Research of the automated classification using the wavelet transform

Abstract

Проведено исследование методов классификации с обучением с определением коэффициентов разделяющих поверхностей с помощью методов оптимизации с использованием вейвлет-преобразования с учетом и без учета ограничений (в виде неравенств). Предложены рекомендации для выбора метода оптимизации при классификации в автоматизированных системах с учетом особенностей этапа производственного процесса, на котором проводится классификация. Эти рекомендации позволяют обосновать выбор вариантов метода поиска оптимума при классификации в зависимости от этапа обучения (дополнительного обучения) автоматизированной системы и, как правило, противоречивых требований по быстродействию и достоверности классификации в конкретной производственной ситуации.Проведено дослідження методів класифікації з навчанням з визначенням коефіцієнтів розділяючих поверхонь з допомогою методів оптимізації з використанням вейвлет-перетворення з урахуванням та без урахування обмежень у вигляді нерівностей. Запропоновані рекомендації для вибору методу оптимізації при класифікації в автоматизованих системах з урахуванням особливостей етапу виробництва. Ці рекомендації дозволяють обґрунтувати вибір методу пошуку оптимуму при класифікації в залежності від етапу навчання (додаткового навчання) автоматизованої системи та, як правило, протилежних вимог до швидкодії і достовірності класифікації в конкретній ситуації на виробництві.A study of methods of classification learning with determination coefficients separating surfaces by using optimization methods in the base of wavelet transform with and without constraints (in the form of inequalities) is carried out. Recommendations for selecting optimization method for the classification in the automated systems are allowed for the stage of the production process is propozed. These recommendations can justify the choice of optimization method for the classification depending on the stage of training (additional training) of the automated system and, as a rule, conflicting demands on speed and accuracy of classification at the specific situation