Розпізнавання об’єктів на основі векторної міри близькості образів у просторі похибок
| dc.contributor.author | Четирбок, Петро Васильович | |
| dc.contributor.degreedepartment | - | uk |
| dc.contributor.degreefaculty | Навчально-науковий комплекс «Інститут прикладного системного аналізу» | uk |
| dc.contributor.degreegrantor | Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут" | uk |
| dc.date.accessioned | 2015-11-19T10:31:18Z | |
| dc.date.available | 2015-11-19T10:31:18Z | |
| dc.date.issued | 2015 | |
| dc.description.abstracten | The Thesis on competition for the scientific degree of candidate of engineering sciences on specialty 05.13.23 - artificial intelligence systems and techniques. - National Academy of Science of Ukraine and the Ministry of Education and Science of Ukraine, «Іnstitute Applied Systems Analysis» NTUU «Kyiv polytechnic Institute». – Kyiv, 2015. In this work the methods of neuron networks theory have been grounded and developed concerning the solution of the task of objects recognition with the use of criterion on the basis of vectorial measure of closeness of patterns in errors space. 1. The decision rule has been built for classification of objects in the form of electrooptical images, which enables the reliable recognition under the conditions of presence of noise. 2. The application of criterion on the basis of vectorial measure of closeness of patterns in space of errors allowed to shorten the quantity of classification errors of objects of electro-optical images. 3. The result of the work are applied in the educational process of the university for preparation of specialists in industry of information technologies. | uk |
| dc.description.abstractru | Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.23 ─ системы и методы искусственного интеллекта. – Национальная академия наук Украины и Министерство образования и науки Украины, «Інститут прикладного системного анализа» НТТУ «Киевский политехнический институт». – Киев, 2015. В работе обоснованы и развиты методы, использующиеся в теории нейронных сетей, для решения задачи распознавания объектов с использованием критерия на основе векторной меры близости образов в пространстве ошибок: 1. Построено решающее правило для классификации объектов в форме электрооптических изображений, который обеспечивает надежное распознавание в условиях наличия шумовых составных изображений. 2. Применение векторного критерия на основе меры близости образов в пространстве ошибок позволило сократить количество ошибочно классифицированных объектов электрооптических изображений в сравнении с другими методами. 3. Результаты работы применены в учебном процессе университета для подготовки специалистов в отрасли информационных технологий. | uk |
| dc.description.abstractuk | Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.23 ─ системи та засоби штучного інтелекту. – Національна академія наук України і Міністерство освіти та науки України, «Інститут прикладного системного аналізу» НТТУ «Київський політехнічний інститут». – Київ, 2015. У роботі обґрунтовані й розвинені методи, що використовуються у теорії нейронних мереж для розв’язання задачі розпізнавання об’єктів з використанням критерію на основі векторної міри близькості образів у просторі похибок: 1. Побудовано вирішуюче правило для класифікації об′єктів у формі електрооптичних зображень, яке забезпечує надійне розпізнавання в умовах наявності шумових складових зображень. 2. Застосування критерію векторної міри близькості образів у просторі похибок дозволило скоротити кількість помилково класифікованих в об’єктів електрооптичних зображень у порівнянні з іншими методами. 3. Результати роботи застосовані в навчальному процесі університету для підготовки фахівців в галузі інформаційних технологій. | uk |
| dc.format.page | 21 л. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/13897 | |
| dc.language.iso | uk | uk |
| dc.publisher | Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут" | uk |
| dc.publisher.place | Київ | uk |
| dc.status.pub | published | uk |
| dc.subject.udc | 004.932.721 | uk |
| dc.title | Розпізнавання об’єктів на основі векторної міри близькості образів у просторі похибок | uk |
| dc.type | Other | uk |
| thesis.degree.level | candidate | uk |
| thesis.degree.name | кандидат технічних наук | uk |
| thesis.degree.speciality | 05.13.23 ─ системи та засоби штучного інтелекту | uk |