| Наименование РИД |
Поиск эталонных образов с интервальными атрибутами максимально приближенных к классифицируемому с помощью метрик IM1 и IM2
|
| Реферат |
Программа формирует эталонные и классифицируекмые образы с интервальными атрибутами, после чего с помощью метрик IM1 и IM2 осуществляется поиск эталонного образа близкого к выбранному классифируемому. Метрики IM1 и IM2 оценивают близость между интервальными атрибутами эталонных образов и классифицируемым, затем по максимальной оценке определяется имя эталонного образа, которое присваивается классифицируемому. Область применения: распознавание образов. Программа обеспечивает выполнение следующих функций: ввод данных: количество шагов помехи, итераций, разброса интервальных значений атрибутов, эталонные образы, заранее сформированные в виде строк значений функций принадлежности их атрибутов; формирование интервальных атрибутов для эталонных образов с помощью введенных данных, а для классифицируемых - с помощью генератора случайных чисел; выбор метрики либо IM1, либо IM2; вычисление функционалов в соответствии с результатом операции пересечения интервалов каждого атрибута эталонного и классифицируемого образов по выбранной метрики; вычисление среднего значения из полученных функционалов для всех интервальных атрибутов классифицируемого образа; определение максимального значения из вычисленных средних значений функционалов и нахождение соответствующего этому максимуму эталонного образа; - построение графика зависимости точности выбранной метрики от сгенерированной помехи и вычисление ее интегральной эффективности. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК; ОС: Windows 7 и выше.
Язык программирования: M-code в среде MATLAB
Объем программы для ЭВМ: 262 КБ
|
| Возможные направления использования |
Область применения: распознавание образов.
|
| Количество опытных образцов |
1
|
| Количество просмотров |
2
|
| Наличие дополнительных файлов |
True
|
| Использование РИД правообладателем |
False
|
| Внешнее использование РИД |
False
|
| НИОКТР (JSON) |
{}
|
| ИКСИ (JSON) |
[]
|
| ИКСПО (JSON) |
[]
|
| ОЭСР (JSON) |
[]
|
| Дата первого статуса |
2025-12-09T15:47:01.755855+00:00
|
| Предполагаемый тип результата |
Программа для ЭВМ
|
| Ожидаемая роль |
Исполнитель
|
| Заказчик |
МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
|
| Руководитель работы |
Фрадков Александр Львович
|
| Руководитель организации |
Полянский Владимир Анатольевич
|
| Регистрационный номер НИОКТР |
124041500008-1
|
| Последний статус |
Подтверждена, 625122200396-2, 2025-12-22 14:03:14 UTC
|
| ОКПД |
Работы оригинальные научных исследований и экспериментальных разработок в области естественных и технических наук, кроме биотехнологии
|
| Ключевые слова |
алгоритм; распознавание образов; тестовое изображение; эталонный образ; помехи; точность алгоритма; интервальные значения атрибутов
|
| Исполнители |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ НАУКИ ИНСТИТУТ ПРОБЛЕМ МАШИНОВЕДЕНИЯ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК
|
| Авторы |
Кучмин Андрей Юрьевич; Тарасова Ирина Леонидовна
|
| Коды тематических рубрик |
28.23.15 - Распознавание образов. Обработка изображений; 28.19.23 - Адаптивные и обучающие системы
|
| OESR |
Робототехника и автоматическое управление
|
| Приоритеты научно-технического развития |
а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта;
|
