Розбиття вихідної вибірки великого обсягу для вирішення задач діагностики та розпізнавання образів на основі методів обчислювального інтелекту
DOI:
https://doi.org/10.35681/1560-9189.2013.15.4.103417Ключові слова:
вибірка, скорочення розмірності даних, відбір екземплярів, розпізнавання, діагностикаАнотація
Запропоновано новий метод розбиття вихідної вибірки на навчальну та тестову, що зберігає в згенерованій підвибірці найбільш важливі топологічні властивості вихідної вибірки і не потребує її завантаження у пам’ять. Він забезпечує послідовну обробку екземплярів, а також виконує перетворення багатовимірних координат у одновимірні і дискретизацію для поліпшення узагальнювальних властивостей. Метод дозволяє значно зменшити розмір вибірки і знизити вимоги до ресурсів комп’ютера. Табл.: 1. Бібліогр.: 12 найм.Посилання
Intellektualnye informacionnye tehnologii proektirovanija avtomatizirovannyh sistem diagnostirovanija i raspoznavanija obrazov: monografija / [S.A. Subbotin, An.A. Olejnik, E.A. Gofman i dr.]; pod red. S.A. Subbotina. — Harkov: OOO "Kompanija Smit", 2012. — 317 p.
Chaudhuri A. Survey Sampling Theory and Methods / A. Chaudhuri, H. Stenger. — New York: Chapman & Hall, 2005. — 416 p.
Subbotin S.A. Methods of Sampling Based on Exhaustive and Evolutionary Search / S.A. Subbotin // Automatic Control and Computer Sciences. — 2013. — Vol. 47, N 3. — pp. 113–121.
Encyclopedia of Survey Research Methods / ed. P. J. Lavrakas. — Thousand Oaks: Sage Publications, 2008. — Vol. 1–2. — 968 p.
Subbotin S.A. The Training Set Quality Measures for Neural Network Learning / S.A. Subbotin // Optical Memory and Neural Networks (Information Optics). — 2010. — Vol. 19. — N 2. — pp. 126–139.
Subbotin S.A. Kompleks harakteristik i kriteriev sravnenija obuchajushhih vyborok dlja reshenija zadach diagnostiki i raspoznavanija obrazov / S.A. Subbotin // Matematychni mashyny i systemy. — 2010. — No. 1.— pp. 25–39.
Subbotin S.A. Kriterii individualnoj informativnosti i metody otbora jekzempljarov dlja postroenija diagnosticheskih i raspoznajushhih modelej / S.A. Subbotin // Bionika intelektu. — 2010. — No. 1. — pp. 38–42.
Prikladnaja statistika: Klassifikacii i snizhenie razmernosti: sprav. izd. / [S.A. Ajvazjan, V.M. Buhshtaber, I.S. Enjukov, L.D. Meshalkin]; pod red. S.A. Ajvazjana. — M.: Finansy i statistika, 1989. — 607 p.
Progressivnye tehnologii modelirovanija, optimizacii i intellektualnoj avtomatizacii jetapov zhiznennogo cikla aviacionnyh dvigatelej: monografija / [A.V. Boguslaev, Al.A. Olejnik, An.A.Olejnik, D.V. Pavlenko, S.A. Subbotin]; pod red. D.V. Pavlenko, S.A. Subbotin. — Zaporozhie: OAO "Motor Sich", 2009. — 468 p.
Subbotin S.A. Avtomaticheskaja sistema obnaruzhenija i raspoznavanija avtotransportnyh sredstv na izobrazhenii / S.A. Subbotin, K.Ju. Bojchenko // Programmnye produkty i sistemy. — 2010. — No. 1. — pp. 114–116.
The Plant Recognition on Remote Sensing Results by the Feed-Forward Neural Networks // [V.I. Dubrovin, S.A. Subbotin, S.V. Morshchavka, D.M. Piza ] // Intelligent engineering systems through artificial neural networks. — New York : ASME Press, 2000. — Vol. 10: Smart engeneering systems design: neural networks, fuzzy logic, evolutionary programming, data mining, and complex systems: Artificial neural networks in engineering conference ANNIE–2000, St. Louis, 5–8 November 2000; eds.: C.H. Dagli [et al.]. — pp. 697–702.
Shama Ye.O. Pobudova klasyfikatora roslynnykh obyektiv za dopomohoyu neyronnykh merezh / Ye.O. Shama, S.A. Subbotin, S.V. Morshchavka // Radioelektronika. Informatyka. Upravlinnya. — 2013. — No. 1. — pp. 55–61.
