Моделирование и алгоритмизация при проектировании подсистемы ассоциативного поиска в базе данных на основе нейросетевых методов

• Автор: Эксаревский, Алексей Владимирович
• Шифр специальности: 05.13.12
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1999
• Место защиты: Воронеж
• Количество страниц: 139 с. : ил.

Автоассоциативные сети для ассоциативного поиска. Цель и задачи исследования. АЛГОРИТМИЗАЦИЯ АСС. Алгоритм автоматического определения областей существенных признаков во входном образе. Разработка инвариантных моделей нейронных сетей для ассоциативного поиска. Модель нейрона и слоя нейронов. Представление основных применяемых при ассоциативном поиске нейронных структур с помощью инвариантной модели
2. СУБД для индексирования образов. Основные этапы процесса проектирования системы ассоциативного поиска. Основные выводы главы. РЕАЛИЗАЦИЯ СРЕДСТВ АССОЦИАТИВНОГО ПОИСКА В БАЗЕ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МЕТОДОВ. Выбор средств и разработка общей структуры программного и информационного обеспечения. На этапе выбора структуры модулей ассоциативного поиска используются типовые решения, которые могут дополняться новыми модулями. Базу для типовых решений составляют рассмотренные во второй главе модели ИНС, алгоритмы обучения и предобработки входных образов. На основе спроектированной схемы разработана структура программнометодического комплекса проектирования систем ассоциативного поиска на основе подсистемы СУБД для индексирования образов.


СУБД используется для хранения образов и служебной информации в единой базе данных. Использованные при разработке принципы модульности и открытости позволяют адаптировать систему и для других СУБД. Разработанные программные средства реализованы в операционной среде Vi, однако они отличаются переносимостью, так как используют только стандартные библиотеки языка С. На основе предложенных во второй главе моделей и алгоритмов реализованы базовые модули библиотеки имитационного моделирования и настройки параметров для ИНС и модули библиотеки предобработки образов, отличающиеся свойствами открытости и адаптации. Рассмотрена структура информационной базы системы ассоциативного поиска, разработанная с учетом функциональных возможностей, определяемых предложенным в третьей главе расширением языка Д для управления нейросетевыми индексами. На базе разработанных программных средств спроектирована и реализована подсистема ассоциативною поиска фотографий в рамках информационноаналитической системы обработки криминальной информации Невод, используемой в МВД Российской Федерации. В качестве модуля предобработки выбран предложенный во второй главе градиентный фильтр, после чего с помощью двухслойного персептрона выделяются области расположения глаз и носа на фотографии. Двухслойный персептрон был обучен с помощью специального программного модуля, позволяющего графически анализировать выходы ИНС и автоматически подавлять ложные максимумы выходов. Для индексирования фотографий используются самоорганизующиеся карты Кохонена или нейронный классификатор со случайными порогами.