Способы, алгоритмические средства и мультипроцессор распознавания образов на основе нелинейных отображений

Способы, алгоритмические средства и мультипроцессор распознавания образов на основе нелинейных отображений

Автор: Мальцев, Евгений Михайлович

Шифр специальности: 05.13.05

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2004

Место защиты: Курск

Количество страниц: 129 с. ил.

Артикул: 2742341

Автор: Мальцев, Евгений Михайлович

Стоимость: 250 руб.

ГЛАВА 1. Обзор средств распознавания образов. Идентификация и классификация. Изменчивость реализаций образов. Методы предварительной обработки. Обзор технических средств распознавания образов. Высокопроизводительные универсальные ЭВМ. Специализированные процессоры распознавания образов в составе универсальных вычислительных систем. Машины распознавания образов. ГЛАВА 2. Многомерная форма представления графических образов. Нелинейное Котображение на плоскость. Генерация объектов класса. Распознавание. Выводы. ГЛАВА 3. Алгоритмизация процедуры диагональной развертки. Алгоритмизация процедуры спиральной развертки. Алгоритмизация способа построения отображения многомерного объекта на плоскость. Выводы. Г ЛАВА 4. Описание устройства. Мальцев, Е. Мальцев Курск гос. Курск, . Деп. В ВИНИТИ , В. Мальцев, Е. М. Метод автоматического распознавания графических образов, текст Е. М. Мальцев Курск гос. Курск, . Деп. В ВИНИТИ , В. Мальцев, Е. Е.М. VII Междунар. Курск, . С. . ГЛАВА 1. Обзор средств распознавания образов.


Практическая значимость работы заключается в том, что в результате исследования разработаны пригодные для использования программные средства с низким уровнем сложности построения отображения объектов многомерного пространства, которые рекомендуются для широкого использования в различных прикладных областях при решении практически важных задач распознавании и визуализации классов объектов, характеризуемых большим множеством признаков. Разработанное техническое решение мультипроцессора позволяет существенно увеличить быстродействие процессов построения отображения объектов многомерного пространства на плоскость при ограничениях на время принятия решений. Установлено, что скоростные преимущества разработанного мультипроцессора составляют от 2х раз по отношению к программной реализации на РепПит4 и от раз на других персональных компьютерах, а по отношению к устройству аналогу раз при выполнении процедуры визуализации многомерных объектов. Полученные в диссертационной работе результаты используются в отделе профаммнотехнического обеспечения Учреждения юстиции по регистрации прав на территории Курской области и в учебном процессе Курского государственного технического университета. Международной научнотехнической конференции Распознавание, Курск дважды, VI Международной научнотехнической конференции Распознавание, Курск , VII Международной научнотехнической конференции Медикоэкологические информационные технологии, Курск . Результаты выполненных разработок и исследований нашли отражение в 7 работах. Личный вклад автора в диссертационную работу все представленные в диссертационной работе совместные результаты включены в диссертацию с согласия соавторов. В работах 3 лично соискателем разработаны способы и алгоритмические средства построения отображения и визуализации объектов многомерного пространства на плоскость, являющегося основной процедурой распознавания образов. Способ и алгоритмы построения многомерных форм и отображения объектов многомерного пространства в двумерное. Способ автоматического определения принадлежности к классу объекта многомерного пространства по результатам обучения с учителем. Структурнофункциональная организация мультипроцессора построения и визуализации отображения объектов многомерного пространства в двумерное. Результаты экспериментального исследования скоростных характеристик и уровня качества распознавания разработанных программных и аппаратных средств. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из наименований, 1 приложения. Диссертация изложена на 5 страницах и содержит рисунок и 6 таблиц. В первой главе представлен обзор современных методов и средств обработки символьной информации, кодирования графической информации, распознавания образов. По результатам анализа в данной главе определяется место и роль предлагаемого подхода к решению основной решаемой задачи и его сущность. В второй главе описан способ построения форм многомерного представления объектов распознавания, способ отображения многомерных объектов на плоскость, способ определения принадлежности к классу. В третьей главе проведена алгоритмизация разработанных в данной диссертационной работе способов. На основе полученных алгоритмов разработаны программные средства и проведено исследование скоростных характеристик и вычисление критерия качества распознавания. Представлены результаты полученных оценок. В четвертой главе представлено в виде схемные решений специализированное устройство мультипроцессор распознавания, реализующий алгоритмы отображения объектов многомерного пространства на плоскость и определения принадлежности объекта многомерного признакового пространства к классу. Мальцев, Е. М. Продукционные алгоритмические технические средства обработки информации в ГИС текст Е. М. Мальцев и др. Распознавание матер. IV Междунар. Курск, . Довгаль, В. М. Архитектура класса мультипроцессоров быстрых символьных вычислений текст В. М. Довгаль, Е. М. Мальцев, Шанцев. Распознавание матер. VI Междунар. Курск, . С. . Мальцев, Е. М. Метод быстрой обработки двухмерных массивов текст Е. М. Мальцев и др. Распознавание матер. VI Междунар. Курск, . С. . Мальцев, Е. М. Распознавание образов, как один из наиболее значимых типов задач систем обработки символьной информации текст Е. М. Мальцев Молодежная наука и современность матер. Межвузовской научной конференции студентов и молодых ученых. Курск, .

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.215, запросов: 244