Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: http://ela.kpi.ua/handle/123456789/1403
Title: Розпізнавання зображень з використанням систем з нечіткою логікою
Advisors: Зайченко О.
Keywords: системи нечіткого логічного висновку
нечіткі нейронні мережі
функція належності
мультиспектральна система
електрооптичні зображення
класифікація об'єктів
Issue Date: 2008
Citation: Розпізнавання зображень з використанням систем з нечіткою логікою : звіт про НДР (заключ.) / НТУУ "КПІ" ; кер. роб. О. Зайченко. - К., 2008. - 183 л. + CD-ROM. - Д/б №2996
Abstract: У підсумковому звіті розглянуті і досліджені теоретичні і практичні питання розробки нових ефективних методів класифікації та розпізнавання об’єктів на основі системи нечіткого логічного виводу та нечітких нейронних мереж і створення автоматизованої системи розпізнавання об’єктів електрооптичних зображень. Визначено архітектуру автоматизованої системи розпізнавання об’єктів електрооптичних зображень.. Розроблено алгоритми попередньої обробки електрооптичних зображень, отриманих за допомогою мультиспектральної системи. Досліджено алгоритми генерації нечітких правил висновку в задачі розпізнавання об’єктів електрооптичних зображень. Розроблено алгоритми навчання параметрів функцій належності нечіткої нейронної мережі (ННМ) для класифікації об’єктів електрооптичних зображень: градієнтний із автоматичною корекцією кроку, спряжених градієнтів та генетичний. Розроблено програми на мові IDL, які реалізують вищевказані алгоритми і інтегровані із системою обробки зображень ENVI-4 Проведено експериментальні дослідження розроблених алгоритмів навчання ННМ в задачі класифікації об’єктів електрооптичних зображень і їх порівняння з класичним методом навчання. В результаті експериментів визначено найбільш ефективний метод навчання параметрів функцій належності нечітких правил висновку.
URI: http://ela.kpi.ua/handle/123456789/1403
Appears in Collections:Звіти про науково-дослідні роботи (доступ у чит. залі № 11 НТБ)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
2996.pdf
  Restricted Access
5.11 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.