Розроблення науково-методичних основ та інформаційних засобів проектування здатних самонавчатися адаптивних систем керування технологічними процесами

На основі аналітичного огляду та аналізу тенденції розвитку інтелектуальних автоматизованих систем керування сформовано задачу аналізу та синтезу системи підтримки прийняття рішень (СППР), що самонавчається в режимі факторного кластер-аналізу. Розроблено науково-методологічні основи інформаційно-екстремального методу аналізу і синтезу СППР, що самонавчається в режимі факторного кластер-аналізу за умов апріорної невизначеності, інформаційних і ресурсних обмежень. Для побудови безпомилкових за навчальною вибіркою вирішальних правил розроблено алгоритми самонавчання СППР з оптимізацією словника ознак розпізнавання в режимі факторного кластер-аналізу. Розроблено категорійні моделі та досліджено вплив параметрів навчання на функціональну ефективність СППР. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/447

Розроблення науково-методичних основ та інформаційних засобів проектування здатних самонавчатися адаптивних систем керування технологічними процесами

На основі аналітичного огляду та аналізу тенденції розвитку інтелектуальних автоматизованих систем керування сформовано задачу аналізу та синтезу системи підтримки прийняття рішень (СППР), що навчається в режимі факторного кластер-аналізу. Розроблено науково-методологічні основи інформаційно-екстремального методу аналізу і синтезу СППР, що навчається в режимі факторного кластер-аналізу за умов апріорної невизначеності, інформаційних і ресурсних обмежень. Запропонований метод дозволяє побудувати безпомилкові за навчальною вибіркою вирішальні правила шляхом максимізації інформаційної спроможності СППР. Розроблено категорійні моделі та алгоритми оптимізації фенотопних і генотипних параметрів функціонування і досліджено вплив параметрів навчання на функціональну ефективність СППР. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/469

Бортова система безпілотного літального апарату для автономного розпізнавання наземних малогабаритних об’єктів

Мета роботи – підвищення функціональної ефективності автономної бортової системи безпілотного літального апарату для розпізнавання наземних природних та інфраструктурних об’єктів і транспортних засобів на основі машинного навчання, що дозволяє системі набути властивості адаптивності до довільних початкових умов формування цифрового зображення наземного об’єкту та гнучкості при перенавчанні через розширення потужності алфавіту класів розпізнавання. Об’єктом дослідження є процес машинного навчання автономної бортової системи розпізнавання наземних природних та інфраструктурних об’єктів і транспортних засобів. Предмет дослідження – категорійні функціональні моделі та методи інформаційно-екстремального машинного навчання автономної бортової системи безпілотного літального апарату для розпізнавання наземних природних та інфраструктурних об’єктів і транспортних засобів

Інформаційна технологія автономної навігації безпілотного літального апарату за наземними природними та інфраструктурними орієнтирами

Мета роботи – підвищення функціональної ефективності автономного безпілотного авіаційного комплексу в режимі відеонавігації шляхом визначення місцезнаходження безпілотного літального апарату за наземними навігаційними орієнтирами. За результатами аналізу сучасних методів автономного польоту БПЛА без виходу в глобальну мережу позиціювання показано, що найбільш захищеним від впливу дії засобів радіоелектронної боротьби та кібератак є режим відеонавігації шляхом розпізнавання наземних навігаційних орієнтирів. Запропоновано метод визначення місцезнаходження автономного БПЛА в режимі відеонавігації за наземними навігаційними орієнтирами, який полягає в мінімізації функції повної квадратичної помилки. Приведено результати програмної реалізації методу для різних фреймів відеопотоку, що аналізується оптико-електронною бортовою системою спостереження автономного БПЛА. Розроблено структуру, функціональні моделі та інтерфейси застосунків системи підтримки прийняття рішень для машинного навчання бортової системи розпізнавання автономного безпілотного літального апарату

Розроблення методу формування вхідного математичного опису БСН шляхом аналізу відеопотоку за опто-електронним каналом

Мета роботи – підвищення функціональної ефективності автономної бортової системи навігації безпілотного авіаційного комплексу шляхом визначення місцезнаходження безпілотного літального апарату за наземними навігаційними орієнтирами. Об’єктом дослідження є процес машинного навчання та автономного розпізнавання наземних об’єктів. Предмет дослідження – категорійні моделі та методи інформаційно-екстремального машинного навчання бортової системи навігації БПЛА для визначення місцезнаходження безпілотного літального апарату за наземними навігаційними орієнтирами. За результатами аналізу сучасних безпілотних авіаційних комплексів обґрунтовано доцільність інформаційного синтезу автономних безпілотних літальних апаратів. Запропоновано класифікацію рівнів автономності безпілотників за їх функціональними можливостями. Обгрунтовано вибір методу досліджень в рамках інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології аналізу даних. Розроблено комплекс функціональних категорійних моделей та удосконалено метод оцінки інформаційної спроможності інформаційно-екстремального машинного навчання автономної бортової системи навігації безпілотного. Розглянуто приклад інформаційно-екстремального машинного навчання бортової системи відеонавігації

Розроблення науково-методологічних основ та інформаційних засобів аналізу і синтезу інтелектуальних систем, що самонавчаються

Розроблення методологічних та теоретичних засад інформаційного синтезу інтелектуальних систем, що самонавчаються, та засобів інформаційних технологій їх проектування. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/3263

Бортова система безпілотного літального апарату для автономного розпізнавання наземних малогабаритних об’єктів

Мета роботи – підвищення функціональної ефективності бортової системи безпілотного авіаційного комплексу для автономного розпізнавання малогабаритних наземних об’єктів шляхом надання системі властивості адаптивності до довільних початкових умов формування зображення об’єкту та гнучкості при перенавчанні через розширення потужності алфавіту класів розпізнавання

Розроблення науково-методичних основ та інформаційних засобів проектування здатних самонавчатися адаптивних ситем керування технологічними процесами

Мета роботи – розроблення методологічних та теоретичних засад створення адаптивних систем керування складним технологічним процесом. Об’єкт дослідження – слабо формалізований технологічний процес. Предмет дослідження – моделювання, оцінка функціональної ефективності, алгоритми оптимізації та адаптації СППР, що самонавчається. Даний звіт є заключним. На основі аналізу технологічного процесу вирощування сцинтиляційних монокристалів розроблено інформаційне, алгоритмічне та програмне забезпечення АСК на базі інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень (СППР), що самонавчається в режимі кластер-аналізу. Розроблено математичні моделі, інформаційно-екстремальні алгоритми навчання СППР, що функціонує в режимі кластер-аналізу за умов апріорної невизначеності, та досліджено вплив параметрів навчання на функціональну ефективність СППР. Запропоновано структурну схему інтелектуальної системи керування вирощуванням сцинтиляційних монокристалів за методом Чохральського. Для підвищення функціональної ефективності АСК розроблено і програмно реалізовано алгоритми прогностичного класифікаційного керування. Розглянуто приклади застосування інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології для аналізу і синтезу комп’ютеризованих систем в навчальному процесі і для діагностування в медицині. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/2721