4 research outputs found
ΠΠ½Π°Π»ΠΈΠ· ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡΠ°Π»ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΡ Π΄Π°Π½Π½ΡΡ Π² Π·Π°Π΄Π°ΡΠ°Ρ ΠΌΠ½ΠΎΠ³ΠΎΠΊΡΠΈΡΠ΅ΡΠΈΠ°Π»ΡΠ½ΠΎΠΉ ΠΎΠΏΡΠΈΠΌΠΈΠ·Π°ΡΠΈΠΈ ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡΠ½ΡΡ ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΠΉ
ΠΠ°ΠΊΠΎΠΏΠ»Π΅Π½ΠΈΠ΅ Π΄Π°Π½Π½ΡΡ
ΠΎ ΠΏΡΠΎΡΠ΅ΡΡΠ°Ρ
ΡΠΏΡΠ°Π²Π»Π΅Π½ΠΈΡ ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡΠ°ΠΌΠΈ ΠΈ ΡΠΈΠΏΠΎΠ²ΡΡ
ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΡΡ
ΡΠ΄Π΅Π»Π°Π»ΠΎ Π°ΠΊΡΡΠ°Π»ΡΠ½ΡΠΌΠΈ ΠΈΡΡΠ»Π΅Π΄ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ, ΡΠ²ΡΠ·Π°Π½Π½ΡΠ΅ Ρ ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅Π½Π΅Π½ΠΈΠ΅ΠΌ ΠΌΠ΅ΡΠΎΠ΄ΠΎΠ² ΠΈΠ½ΠΆΠ΅Π½Π΅ΡΠΈΠΈ Π·Π½Π°Π½ΠΈΠΉ Π΄Π»Ρ ΠΌΠ½ΠΎΠ³ΠΎΠΊΡΠΈΡΠ΅ΡΠΈΠ°Π»ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΏΠΎΠΈΡΠΊΠ° Π²Π°ΡΠΈΠ°Π½ΡΠΎΠ², ΠΊΠΎΡΠΎΡΡΠ΅ Π·Π°Π΄Π°ΡΡ ΠΎΠΏΡΠΈΠΌΠ°Π»ΡΠ½ΡΠ΅ Π½Π°ΡΡΡΠΎΠΉΠΊΠΈ ΠΏΠ°ΡΠ°ΠΌΠ΅ΡΡΠΎΠ² ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡΠ½ΠΎΠΉ ΡΡΠ΅Π΄Ρ. Π¦Π΅Π»Ρ: ΡΠ°Π·ΡΠ°Π±ΠΎΡΠΊΠ° ΠΌΠ΅ΡΠΎΠ΄ΠΈΠΊΠΈ ΠΏΠΎΠΈΡΠΊΠ° ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡΠ°Π»ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΠΈ Π³ΡΡΠΏΠΏ ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡΠΎΠ², ΠΊΠΎΡΠΎΡΡΠ΅ ΠΌΠΎΠ³ΡΡ Π±ΡΡΡ ΠΎΡΠ΅Π½Π΅Π½Ρ Π½Π° ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π΅ ΠΊΠΎΠ½ΡΠ΅ΠΏΡΠΈΠΈ Π΄ΠΎΠΌΠΈΠ½ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΠΈ ΠΈΠ½ΡΠ΅ΡΠΏΡΠ΅ΡΠΈΡΠΎΠ²Π°ΡΡΡΡ Π² ΡΠ΅ΡΠΌΠΈΠ½Π°Ρ
ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡΠ½ΡΡ
ΠΏΠ΅ΡΠ΅ΠΌΠ΅Π½Π½ΡΡ
ΠΈ ΠΏΠΎΠΊΠ°Π·Π°ΡΠ΅Π»Π΅ΠΉ ΡΡΡΠ΅ΠΊΡΠΈΠ²Π½ΠΎΡΡΠΈ. ΠΠ΅ΡΠΎΠ΄Ρ: ΠΎΠ±ΠΎΠ³Π°ΡΠ΅Π½ΠΈΠ΅ Π²ΡΠ±ΠΎΡΠΊΠΈ Ρ ΡΠΎΡ
ΡΠ°Π½Π΅Π½ΠΈΠ΅ΠΌ Π½Π΅ΡΠ²Π½ΠΎΠΉ ΡΠ²ΡΠ·ΠΈ ΠΌΠ΅ΠΆΠ΄Ρ ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡΠ½ΡΠΌΠΈ ΠΏΠ΅ΡΠ΅ΠΌΠ΅Π½Π½ΡΠΌΠΈ ΠΈ ΠΏΠΎΠΊΠ°Π·Π°ΡΠ΅Π»ΡΠΌΠΈ ΡΡΡΠ΅ΠΊΡΠΈΠ²Π½ΠΎΡΡΠΈ ΠΎΡΡΡΠ΅ΡΡΠ²Π»ΡΠ΅ΡΡΡ Ρ ΠΏΠΎΠΌΠΎΡΡΡ ΠΏΡΠΎΠ³Π½ΠΎΠ·ΠΈΡΡΡΡΠ΅ΠΉ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΡΠ΅ΡΠ΅Π²ΠΎΠΉ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ. ΠΠ»Ρ ΠΎΠ±Π½Π°ΡΡΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΡΠΎΠ½ΡΠ° ΠΠ°ΡΠ΅ΡΠΎ Π² ΠΌΠ½ΠΎΠ³ΠΎΠΌΠ΅ΡΠ½ΠΎΠΌ ΠΊΡΠΈΡΠ΅ΡΠΈΠ°Π»ΡΠ½ΠΎΠΌ ΠΏΡΠΎΡΡΡΠ°Π½ΡΡΠ²Π΅ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΡΠ΅ΡΡΡ Π½Π°Π±ΠΎΡ Π³Π΅Π½Π΅ΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈΡ
Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΠΎΠ². ΠΠ½ΡΠΎΠ»ΠΎΠ³ΠΈΡ ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡΠΎΠ² ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»ΡΠ΅ΡΡΡ ΠΏΠΎΡΠ»Π΅ ΠΊΠ»Π°ΡΡΠ΅ΡΠΈΠ·Π°ΡΠΈΠΈ Π²Π°ΡΠΈΠ°Π½ΡΠΎΠ² Π² ΠΏΡΠΎΡΡΡΠ°Π½ΡΡΠ²Π΅ ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΠΉ ΠΈ ΠΏΡΠ΅ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΠΊΠ»Π°ΡΡΠ΅ΡΠ½ΠΎΠΉ ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΡ Π² ΠΊΡΠΈΡΠ΅ΡΠΈΠ°Π»ΡΠ½ΠΎΠ΅ ΠΏΡΠΎΡΡΡΠ°Π½ΡΡΠ²ΠΎ. ΠΠ²ΡΠΎΠΌΠ°ΡΠΈΠ·Π°ΡΠΈΡ ΠΏΠΎΠΈΡΠΊΠ° Π² ΠΌΠ½ΠΎΠ³ΠΎΠΌΠ΅ΡΠ½ΠΎΠΌ ΠΏΡΠΎΡΡΡΠ°Π½ΡΡΠ²Π΅ Π·ΠΎΠ½Ρ Π½Π°ΠΈΠ±ΠΎΠ»ΡΡΠ΅ΠΉ ΠΊΡΠΈΠ²ΠΈΠ·Π½Ρ ΡΡΠΎΠ½ΡΠ° ΠΠ°ΡΠ΅ΡΠΎ, ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»ΡΡΡΠ΅ΠΉ ΡΠ°Π²Π½ΠΎΠ²Π΅ΡΠ½ΡΠ΅ ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡΠ½ΡΠ΅ ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΡ, ΠΈΡ
Π²ΠΈΠ·ΡΠ°Π»ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΡ ΠΈ ΠΈΠ½ΡΠ΅ΡΠΏΡΠ΅ΡΠ°ΡΠΈΡ ΠΎΡΡΡΠ΅ΡΡΠ²Π»ΡΡΡΡΡ Ρ ΠΏΠΎΠΌΠΎΡΡΡ ΠΏΠ»ΠΎΡΠΊΠΎΠ³ΠΎ Π΄Π΅ΡΠ΅Π²Π° ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΠΉ. Π Π΅Π·ΡΠ»ΡΡΠ°ΡΡ: ΠΏΠ»ΠΎΡΠΊΠΎΠ΅ Π΄Π΅ΡΠ΅Π²ΠΎ ΡΡΡΠΎΠΈΡΡΡ ΠΏΡΠΈ Π»ΡΠ±ΠΎΠΉ ΡΠ°Π·ΠΌΠ΅ΡΠ½ΠΎΡΡΠΈ ΠΊΡΠΈΡΠ΅ΡΠΈΠ°Π»ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΏΡΠΎΡΡΡΠ°Π½ΡΡΠ²Π° ΠΈ ΠΈΠΌΠ΅Π΅Ρ ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΡ, ΠΊΠΎΡΠΎΡΠ°Ρ ΠΈΠΌΠ΅Π΅Ρ ΡΠΎΠΏΠΎΠ»ΠΎΠ³ΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠ΅ ΡΠΎΠΎΡΠ²Π΅ΡΡΡΠ²ΠΈΠ΅ Ρ ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡΠΈΡΠΌΠΈ ΡΠ°Π·Π΄Π΅Π»ΡΠ΅ΠΌΡΡ
ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ² ΠΊΠ»Π°ΡΡΠ΅ΡΠΎΠ² ΠΈΠ· ΠΌΠ½ΠΎΠ³ΠΎΠΌΠ΅ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΏΡΠΎΡΡΡΠ°Π½ΡΡΠ²Π° Π½Π° ΠΏΠ»ΠΎΡΠΊΠΎΡΡΡ. ΠΠ»Ρ ΡΠ°Π·Π»ΠΈΡΠ½ΡΡ
Π²ΠΈΠ΄ΠΎΠ² ΠΏΡΠ΅ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠΉ ΠΈ ΠΊΠΎΡΡΠ΅Π»ΡΡΠΈΠΉ ΠΌΠ΅ΠΆΠ΄Ρ ΠΏΠΎΠΊΠ°Π·Π°ΡΠ΅Π»ΡΠΌΠΈ ΡΡΡΠ΅ΠΊΡΠΈΠ²Π½ΠΎΡΡΠΈ ΠΈ ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡΠ½ΡΠΌΠΈ ΠΏΠ΅ΡΠ΅ΠΌΠ΅Π½Π½ΡΠΌΠΈ ΠΏΠΎΠΊΠ°Π·Π°Π½ΠΎ, ΡΡΠΎ ΡΡΠ°ΡΡΠΊΠΈ Π½Π°ΠΈΠ±ΠΎΠ»ΡΡΠ΅ΠΉ ΠΊΡΠΈΠ²ΠΈΠ·Π½Ρ ΡΡΠΎΠ½ΡΠ° ΠΠ°ΡΠ΅ΡΠΎ ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»ΡΡΡΡΡ Π»ΠΈΠ±ΠΎ ΡΠΎΠ΄Π΅ΡΠΆΠΈΠΌΡΠΌ ΡΠ΅Π»ΠΎΠ³ΠΎ ΠΊΠ»Π°ΡΡΠ΅ΡΠ°, Π»ΠΈΠ±ΠΎ ΡΠ°ΡΡΡΡ Π²Π°ΡΠΈΠ°Π½ΡΠΎΠ², ΠΏΡΠ΅Π΄ΡΡΠ°Π²Π»ΡΡΡΠΈΡ
βΠ»ΡΡΡΠΈΠΉβ ΠΊΠ»Π°ΡΡΠ΅Ρ. ΠΡΠ»ΠΈ Π½Π° ΠΏΠ»ΠΎΡΠΊΠΎΠΌ Π΄Π΅ΡΠ΅Π²Π΅ ΠΊ ΠΏΡΠ°Π²ΠΎΠΌΡ Π²Π΅ΡΡ
Π½Π΅ΠΌΡ ΡΠ³Π»Ρ ΠΏΡΠΈΠΌΡΠΊΠ°Π΅Ρ Π½Π΅ΡΠ°Π·Π΄Π΅Π»Π΅Π½Π½ΡΠΉ ΠΏΡΡΠΌΠΎΡΠ³ΠΎΠ»ΡΠ½ΠΈΠΊ ΠΊΠ»Π°ΡΡΠ΅ΡΠ°, ΡΠΎ Π΅Π³ΠΎ ΠΏΡΠ΅Π΄ΡΡΠ°Π²ΠΈΡΠ΅Π»ΠΈ Π² ΠΊΡΠΈΡΠ΅ΡΠΈΠ°Π»ΡΠ½ΠΎΠΌ ΠΏΡΠΎΡΡΡΠ°Π½ΡΡΠ²Π΅ Ρ
ΠΎΡΠΎΡΠΎ ΠΎΡΠ΄Π΅Π»Π΅Π½Ρ ΠΎΡ ΠΎΡΡΠ°Π»ΡΠ½ΡΡ
ΠΊΠ»Π°ΡΡΠ΅ΡΠΎΠ² ΠΈ ΠΏΡΠΈ ΠΌΠ°ΠΊΡΠΈΠΌΠΈΠ·Π°ΡΠΈΠΈ ΠΏΠΎΠΊΠ°Π·Π°ΡΠ΅Π»Π΅ΠΉ ΡΡΡΠ΅ΠΊΡΠΈΠ²Π½ΠΎΡΡΠΈ Π½Π°ΠΈΠ±ΠΎΠ»Π΅Π΅ ΠΏΡΠΈΠ±Π»ΠΈΠΆΠ΅Π½Ρ ΠΊ ΠΈΠ΄Π΅Π°Π»ΡΠ½ΠΎΠΉ ΡΠΎΡΠΊΠ΅. ΠΡΠ΅ ΠΏΡΠ΅Π΄ΡΡΠ°Π²ΠΈΡΠ΅Π»ΠΈ ΡΠ°ΠΊΠΎΠ³ΠΎ ΠΊΠ»Π°ΡΡΠ΅ΡΠ° ΡΠ²Π»ΡΡΡΡΡ ΡΡΡΠ΅ΠΊΡΠΈΠ²Π½ΡΠΌΠΈ ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΡΠΌΠΈ. ΠΡΠ»ΠΈ ΠΊΠ»Π°ΡΡΠ΅Ρ-ΠΏΠΎΠ±Π΅Π΄ΠΈΡΠ΅Π»Ρ ΡΠΎΠ΄Π΅ΡΠΆΠΈΡ Π²Π½ΡΡΡΠΈ Π΄Π΅ΡΠ΅Π²Π° ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΠΉ Π΄ΠΎΠΌΠΈΠ½ΠΈΡΡΠ΅ΠΌΡΠ΅ Π²Π°ΡΠΈΠ°Π½ΡΡ, ΡΠΎ βΠ»ΡΡΡΠΈΠΉβ ΠΊΠ»Π°ΡΡΠ΅Ρ ΠΏΡΠ΅Π΄ΡΡΠ°Π²Π»ΡΡΡ ΠΎΡΡΠ°Π²ΡΠΈΠ΅ΡΡ Π²Π°ΡΠΈΠ°Π½ΡΡ, ΠΊΠΎΡΠΎΡΡΠ΅ Π·Π°Π΄Π°ΡΡ ΠΎΠΏΡΠΈΠΌΠ°Π»ΡΠ½ΡΠ΅ Π½Π°ΡΡΡΠΎΠΉΠΊΠΈ ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡΠ½ΡΡ
ΠΏΠ΅ΡΠ΅ΠΌΠ΅Π½Π½ΡΡ
. ΠΡΠ°ΠΊΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠ°Ρ Π·Π½Π°ΡΠΈΠΌΠΎΡΡΡ: ΠΏΡΠ΅Π΄Π»ΠΎΠΆΠ΅Π½Π½Π°Ρ ΠΌΠ΅ΡΠΎΠ΄ΠΈΠΊΠ° ΠΏΠΎΠΈΡΠΊΠ° ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡΠ°Π»ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΠΈ Π³ΡΡΠΏΠΏ ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡΠΎΠ² ΠΌΠΎΠΆΠ΅Ρ Π½Π°ΠΉΡΠΈ ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅Π½Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΏΡΠΈ Π²ΡΠ±ΠΎΡΠ΅ ΡΡΠ»ΠΎΠ²ΠΈΠΉ ΡΠ΅ΡΡΡΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΈ ΠΎΡΠ³Π°Π½ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΠΎΠ½Π½ΠΎ-ΡΠΊΠΎΠ½ΠΎΠΌΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠ³ΠΎ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡΠ½ΠΎΠΉ ΡΡΠ΅Π΄Ρ, ΠΎΠ±Π΅ΡΠΏΠ΅ΡΠΈΠ²Π°ΡΡΠΈΡ
ΠΎΠΏΡΠΈΠΌΠΈΠ·Π°ΡΠΈΡ ΡΠΈΡΠΊΠΎΠ², ΡΡΠΎΠΈΠΌΠΎΡΡΠ½ΡΡ
, ΡΡΠ½ΠΊΡΠΈΠΎΠ½Π°Π»ΡΠ½ΡΡ
ΠΈ Π²ΡΠ΅ΠΌΠ΅Π½Π½ΡΡ
ΠΊΡΠΈΡΠ΅ΡΠΈΠ΅Π²
ΠΠ½Π°Π»ΠΈΠ· ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡΠ°Π»ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΡ Π΄Π°Π½Π½ΡΡ Π² Π·Π°Π΄Π°ΡΠ°Ρ ΠΌΠ½ΠΎΠ³ΠΎΠΊΡΠΈΡΠ΅ΡΠΈΠ°Π»ΡΠ½ΠΎΠΉ ΠΎΠΏΡΠΈΠΌΠΈΠ·Π°ΡΠΈΠΈ ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡΠ½ΡΡ ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΠΉ
The accumulation of data on project management processes and standard solutions has made relevant research related to the use of knowledge engineering methods for a multi-criteria search for options that set optimal settings for project environment parameters. Purpose: Development of a method for searching and visualizing groups of projects that can be evaluated based on the concept of dominance and interpreted in terms of project variables and performance indicators. Methods: The enrichment of the sample while maintaining an implicit link between the project variables and performance indicators is carried out using a predictive neural network model. A set of genetic algorithms is used to detect the Pareto front in the multidimensional criterion space. The ontology of projects is determined after clustering options in the solution space and transforming the cluster structure into the criterion space. Automation of the search in the multidimensional space of the Pareto front greatest curvature zone, which determines the equilibrium design solutions, their visualization and interpretation are carried out using a tree map. Results: A tree map is constructed at any dimension of the criterion space and has a structure that has a topological correspondence with projections of shared cluster images from a multidimensional space onto a plane. For various types of transformations and correlations between performance indicators and project variables, it is shown that the areas of the Pareto front greatest curvature are determined either by the contents of the whole cluster or by part of the variants representing the "best" cluster. If an undivided rectangle of a cluster is adjacent to the upper right corner of a tree map, then its representatives in the criterion space are well separated from the rest of the clusters and, when maximizing performance indicators, are closest to the ideal point. All representatives of such a cluster are effective solutions. If the winning cluster contains dominant options inside the decision tree, then the βbest" cluster is represented by the remaining options that set the optimal settings for the project variables. Practical relevance: The proposed methods of searching and visualizing groups of projects can be used when choosing the conditions of resource and organizational and economic modeling of the project environment, ensuring the optimization of risks, cost, functional, and time criteria.ΠΠ°ΠΊΠΎΠΏΠ»Π΅Π½ΠΈΠ΅ Π΄Π°Π½Π½ΡΡ
ΠΎ ΠΏΡΠΎΡΠ΅ΡΡΠ°Ρ
ΡΠΏΡΠ°Π²Π»Π΅Π½ΠΈΡ ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡΠ°ΠΌΠΈ ΠΈ ΡΠΈΠΏΠΎΠ²ΡΡ
ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΡΡ
ΡΠ΄Π΅Π»Π°Π»ΠΎ Π°ΠΊΡΡΠ°Π»ΡΠ½ΡΠΌΠΈ ΠΈΡΡΠ»Π΅Π΄ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ, ΡΠ²ΡΠ·Π°Π½Π½ΡΠ΅ Ρ ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅Π½Π΅Π½ΠΈΠ΅ΠΌ ΠΌΠ΅ΡΠΎΠ΄ΠΎΠ² ΠΈΠ½ΠΆΠ΅Π½Π΅ΡΠΈΠΈ Π·Π½Π°Π½ΠΈΠΉ Π΄Π»Ρ ΠΌΠ½ΠΎΠ³ΠΎΠΊΡΠΈΡΠ΅ΡΠΈΠ°Π»ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΏΠΎΠΈΡΠΊΠ° Π²Π°ΡΠΈΠ°Π½ΡΠΎΠ², ΠΊΠΎΡΠΎΡΡΠ΅ Π·Π°Π΄Π°ΡΡ ΠΎΠΏΡΠΈΠΌΠ°Π»ΡΠ½ΡΠ΅ Π½Π°ΡΡΡΠΎΠΉΠΊΠΈ ΠΏΠ°ΡΠ°ΠΌΠ΅ΡΡΠΎΠ² ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡΠ½ΠΎΠΉ ΡΡΠ΅Π΄Ρ. Π¦Π΅Π»Ρ: ΡΠ°Π·ΡΠ°Π±ΠΎΡΠΊΠ° ΠΌΠ΅ΡΠΎΠ΄ΠΈΠΊΠΈ ΠΏΠΎΠΈΡΠΊΠ° ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡΠ°Π»ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΠΈ Π³ΡΡΠΏΠΏ ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡΠΎΠ², ΠΊΠΎΡΠΎΡΡΠ΅ ΠΌΠΎΠ³ΡΡ Π±ΡΡΡ ΠΎΡΠ΅Π½Π΅Π½Ρ Π½Π° ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π΅ ΠΊΠΎΠ½ΡΠ΅ΠΏΡΠΈΠΈ Π΄ΠΎΠΌΠΈΠ½ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΠΈ ΠΈΠ½ΡΠ΅ΡΠΏΡΠ΅ΡΠΈΡΠΎΠ²Π°ΡΡΡΡ Π² ΡΠ΅ΡΠΌΠΈΠ½Π°Ρ
ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡΠ½ΡΡ
ΠΏΠ΅ΡΠ΅ΠΌΠ΅Π½Π½ΡΡ
ΠΈ ΠΏΠΎΠΊΠ°Π·Π°ΡΠ΅Π»Π΅ΠΉ ΡΡΡΠ΅ΠΊΡΠΈΠ²Π½ΠΎΡΡΠΈ. ΠΠ΅ΡΠΎΠ΄Ρ: ΠΎΠ±ΠΎΠ³Π°ΡΠ΅Π½ΠΈΠ΅ Π²ΡΠ±ΠΎΡΠΊΠΈ Ρ ΡΠΎΡ
ΡΠ°Π½Π΅Π½ΠΈΠ΅ΠΌ Π½Π΅ΡΠ²Π½ΠΎΠΉ ΡΠ²ΡΠ·ΠΈ ΠΌΠ΅ΠΆΠ΄Ρ ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡΠ½ΡΠΌΠΈ ΠΏΠ΅ΡΠ΅ΠΌΠ΅Π½Π½ΡΠΌΠΈ ΠΈ ΠΏΠΎΠΊΠ°Π·Π°ΡΠ΅Π»ΡΠΌΠΈ ΡΡΡΠ΅ΠΊΡΠΈΠ²Π½ΠΎΡΡΠΈ ΠΎΡΡΡΠ΅ΡΡΠ²Π»ΡΠ΅ΡΡΡ Ρ ΠΏΠΎΠΌΠΎΡΡΡ ΠΏΡΠΎΠ³Π½ΠΎΠ·ΠΈΡΡΡΡΠ΅ΠΉ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΡΠ΅ΡΠ΅Π²ΠΎΠΉ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ. ΠΠ»Ρ ΠΎΠ±Π½Π°ΡΡΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΡΠΎΠ½ΡΠ° ΠΠ°ΡΠ΅ΡΠΎ Π² ΠΌΠ½ΠΎΠ³ΠΎΠΌΠ΅ΡΠ½ΠΎΠΌ ΠΊΡΠΈΡΠ΅ΡΠΈΠ°Π»ΡΠ½ΠΎΠΌ ΠΏΡΠΎΡΡΡΠ°Π½ΡΡΠ²Π΅ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΡΠ΅ΡΡΡ Π½Π°Π±ΠΎΡ Π³Π΅Π½Π΅ΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈΡ
Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΠΎΠ². ΠΠ½ΡΠΎΠ»ΠΎΠ³ΠΈΡ ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡΠΎΠ² ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»ΡΠ΅ΡΡΡ ΠΏΠΎΡΠ»Π΅ ΠΊΠ»Π°ΡΡΠ΅ΡΠΈΠ·Π°ΡΠΈΠΈ Π²Π°ΡΠΈΠ°Π½ΡΠΎΠ² Π² ΠΏΡΠΎΡΡΡΠ°Π½ΡΡΠ²Π΅ ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΠΉ ΠΈ ΠΏΡΠ΅ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΠΊΠ»Π°ΡΡΠ΅ΡΠ½ΠΎΠΉ ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΡ Π² ΠΊΡΠΈΡΠ΅ΡΠΈΠ°Π»ΡΠ½ΠΎΠ΅ ΠΏΡΠΎΡΡΡΠ°Π½ΡΡΠ²ΠΎ. ΠΠ²ΡΠΎΠΌΠ°ΡΠΈΠ·Π°ΡΠΈΡ ΠΏΠΎΠΈΡΠΊΠ° Π² ΠΌΠ½ΠΎΠ³ΠΎΠΌΠ΅ΡΠ½ΠΎΠΌ ΠΏΡΠΎΡΡΡΠ°Π½ΡΡΠ²Π΅ Π·ΠΎΠ½Ρ Π½Π°ΠΈΠ±ΠΎΠ»ΡΡΠ΅ΠΉ ΠΊΡΠΈΠ²ΠΈΠ·Π½Ρ ΡΡΠΎΠ½ΡΠ° ΠΠ°ΡΠ΅ΡΠΎ, ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»ΡΡΡΠ΅ΠΉ ΡΠ°Π²Π½ΠΎΠ²Π΅ΡΠ½ΡΠ΅ ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡΠ½ΡΠ΅ ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΡ, ΠΈΡ
Π²ΠΈΠ·ΡΠ°Π»ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΡ ΠΈ ΠΈΠ½ΡΠ΅ΡΠΏΡΠ΅ΡΠ°ΡΠΈΡ ΠΎΡΡΡΠ΅ΡΡΠ²Π»ΡΡΡΡΡ Ρ ΠΏΠΎΠΌΠΎΡΡΡ ΠΏΠ»ΠΎΡΠΊΠΎΠ³ΠΎ Π΄Π΅ΡΠ΅Π²Π° ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΠΉ. Π Π΅Π·ΡΠ»ΡΡΠ°ΡΡ: ΠΏΠ»ΠΎΡΠΊΠΎΠ΅ Π΄Π΅ΡΠ΅Π²ΠΎ ΡΡΡΠΎΠΈΡΡΡ ΠΏΡΠΈ Π»ΡΠ±ΠΎΠΉ ΡΠ°Π·ΠΌΠ΅ΡΠ½ΠΎΡΡΠΈ ΠΊΡΠΈΡΠ΅ΡΠΈΠ°Π»ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΏΡΠΎΡΡΡΠ°Π½ΡΡΠ²Π° ΠΈ ΠΈΠΌΠ΅Π΅Ρ ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΡ, ΠΊΠΎΡΠΎΡΠ°Ρ ΠΈΠΌΠ΅Π΅Ρ ΡΠΎΠΏΠΎΠ»ΠΎΠ³ΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠ΅ ΡΠΎΠΎΡΠ²Π΅ΡΡΡΠ²ΠΈΠ΅ Ρ ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡΠΈΡΠΌΠΈ ΡΠ°Π·Π΄Π΅Π»ΡΠ΅ΠΌΡΡ
ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ² ΠΊΠ»Π°ΡΡΠ΅ΡΠΎΠ² ΠΈΠ· ΠΌΠ½ΠΎΠ³ΠΎΠΌΠ΅ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΏΡΠΎΡΡΡΠ°Π½ΡΡΠ²Π° Π½Π° ΠΏΠ»ΠΎΡΠΊΠΎΡΡΡ. ΠΠ»Ρ ΡΠ°Π·Π»ΠΈΡΠ½ΡΡ
Π²ΠΈΠ΄ΠΎΠ² ΠΏΡΠ΅ΠΎΠ±ΡΠ°Π·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠΉ ΠΈ ΠΊΠΎΡΡΠ΅Π»ΡΡΠΈΠΉ ΠΌΠ΅ΠΆΠ΄Ρ ΠΏΠΎΠΊΠ°Π·Π°ΡΠ΅Π»ΡΠΌΠΈ ΡΡΡΠ΅ΠΊΡΠΈΠ²Π½ΠΎΡΡΠΈ ΠΈ ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡΠ½ΡΠΌΠΈ ΠΏΠ΅ΡΠ΅ΠΌΠ΅Π½Π½ΡΠΌΠΈ ΠΏΠΎΠΊΠ°Π·Π°Π½ΠΎ, ΡΡΠΎ ΡΡΠ°ΡΡΠΊΠΈ Π½Π°ΠΈΠ±ΠΎΠ»ΡΡΠ΅ΠΉ ΠΊΡΠΈΠ²ΠΈΠ·Π½Ρ ΡΡΠΎΠ½ΡΠ° ΠΠ°ΡΠ΅ΡΠΎ ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»ΡΡΡΡΡ Π»ΠΈΠ±ΠΎ ΡΠΎΠ΄Π΅ΡΠΆΠΈΠΌΡΠΌ ΡΠ΅Π»ΠΎΠ³ΠΎ ΠΊΠ»Π°ΡΡΠ΅ΡΠ°, Π»ΠΈΠ±ΠΎ ΡΠ°ΡΡΡΡ Π²Π°ΡΠΈΠ°Π½ΡΠΎΠ², ΠΏΡΠ΅Π΄ΡΡΠ°Π²Π»ΡΡΡΠΈΡ
βΠ»ΡΡΡΠΈΠΉβ ΠΊΠ»Π°ΡΡΠ΅Ρ. ΠΡΠ»ΠΈ Π½Π° ΠΏΠ»ΠΎΡΠΊΠΎΠΌ Π΄Π΅ΡΠ΅Π²Π΅ ΠΊ ΠΏΡΠ°Π²ΠΎΠΌΡ Π²Π΅ΡΡ
Π½Π΅ΠΌΡ ΡΠ³Π»Ρ ΠΏΡΠΈΠΌΡΠΊΠ°Π΅Ρ Π½Π΅ΡΠ°Π·Π΄Π΅Π»Π΅Π½Π½ΡΠΉ ΠΏΡΡΠΌΠΎΡΠ³ΠΎΠ»ΡΠ½ΠΈΠΊ ΠΊΠ»Π°ΡΡΠ΅ΡΠ°, ΡΠΎ Π΅Π³ΠΎ ΠΏΡΠ΅Π΄ΡΡΠ°Π²ΠΈΡΠ΅Π»ΠΈ Π² ΠΊΡΠΈΡΠ΅ΡΠΈΠ°Π»ΡΠ½ΠΎΠΌ ΠΏΡΠΎΡΡΡΠ°Π½ΡΡΠ²Π΅ Ρ
ΠΎΡΠΎΡΠΎ ΠΎΡΠ΄Π΅Π»Π΅Π½Ρ ΠΎΡ ΠΎΡΡΠ°Π»ΡΠ½ΡΡ
ΠΊΠ»Π°ΡΡΠ΅ΡΠΎΠ² ΠΈ ΠΏΡΠΈ ΠΌΠ°ΠΊΡΠΈΠΌΠΈΠ·Π°ΡΠΈΠΈ ΠΏΠΎΠΊΠ°Π·Π°ΡΠ΅Π»Π΅ΠΉ ΡΡΡΠ΅ΠΊΡΠΈΠ²Π½ΠΎΡΡΠΈ Π½Π°ΠΈΠ±ΠΎΠ»Π΅Π΅ ΠΏΡΠΈΠ±Π»ΠΈΠΆΠ΅Π½Ρ ΠΊ ΠΈΠ΄Π΅Π°Π»ΡΠ½ΠΎΠΉ ΡΠΎΡΠΊΠ΅. ΠΡΠ΅ ΠΏΡΠ΅Π΄ΡΡΠ°Π²ΠΈΡΠ΅Π»ΠΈ ΡΠ°ΠΊΠΎΠ³ΠΎ ΠΊΠ»Π°ΡΡΠ΅ΡΠ° ΡΠ²Π»ΡΡΡΡΡ ΡΡΡΠ΅ΠΊΡΠΈΠ²Π½ΡΠΌΠΈ ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΡΠΌΠΈ. ΠΡΠ»ΠΈ ΠΊΠ»Π°ΡΡΠ΅Ρ-ΠΏΠΎΠ±Π΅Π΄ΠΈΡΠ΅Π»Ρ ΡΠΎΠ΄Π΅ΡΠΆΠΈΡ Π²Π½ΡΡΡΠΈ Π΄Π΅ΡΠ΅Π²Π° ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΠΉ Π΄ΠΎΠΌΠΈΠ½ΠΈΡΡΠ΅ΠΌΡΠ΅ Π²Π°ΡΠΈΠ°Π½ΡΡ, ΡΠΎ βΠ»ΡΡΡΠΈΠΉβ ΠΊΠ»Π°ΡΡΠ΅Ρ ΠΏΡΠ΅Π΄ΡΡΠ°Π²Π»ΡΡΡ ΠΎΡΡΠ°Π²ΡΠΈΠ΅ΡΡ Π²Π°ΡΠΈΠ°Π½ΡΡ, ΠΊΠΎΡΠΎΡΡΠ΅ Π·Π°Π΄Π°ΡΡ ΠΎΠΏΡΠΈΠΌΠ°Π»ΡΠ½ΡΠ΅ Π½Π°ΡΡΡΠΎΠΉΠΊΠΈ ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡΠ½ΡΡ
ΠΏΠ΅ΡΠ΅ΠΌΠ΅Π½Π½ΡΡ
. ΠΡΠ°ΠΊΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠ°Ρ Π·Π½Π°ΡΠΈΠΌΠΎΡΡΡ: ΠΏΡΠ΅Π΄Π»ΠΎΠΆΠ΅Π½Π½Π°Ρ ΠΌΠ΅ΡΠΎΠ΄ΠΈΠΊΠ° ΠΏΠΎΠΈΡΠΊΠ° ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡΠ°Π»ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΠΈ Π³ΡΡΠΏΠΏ ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡΠΎΠ² ΠΌΠΎΠΆΠ΅Ρ Π½Π°ΠΉΡΠΈ ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅Π½Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΏΡΠΈ Π²ΡΠ±ΠΎΡΠ΅ ΡΡΠ»ΠΎΠ²ΠΈΠΉ ΡΠ΅ΡΡΡΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΈ ΠΎΡΠ³Π°Π½ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΠΎΠ½Π½ΠΎ-ΡΠΊΠΎΠ½ΠΎΠΌΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠ³ΠΎ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΠΏΡΠΎΠ΅ΠΊΡΠ½ΠΎΠΉ ΡΡΠ΅Π΄Ρ, ΠΎΠ±Π΅ΡΠΏΠ΅ΡΠΈΠ²Π°ΡΡΠΈΡ
ΠΎΠΏΡΠΈΠΌΠΈΠ·Π°ΡΠΈΡ ΡΠΈΡΠΊΠΎΠ², ΡΡΠΎΠΈΠΌΠΎΡΡΠ½ΡΡ
, ΡΡΠ½ΠΊΡΠΈΠΎΠ½Π°Π»ΡΠ½ΡΡ
ΠΈ Π²ΡΠ΅ΠΌΠ΅Π½Π½ΡΡ
ΠΊΡΠΈΡΠ΅ΡΠΈΠ΅Π²
Sparse Feature Learning of Hyperspectral Imagery via Multiobjective-Based Extreme Learning Machine
Hyperspectral image (HSI) consists of hundreds of narrow spectral band components with rich spectral and spatial information. Extreme Learning Machine (ELM) has been widely used for HSI analysis. However, the classical ELM is difficult to use for sparse feature leaning due to its randomly generated hidden layer. In this paper, we propose a novel unsupervised sparse feature learning approach, called Evolutionary Multiobjective-based ELM (EMO-ELM), and apply it to HSI feature extraction. Specifically, we represent the task of constructing the ELM Autoencoder (ELM-AE) as a multiobjective optimization problem that takes the sparsity of hidden layer outputs and the reconstruction error as two conflicting objectives. Then, we adopt an Evolutionary Multiobjective Optimization (EMO) method to solve the two objectives, simultaneously. To find the best solution from the Pareto solution set and construct the best trade-off feature extractor, a curvature-based method is proposed to focus on the knee area of the Pareto solutions. Benefited from the EMO, the proposed EMO-ELM is less prone to fall into a local minimum and has fewer trainable parameters than gradient-based AEs. Experiments on two real HSIs demonstrate that the features learned by EMO-ELM not only preserve better sparsity but also achieve superior separability than many existing feature learning methods