Вибір базового класу при розпізнаванні зображень

Розглядається алгоритм визначення базового класу при розпізнаванні зображень для скінченного апріорного алфавіту в рамках інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології та досліджено його вплив на функціональну ефективність здатної навчатися системи розпізнавання образів. Алгоритм реалізовано при розпізнаванні електронограм. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/4569Рассматривается алгоритм определения базового класса при распознавании изображений для конечного априорного алфавита в рамках информационно-экстремальной интеллектуальной технологии и исследовано его влияние на функциональную эффективность способной обучаться системы распознавания образов. Алгоритм реализовано при распознавании электронограмм. При цитировании документа, используйте ссылку http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/4569The article describes the algorithm for determining the base class for pattern recognition for the terminal alphabet by using information-extreme intelligence technology and its influence on the functional efficiency of educational systems capable of pattern recognition. The proposed algorithm is implemented in recognition of electronograms. When you are citing the document, use the following link http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/456

Основи теорії розпізнавання образів

Метою цього навчального посібника є ознайомлення студентів з основними класичними та сучасними методами розпізнавання образів. При цьому особливу увагу приділено формуванню інтуїтивного розуміння теоретичних основ кожного з методів і особливостей їх практичного застосування. Це дозволяє студентові одержати знання, достатні для самостійної роботи у сфері інтелектуального аналізу даних

Optimization of Facial Image's Brightness Limits for Person's Emotional and Mental State Diagnostics

The met hod of person’s emotional and mental state recognition with optimization of the top and bottom limits by facial images pixel brightness is considered. The efficiency of using the limit interval pixel brightness on functional efficiency of learning diagnostic system was proved

Оптимізація параметрів рецепторного поля системи діагностування емоційно-психічного стану людини за зображеннями обличчя

В роботі розглянуто задачу підвищення функціональної ефективності базового алгоритму ітераційної оптимізації параметрів навчання комп‘ютеризованої системи діагностування (КСД) емоційно-психічного стану (ЕПС) людини в рамках інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології, що спрямований на відтворення в радіальному базисі оптимальних в інформаційному розумінні контейнерів класів розпізнавання за зображеннями ліво- та правопівкульного портретів

Оптимізація параметрів рецепторного поля системи діагностування емоційно-психічного стану людини за зображеннями обличчя

В роботі розглянуто задачу підвищення функціональної ефективності базового алгоритму ітераційної оптимізації параметрів навчання комп‘ютеризованої системи діагностування (КСД) емоційно-психічного стану (ЕПС) людини в рамках інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології, що спрямований на відтворення в радіальному базисі оптимальних в інформаційному розумінні контейнерів класів розпізнавання за зображеннями ліво- та правопівкульного портретів

Використання інтелектуальних систем для голосового керування комп’ютером

Проблема доступності комп’ютерних технологій для користувачів з обмеженнями зору останній час набуває все більшої актуальності. Це обумовлено збільшенням навантаження на зоровий апарат в сучасному світі і, як наслідок, підвищення числа людей з такими вадами здоров’я. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/31749Existing programs for voice control of a computer. It is shown that the known solutions have certain drawbacks. Elaboration of software for voice control computer using intelligent technologies. Software implementation is made in the programming environment Borland Delphi 7 using the audio library bass.dll to receive and process the input audio.м При цитировании документа, используйте ссылку http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/3174

Оптимізація параметрів функціонування АСУТП, що здатна навчатися

Using information-extreme method functional-statistical tests (MFST) for optimization parameters of learning of intelligent control system by production of complex mineral fertilizers is considered. In learning process by MFST algorithm to sequential optimization checking tolerance on signs of recognition was explored. When you are citing the document, use the following link http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/157

Спосіб класифікаційного настроювання електронного мікроскопа за зображенням зразка, що досліджується

Cпосіб класифікаційного настроювання електронного мікроскопа за зображенням зразка, що досліджується, належить до електронної мікроскопії і може використовуватись для самонастроювання електронного мікроскопа за зображенням досліджуваного об'єкта в таких областях науки, як біологія, геологія, фізика твердого тіла, матеріалознавство. Спосіб полягає в тому, що попередньо визначають для сфокусованого зображення нормоване поле допусків на параметр настроювання - струм управляючої обмотки фокусуючої лінзи, де нижній нормований допуск визначається шляхом зменшення номінального значення параметра настроювання, яке визначає сфокусоване зображення, на відносно малу величину, будують для сфокусованого зображення в радіальному базисі оптимальний в інформаційному розумінні контейнер, що розділяє сфокусоване та розфокусоване зображення, відображають радіус контейнера на шкалі виміру струму і приймають його за нижній нормований допуск. Аналогічно збільшують значення номінального струму фокусуючої лінзи, формують матрицю яскравості для поточного зображення і будують для нього оптимальний в інформаційному розумінні контейнер, який розділяє сфокусоване та розфокусоване зображення, відображають радіус контейнера на шкалі виміру струму і приймають його за верхній нормований допуск. При цьому на кожному кроці автофокусування порівнюють поточне значення параметра настроювання з нормованим полем допусків до тих пір, поки поточне значення параметра настроювання не попаде в нормоване поле допусків, що відповідає закінченню автонастроювання мікроскопа. Технічним результатом є підвищення швидкодії автофокусування електронного мікроскопа за рахунок зменшення тривалості коливального процесу екстремального настроювання. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/34542Способ классификационной настройки электронного микроскопа в соответствии с изображением исследуемого образца относится к электронной микроскопии и может использоваться для самонастройки электронного микроскопа по изображению исследуемого объекта в таких областях науки, как биология, геология, физика твердого тела, материаловедение. Способ заключается в том, что предварительно определяют для сфокусированного изображения нормированное поле допусков на параметр настройки – ток управляющей обмотки фокусирующей линзы, где нижний нормированный допуск определяется путем уменьшения номинального значения параметра настройки, которое определяет сфокусированное изображение, на относительно малую величину, строят для сфокусированного изображения в радиальном базисе оптимальный в информационном смысле контейнер, который разделяет сфокусированное и расфокусированное изображения, отражают радиус контейнера на шкале измерения тока и принимают его за нижний нормированный допуск. Аналогично увеличивают значение номинального тока фокусирующей линзы, формируют матрицу яркости текущего изображения и строят для него оптимальный в информационном смысле контейнер, который разделяет сфокусированное и расфокусированное изображения, отражают радиус контейнера на шкале измерения тока и принимают его за верхний нормированный допуск. При этом на каждом шаге автофокусировки сравнивают текущее значение параметра настройки с нормированным полем допусков до тех пор, пока текущее значение параметра настройки не попадет в нормированное поле допусков, что соответствует окончанию автонастройки микроскопа. Техническим результатом является повышение быстродействия автофокусировки электронного микроскопа за счет уменьшения продолжительности колебательного процесса экстремальной настройки. При цитировании документа, используйте ссылку http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/34542A method of microscope classification adjusting according to an image of a sample being tested relates to electronic microscopic investigation and can be used for electronic microscope self-adjustment by an image of a sample being tested in the following fields of science: biology, geology, solid state science, materials science. The method includes predetermination of a standardize tolerance zone for focused image per generic parameter - current of focusing lens control winding, where the lower standardize tolerance is determined by reducing generic parameter rated value which characterizes focused image by relative small quantity, in a radial basis for focused image an optimal container is built, which separates focused and defocused images, the container radius is represented on a current measuring scale and took up as the lower standardize tolerance. Similarly, focusing lens rated current is increased; a current image brightness matrix is shaped; a container being optimal in the information viewpoint is built; it separates focused and defocused images; the container radius is represented on current measuring scale and took up as the upper standardize tolerance. For the purpose in each step of autofocusing a current value of generic parameter and standardize tolerance zone is compared as long as generic parameter value will be in the limits of standardize tolerance zone that means finishing of electronic microscope automatic focusing. The technical result is electronic microscope autofocusing rate increase due to reducing duration of oscillation process of optimal adjustment. When you are citing the document, use the following link http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/3454