класифікації, а отже отримати мінімальну форму системи розпізнавання дискретних об'єктів. Отримані результати принципово важливі в задачах, які пов'язані з логічними деревами класифікації. Робота актуальна для всіх методів розпізнавання образів в яких отримана функція класифікації може бути представлена у вигляді логічного дерева.