Алгоритм відмовостійкого функціонування інтелектуальної системи керування

Керівник: Востоцький В.О

Оптимізація параметрів навчання системи підтримки прийняття рішень

Рассматривается информационно-экстремальный алгоритм обучения системы поддержки принятия решений с параллельной оптимизацией системы контрольных допусков на признаки распознавания, имеющие различные шкалы измерения. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/4517Розглядається інформаційно-екстремальний алгоритм навчання системи підтримки прийняття рішень з паралельною оптимізацією системи контрольних допусків на ознаки розпізнавання, що мають різні шкали вимірювання. При цитировании документа, используйте ссылку http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/4517The information-extreme algorithm of learning of decision support system is overviewed. Modified algorithm realizes parallel optimization of control tolerances system which is based on different measure scales. Learning algorithm of decision support system provides the existing of information optimization criterion’s working field, which is the necessary condition for infallible by learning matrix decision rule synthesis. When you are citing the document, use the following link http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/451

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

Визначення базового класу для унімодального класифікатора

Розглядається у рамках інформаційно-екстремального алгоритму навчання визначення базового класу розпізнавання із заданого алфавіту. При цьому всі класи мають загальний центр розсіювання реалізацій образу і відрізняються тільки їх дисперсіями. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/4546Рассматривается в рамках информационно-экстремального алгоритма обучения определение базового класса распознавания из заданного алфавита. При этом все классы имеют общий центр рассеивания реализаций образа и отличаются только их дисперсиями. При цитировании документа, используйте ссылку http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/4546Determinations of base class of recognition from the set alphabet within the framework informatively-extreme algorithm of studies are examined. Thus all classes have a general centre of scattering of realization of pattern and differ only in their dispersions by their variances. When you are citing the document, use the following link http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/454

Informational extreme algorithm of agglomerative cluster analysis

У рамках інформаційно-екстремальної технології, що ґрунтується на максимізації інформаційної спроможності системи шляхом введення в процесі навчання додаткових інформаційних обмежень, розглядається категорійна модель та алгоритм навчання системи підтримки прийняття рішень, що функціонує в режимі кластер-аналізу. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/29978В рамках информационно - экстремальной технологии, основанной на максимизации информационной возможности системы путем введения в процессе обучения дополнительных информационных ограничений, рассматриваются категориальная модель и алгоритм обучения системы поддержки принятия решений, функционирующая в режиме кластер-анализа. При цитировании документа, используйте ссылку http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/29978The categorical model and decision support system learning algorithm are considered in the article. Proposed algorithm allows to create decision support system, which is functioning in a cluster-analysis state. Synthesis of the decision support system is based on maximization of informational system ability due to making additional information restrictions in the learning process. When you are citing the document, use the following link http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/2997

Інформаційно-екстремальна система підтримки прийняття рішень у режимі кластер-аналізу

The categorical model and decision support system learning algorithm are considered in the article. Proposed algorithm allows to create decision support system, which is functioning in a cluster-analysis state. Synthesis of the decision support system is based on maximization of informational system ability due to making additional information restrictions in the learning process.Розглядаються у рамках інформаційно-екстремальної технології, що ґрунтується на максимізації інформаційної спроможності системи шляхом введення в процесі навчання додаткових інформаційних обмежень, категорійна модель та алгоритм навчання системи підтримки прийняття рішень, що функціонує в режимі кластер-аналізу. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/92