МОДЕЛЬ РАСПОЗНАЮЩИХ ОПЕРАТОРОВ, ОСНОВАННЫХ НА ПОСТРОЕНИИ ДВУМЕРНЫХ ПОРОГОВЫХ ПРАВИЛ
- Authors
-
-
Н. М. Мирзаев
НИИ Цифровых технологий и искусственного интеллекта г.н.с.
-
Ф.Ф. Мелиев
НИИ Цифровых технологий и искусственного интеллекта базовый докторант
-
- Keywords:
- Array
- Abstract
-
В работе рассматриваются модели распознающих операторов, основанных на построении двумерных пороговых правил. Отличительная особенность предлагаемой модели заключается в выделении предпочтительных пороговых правил с последующим вычислением оценки принадлежности объектов и обеспечение существенного уменьшения числа вычислительных операций при распознавании неизвестных объектов. Для проверки работоспособности предложенного алгоритма проведены экспериментальные исследования при решении модельной задачи. Предложенная модель может быть использована при составлении различных программ, ориентированных на решение задач прогнозирования и классификации объектов, заданных в пространстве признаков большой размерности.
- References
-
Ю.И. Журавлев Избранные научные труды / Ю.И. Журавлев. – М.: Магистр, 1998. – 420 с.
М. Шлезингер Десять лекций по статистическому и структурному распознаванию / М. Шлезингер, В. Главач – Киев: Наукова думка, 2004. – 535 с.
Н.Г. Загоруйко Прикладные методы анализа данных и знаний. – Новосибирск: ИМ СО РАН, 1999. – 270 с.
E. Cuevas Applications of Evolutionary Computation in Image Processing and Pattern Recognition / E. Cuevas, D. Zaldнvar, M. Perez-Cisneros . – New York: Springer, 2016.
Pattern Recognition: Analysis and Applications. Edited by S. Ramakrishnan. – New York: lTexLi, 2016.
М.М Камилов Современное состояние вопросов построения моделей алгоритмов распознавания / М.М.Камилов, Н.М. Мирзаев, С.С. Раджабов, // Химическая технология. Контроль и управление. – Ташкент, 2009. – № 2. –С.67-72.
М.М. Камилов Модели алгоритмов распознавания, основанных на оценке взаимосвязанности признаков / М.М. Камилов, Ш.Х. Фазылов, Н.М. Мирзаев, С.С. Раджабов– Ташкент: Fan va texnologiya, 2020. – 149 с.
О.Н. Мирзаев Выделение подмножеств сильно связанных признаков при построении экстремальных алгоритмов распознавания // Вестник ТУИТ. – Ташкент, 2015. –С. 145- 151.
О.Н. Мирзаев Выделение репрезентативных признаков при построении алгоритмов распознавания // Проблемы информатики и энергетики. – Ташкент, 2008. – №6. – С. 23-27.
Ш.Х. Фазылов, Н.М. Мирзаев, О.Н. Мирзаев Построение распознающих операторов в условиях взаимосвязанности признаков / Ш.Х. Фазылов, Н.М. Мирзаев, О.Н. Мирзаев // Радиоэлектроника, информатика, управление. – Запорожье, 2016. - № 1. – С. 58- 63.
Braga-Neto U.M., E.R. Dougherty Error Estimation for Pattern Recognition. –New York: Springer, 2016. - 312 p.
- Cover Image
-
- Downloads
- Published
- 2023-06-21
- Section
- ZAMONAVIY AXBOROT-KOMMUNIKATSIYA TEXNOLOGIYALARI SOHALARINING MUAMMOLARI VA YECHIMLARI
- License
-
Copyright (c) 2023 QO‘QON UNIVERSITETI XABARNOMASI
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
