Аналитические и процедурные модели для информационной системы распознавания графических объектов в условиях неопределенности

• Автор: Лыонг Хак Динь
• Шифр специальности: 05.25.05
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Тамбов
• Количество страниц: 122 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ

Введение
1 Современное состояние вопроса распознавания графических объектов в информационных системах
1.1 Анализ подходов к решению задачи распознавания графических объектов в информационных системах

1.1.1 Анализ особенностей систем распознавания с «обучением»

и без «обучения»

1.1.2 Анализ методов распознавания графических объектов, основанных на кластеризации

1.1.3 Анализ цифровых способов обработки графических объектов г

1.2 Обзор программных средств распознавания графических объектов

1.3 Методы оценки информационной потребности пользователя
1.3.1 Традиционные методы оценки информационной потребности пользователя
1.3.2 Методы оценки информационной потребности пользователя
на основе пертинентности
1.4 Выводы по главе 1. Постановка задачи на исследование
2 Аналитические модели для информационных систем распознавания графических объектов
2.1 Модели информационных процессов при распознавании графических объектов
2.2 Аналитическая модель распознавания графических объектов на основе сплайнов
2.3 Формализация информационной потребности пользователя
с помощью коллокаций

2.4 Аналитическая модель процесса поиска сведений, результаты которого обладают требуемой пертинентностью.
2.5 Выводы по главе
3 Процедурные модели для информационных систем распознавания графических объектов
3.1 Процедурная модель решения задачи распознавания графических объектов
3.2 Процедурная модель распознавания графических объектов
на основе сплайнов
3.3 Моделирование процесса распределения ресурсов в
информационных системах
3.4 Модель решения задачи построения структур баз данных
3.5 Выводы по главе
4 Практическое применение разработанных моделей и оценка
эффективности их применения
4.1 Применение моделей в интеллектуальной системе
образовательного назначения
4.2 Информационная система распознавания графических
объектов для судебной психиатрии
4.3 Оценка эффективности применения разработанных моделей
4.3.1 Оценка живучести информационной системы с использованием системы таНаЬ
4.3.2 Исследование вычислительных характеристик применения разработанных моделей
4.4 Выводы по главе
Заключение
Список использованных источников
Приложение А. Пример графического объекта
Приложение В. Копии актов использования результатов исследования

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы исследования.
В последнее время исследователями много внимания уделяется вопросам построения и использования информационных систем (ИС) работающих с графическими объектами. Кроме того, в ряде информационных систем, в частности образовательного, метеорологического или медицинского назначения информация, необходимая специалисту для принятия решения заключена в, иногда еле различимых, изменениях графического объекта, в сравнении с эталонным объектом. Поиск этих отличий сопровождается, как правило, наличием неопределенности, обусловленной недостаточным качеством сканирования графических объектов; шумами и фоном различной природы; недостаточной квалификацией специалистов, а в ряде случаев, целенаправленными действиями по нарушению режимов работы информационных систем. Уменьшение влияния неопределенности возможно различными способами: повышением качества сканирования объектов, помехозащищенности, повышением качества распознавания графических объектов и т.п.
Практика показала, что, зачастую, пользователь не знает, как лучше выявить отличия между исследуемым графическим объектом и, например, эталонным. Этим обусловлено невысокое качество результатов поиска, даже при использовании таких известных и зарекомендовавших себя ИС, как Гугл или Яндекс. Поэтому на смену релевантности приходит понятие пертинентность - соответствие полученной информации информационной потребности. Однако, для поиска на основе пертинентности, необходимо детально формализовать информационную потребность пользователя.
В работе представлены результаты исследования направленные на повышение эффективности функционирования информационных систем на основе созданных моделей, применение которых обеспечивает повышение качества распознавания графических объектов в условиях неопределенности.

ГЛАВА 2. АНАЛИТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ РАСПОЗНАВАНИЯ ГРАФИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ
2.1 Модели информационных процессов при распознавании графических объектов
Как было показано в первой главе, наиболее перспективным подходом для построения математических моделей информационных процессов при распознавании графических объектов в настоящее время является теория нечетких множеств, тем не менее, построенные логико-лингвистические модели приводят к необходимости введения лингвистических переменных и использования большого числа термов, что влечет за собой большие вычислительные затраты. Для преодоления этого недостатка перспективным и очень интересным является метод, описанный в [44, 120], который основан на том, что результатом работы правил логико-лингвистической модели является не терм, а алгебраическая зависимость. Данный подход использован для построения комбинированной и обобщенной моделей информационных процессов распознавания графических объектов.
Комбинированная аналитическая модель имеет вид [58, 62]:
Правило i: Если z,(i) есть Fn и ... и zg(t) есть Fig, то
x{t) = Atx(t) + D,u(t) + w(t) n
y(t) = C,x(t) + v(/), для 7 = 1,2,..., L ’ v • /
где x(t) =[xl(t),x2(t),...,x/t)f e R"xl - вектор состояний, u(t) = [u/t), u2(t),..., uji)f eÆ"1*
- вектор управления, w(t) = w/t), W2(t),..., Wn(t)f 6 Л"х| - влияние внешней среды,
y(t) - выходы системы, v(t) - погрешность измерения, Fj - лингвистические
значения исходных параметров zx(t),z2(t),..„zg(t), 4 е кют, Дей; L - число
правил в рассматриваемой логико-лингвистической модели.
Использование качественной информации, представленной в логиколингвистической модели с соответствующими термами, для формализации