Інформаційно-екстремальний алгоритм машинного навчання системи розпізнавання транспортних засобів
DOI:
https://doi.org/10.20998/2079-0023.2016.45.04Анотація
Розглядається в рамках інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології аналізу даних, що ґрунтується на максимізації інформаційної спроможності системи в процесі її навчання, метод інформаційного синтезу геоінформаційної системи розпізнавання об’єктів на місцевості. Метою статті є підвищення функціональної ефективності геоінформаційної системи розпізнавання транспортного засобу на автомагістралі, обладнаної стаціонарною відеокамерою. Реалізовано інформаційно-екстремальний алгоритм машинного навчання системи розпізнавання із оптимізацією контрольних допусків на ознаки розпізнавання. Як критерій функціональної ефективності машинного навчання використано інформаційну міру Шеннона, яка є функціоналом точнісних характеристик класифікаційних рішень, що приймаються на кожному кроці навчання. Запропонований алгоритм машинного навчання реалізовано на прикладі розпізнавання автомобіля на автомагістралі.Посилання
Ratner, B. Statistical and machine-learning data mining: techniques for better predictive modeling and analysis of big data, Second edition [Text] / B. Ratner. – CRC Press, 2011. – 542 p.
Bodyanskiy E. V. Recurrent neural network detecting changes in the properties of nonlinear stochastic sequences / E. V. Bodyanskiy, S. A. Vorob’ev // Automation and Remote Control. –2000. – Vol. 1. – №7. – P. 1113–1124.
Duda R. O. Pattern Classification : second ed. / R. O. Duda, P. E. Hart, D. G. Stork. ‒ New York : John Wiley & Sons, 2001. 738 p.
Довбиш А. С. Основи проектування інтелектуальних систем : Навчальний посібник / А. С. Довбиш. – Суми : Вид-во СумДУ, 2009. – 171 с.
Dovbysh A. S. Information-Extreme Algorithm for Optimizing Parameters of Hyperellipsoidal Containers of Recognition Classes / A. S. Dovbysh, N. N. Budnyk, V. V. Moskalenko // Journal of automation and information sciences. − 2012. – Vol. 44, Is. 10. − P. 35–44.
##submission.downloads##
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2017 Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Системний аналiз, управління та iнформацiйнi технологiїАвтори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).