Information processing with an optical sensor when incomplete initial information

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorParkhomey, I.
dc.contributor.authorBatrak, Ye.
dc.contributor.authorTsopa, N.
dc.contributor.authorZeniv, I.
dc.date.accessioned2020-03-11T15:16:27Z
dc.date.available2020-03-11T15:16:27Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractenThe range of tasks, solved by the properties of classification and generalization, is quite broad. However, the quality of solving to the problem, for one reason or another, is not always the same. Some tasks cannot be solved at once, but a detailed study of phenomenon allows us to make the necessary classification. For instance, the task is to divide the objects, with the same geometric dimensions and objects, by visual observation into two classes. Moreover, the part is made of steel, and another one - of gypsum. In principle, such task cannot be solved. To classify these subjects, a more detailed study of them is required. It is sufficiently to get data on the weight of objects, so that the task of classification has become trivial. The difficulty is to find such a description of phenomenon, in which the image (phenomenon), within each class, would have defined similar properties. Therefore, in order to eliminate the effect of interference on the recognition process, it is proposed to introduce a special decisive rule based on the fact that the decision to attach the image to the image is made on the basis of an analysis of images that have fallen into a definite close space that is classified. Using this method, the solutions, that are almost unintelligible to the errors that arise due to the effects of interference, are found. Therefore, in incrementstheset of images, this rule passes into the Bayes’ rule.uk
dc.description.abstractruОбласть задач, решаемых с помощью свойств классификации и обобщения достаточно широка. Однако качество решения задач по тем илииным причинам не всегда бывает одинаковым. Например, если будет поставлена задача, с помощью визуальных наблюдений, разделить на два класса одинаковые по геометрическим размерам и по цвіту предметы. Причем часть зготовлена из стали, а часть – из гипса. Для классификации таких предметов достаточно получить данные о весе предметов, чтобы задача классификации превратилась в тривиальную. Сложность в данном случае заключается в отыскании такого описания явлений, при котором изображение (явления) в середине каждого класса имели бы определённые подобне свойства. Поэтому, для устранения влияния помех на процесс распознавания, предлагается ввести спеціальное решающее правило. Данное правило основывается на том, что решение про принадлежность изображения к образу, выноситься на основание анализа изображения, которое попало в определённое близкое пространство, которое классифицируется. С помощью этого метода находять решения, которые почти не чувствительны к погрешностям, что возникают в результате воздействия помех. Поэтому при увеличении множества зображений это правило переходит в правило Байеса.uk
dc.description.abstractukОбласть задач, що вирішуються за допомогою властивостей класифікації та узагальнення досить широка. Однак якість вирішення задач по тим або інших причинах не завжди буває однаковою. Наприклад, якщо буде поставлена задача за допомогою візуальних спостережень розділити на два класи однакові за геометричними розмірами і за кольором предмети. Причому частина виготовлена зі сталі, а частина - з гіпсу. Для класифікації таких предметів достатньо отримати дані про вагу предметів, щоб задача класифікації перетворилася в тривіальну. Складність в даному випадку полягає у відшуканні такого опису явищ, при якому зображення (явища) у середині кожного класу мали би визначені подібні властивості. Тому для усунення впливу завад на процес розпізнавання пропонується ввести спеціальне вирішальне правило, яке засновано на тому, що рішення про належність зображення до образу виноситься на основі аналізу зображень, що потрапили в певний близький простір, який класифікується. За допомогою цього методу знаходять рішення, які майже нечуттєві до похибок, які виникають внаслідок впливу завад. Тому при збільшенні множини зображень це правило переходить у правило Байєса.uk
dc.format.pagerangePp. 53-64uk
dc.identifier.citationInformation processing with an optical sensor when incomplete initial information / I. Parkhomey, Ye. Batrak, N. Tsopa, I. Zeniv // Адаптивні системи автоматичного управління : міжвідомчий науково-технічний збірник. – 2019. – № 1 (34). – С. 53–64. – Бібліогр.: 20 назв.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/1560-8956.1.2019.178229
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/32210
dc.language.isoenuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceАдаптивні системи автоматичного управління : міжвідомчий науково-технічний збірник, 2019, № 1 (34)uk
dc.subjectautocorrelation functionuk
dc.subjectinvarianceuk
dc.subjectcoefficient of similarityuk
dc.subjectrecognitionuk
dc.subjectdescription of imagesuk
dc.subjectimage borderuk
dc.subjectsignal processinguk
dc.subjectавтокореляційна функціяuk
dc.subjectінваріантністьuk
dc.subjectкоефіцієнт подібностіuk
dc.subjectрозпізнаванняuk
dc.subjectопис зображеньuk
dc.subjectмежі зображенняuk
dc.subjectобробка сигналівuk
dc.subjectавтокорреляционная функцияuk
dc.subjectинвариантностьuk
dc.subjectкоэффициент сходстваuk
dc.subjectраспознаваниеuk
dc.subjectописание изображенийuk
dc.subjectграницы изображенияuk
dc.subjectобработка сигналовuk
dc.subject.udc004.652uk
dc.titleInformation processing with an optical sensor when incomplete initial informationuk
dc.title.alternativeОбробка інформації оптичним датчиком робота за умови неповної вхідної інформаціїuk
dc.title.alternativeОбработка информации оптическими датчиками робота при условии неполной входной информацииuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
asau2019-1_07Parkhomey-Batrak.pdf
Розмір:
357.19 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.06 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Адаптивні системи автоматичного управління: міжвідомчий науково-технічний збірник, № 1 (34)