Разработка автоматизированной системы распознавания образов и ее использование в решении диагностических задач

• Автор: Шевченко, Николай Гаврилович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1983
• Место защиты: Новосибирск, Магадан
• Количество страниц: 182 c. : ил

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА I. ОБЩИЕ ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ ПРИМЕНИТЕЛЬНО К РЕШЕНИЮ ДИАГНОСТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ.

1.1. Опыт применения распознавания образов при

поиске полезных ископаемых и в других областях.

1.2. Общие представления о теоретических задачах и целях

1.3. Классификация задач распознавания для прямых свойств номинального типа .

1.4. Общая схема постановки и решения задач распознавания

1.5. Теоретическое обоснование этапов общей схемы постановки и решения задач распознавания .

ГЛАВА 2. АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ

РАСПОЗНАВАНИЯ ПОДХОД К ПОСТРОЕНИЮ И РЕАЛИЗАЦИЯ

2.1. Общие вопросы построения. Требования к системе.
2.2. Подход к построению входного языка системы Правила построения. Экспликация обобщенного
параметрического алгоритма распознавания .
2.3. Синтаксис входного языка системы
2.4. Математическое обеспечение системы
2.5. Об организации информации в системе.
2.6. Структура программного обеспечения системы
2.7. Семантика некоторых операций входного языка .6 ГЛАВА 3. НЕКОТОРЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ В РЕШЕНИИ МЕДИКОБИОЛОГИЧЕСКИХ, ПСИХОЛОГИЧЕСКИХ И ДРУГИХ ЗАДАЧ
3.1. Медицинская диагностика дифференциальный диагноз острых нарушений мозгового кровообращения III
3.2. Структура и типология иммунной системы коренного населения Крайнего СевероВостока СССР организация образов.
3.3. Обработка данных о трех группах подростков моделирование поведения
3.4. Применимость автоматизированной системы распознавания образов в различных областях .
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА


А., связанные с решением задач распознавания в геологоразведке, медицине и спорте. При развитии новой технологии распознавания автор опирался на несколько модифицированные представления о типах формальных подходов. Если для всех распознаваемых объектов а из Аг указываются вероятности принадлежности ко всем образам $1 будем говорить о вероятностном распознавании. Если для всех распознаваемых объектов а из А указывается только принадлежность к одному из образов $1 будем говорить о детерминированном распознавании, если же дополнительно указываются некие показатели надежности принадлежности, то будем говорить о надежном детерминированном распознавании. Данная работа отвечает последнему подходу. Предложен обобщенный параметрический алгоритм распознавания за счет редукции класса локальных алгоритмов. Предложена экспликация обобщенного алгоритма в виде языка с формальной грамматикой для постановки и решения задач распознавания, включающего как технологию процесса распознавания, использующую качественные и количественные критерии оценки результатов решения задач, так и основные понятия распознавания. Построен и апробирован вариант автоматизированной системы распознавания, ориентированный на новую технологию разрешения проблемы распознавания, включающий интерпретатор с входного языка, информационно-поисковую и вычисляющую подсистемы. Этот вариант автоматизированной системы расчитан на стыковку с другими автоматизированными системами, разрабатываемыми в лаборатории "Вычислительных методов в геологоразведке” ВЦ СО АН СССР. Введенные элементы новой технологии позволяют уточнить исходные условия и ограничения на стадии анализа заданной ситуации, что повышает успешность решения распознавательских задач. Оригинальное системное и программное обеспечение автоматизированной системы распознавания, разработанное автором для ЭВМ БЭСМ-6 (фрагменты для ЕС ЭВМ) внедрено и используется в настоящее время в пяти учреждениях и организациях Академии наук, МИНГЕО СССР, MB и ССО РСФСР. Определенные выше возможности автоматизированной системы апробированы на некоторых частных геологических, медико-биологических и психолого-педагогических задачах. Совокупный экономический эффект от внедрения автоматизированной системы распознавания составил 0 тыс. Эффективность результатов, полученных за счет использования автоматизированной системы, отражена в справках об экономическом эффекте от использования программного обеспечения. Связь с планами научно-исследовательских работ. Диссертационное исследование проводилось в соответствии с планами НИР Вычислительного центра СО АН СССР (в рамках темы Гос. Постановление ГКНТ СМ СССР № 0 от 5 ноября года и Распоряжение Президиума АН СССР № I0I от января года, тема Гос. Разработать и ввести в эксплуатацию автоматизированную систему обработки данных и управления научными экспериментами в области геологии в СВКНИИ ДВНЦ АН СССР”), Института биологических проблем Севера ДВНЦ АН СССР по теме "Психологические и психофизиологические особенности адаптации человека к условиям Севера", Гос. Автоматизированная система постановки и решения задач распознавания включена, в целях дальнейшего развития, в планы НИР в рамках особо важной целевой комплексной научной программы 0. Ц.5 "Создание сети обработки и передачи данных на базе новых и развиваемых вычислительных центров коллективного пользования (ВЦКП) и вычислительных центров отраслей народного хозяйства в качестве первой очереди государственной сети вычислительных центров (ГСВЦ) и общегосударственной сети передачи данных (ГСПД)". Постановление ГКНТ, ГОСПЛАНА СССР и Президиума АН СССР от декабря года № 4/0/2. Задание . Тема "Разработать и ввести в эксплуатацию вычислительную систему коллективного пользования (ВСКП)" Гос. Раздел "Разработка, освоение и внедрение и отдельных программ, эксплуатируемых в ВСКП". Использование автоматизированной системы является основой для проведения машинного анализа данных в исследованиях выполняемых в Институте биологических проблем Севера ДВНЦ АН СССР по проблеме Союзного значения "Межведомственные проблемы наркологии”.