Выбор переменных состояния и алгоритмов параметрической идентификации объекта по его кинематическим характеристикам
DOI:
https://doi.org/10.15587/2313-8416.2017.99049Ключевые слова:
распознавание образов, нечеткая кластеризация, алгоритмы параметрической классификации, обобщенные координаты, функции ЛамеАннотация
Показано, что для решения задачи качественной идентификации в условиях нечетких данных могут быть использованы алгоритмы нечеткой кластеризации или алгоритмы параметрической классификации. Предложено в условиях маскировки объекта в качестве информативных признаков для решения задачи распознавания использовать кинематические характеристики их движения: компоненты векторов скорости и ускорения характерных точек объекта в системе обобщенных координат с использованием функций Ламе
Библиографические ссылки
Demin, D. A. (2014). Mathematical description typification in the problems of synthesis of optimal controller of foundry technological parameters. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (4 (67)), 43–56. doi: 10.15587/1729-4061.2014.21203
Vasenko, Yu. A. (2012). Sovershenstvovanie tekhnologii polucheniya iznosostojkogo chuguna. Tekhnologicheskij audit i rezervy proizvodstva, 1 (3), 17–21. Available at: http://journals.uran.ua/tarp/article/viewFile/4870/4521
Demin, D. A. (2010). Prinyatie reshenij v processe upravleniya ehlektroplavkoj s uchetom faktorov nestabil'nosti tekhnologicheskogo processa. Vestnik NTU "HPI", 17, 67–72.
Ponomarenko, O. I., Trenyov, N. S. (2013). Komp'yuternoe modelirovanie processov kristallizacii kak rezerv povysheniya kachestva porshnej DVS. Tekhnologicheskij audit i rezervy proizvodstva, 6 (2 (14)), 36–40. Available at: http://journals.uran.ua/tarp/article/viewFile/19529/17205
Demin, D. A., Bozhko, A. B., Zrajchenko, A. V., Nekrasov, A. G. (2006). Identifikaciya chuguna dlya opredeleniya racional'nyh rezhimov legirovaniya. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (1 (22)), 29–32.
Lin, Z., Lyu, M. R., King, I. (2011). MatchSim: a novel similarity measure based on maximum neighborhood matching. Knowledge and Information Systems, 32 (1), 141–166. doi: 10.1007/s10115-011-0427-z
Arsirii, Е., Manikaeva, О., Vasilevskaja, O. (2015). Development of the decision support subsystem in the systems of neural network pattern recognition by statistical information. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (4 (78)), 4–12. doi: 10.15587/1729-4061.2015.56429
Fraze-Frazenko, O. (2012). Algorithm of study neural network for image recognition. Technology audit and production reserves, 4/1 (6), 33–34. Available at: http://dspace.oneu.edu.ua/jspui/handle/123456789/259
Fercev, A. A. (2012). Uskorenie obucheniya nejronnoj seti dlya raspoznavaniya izobrazhenij s pomoshch'yu tekhnologii NVidia Cuda. Vestnik Samarskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Seriya Fiziko-matematicheskie nauki, 1 (26), 183–191.
Aouati, M. (2016). Localization of vectors–patterns in the problems of parametric classification with the purpose of increasing its accuracy. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (4 (82)), 10–20. doi: 10.15587/1729-4061.2016.76171
Unglert, K., Radic, V., Jellinek, A. M. (2016). Principal component analysis vs. self-organizing maps combined with hierarchical clustering for pattern recognition in volcano seismic spectra. Journal of Volcanology and Geothermal Research, 320, 58–74. doi: 10.1016/j.jvolgeores.2016.04.014
Fakhar, K., El Aroussi, M., Saidi, M. N., Aboutajdine, D. (2016). Fuzzy pattern recognition-based approach to biometric score fusion problem. Fuzzy Sets and Systems, 305, 149–159. doi: 10.1016/j.fss.2016.05.005
Perova, I. (2014). Adaptive treatment of these mediсo-biological researches by methods of computational intelligence. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (4 (67)), 24–28. doi: 10.15587/1729-4061.2014.21202
Demin, D. A. (2013). Mathematical modeling in the problem of selecting optimal control of obtaining alloys for machine parts in uncertainty conditions. Problems of mechanical engineering, 6, 15–23.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2017 Aouati Mourad
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Наше издание использует положения об авторских правах Creative Commons CC BY для журналов открытого доступа.
Авторы, которые публикуются в этом журнале, соглашаются со следующими условиями:
1. Авторы оставляют за собой право на авторство своей работы и передают журналу право первой публикации этой работы на условиях лицензии Creative Commons CC BY, которая позволяет другим лицам свободно распространять опубликованную работу с обязательной ссылкой на авторов оригинальной работы и первую публикацию работы в этом журнале.
2. Авторы имеют право заключать самостоятельные дополнительные соглашения, которые касаются неэксклюзивного распространения работы в том виде, в котором она была опубликована этим журналом (например, размещать работу в электронном хранилище учреждения или публиковать в составе монографии), при условии сохранения ссылки на первую публикацию работы в этом журнале .
