Выбор переменных состояния и алгоритмов параметрической идентификации объекта по его кинематическим характеристикам
DOI:
https://doi.org/10.15587/2313-8416.2017.99049Ключові слова:
распознавание образов, нечеткая кластеризация, алгоритмы параметрической классификации, обобщенные координаты, функции ЛамеАнотація
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
Посилання
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.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2017 Aouati Mourad
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Наше видання використовує положення про авторські права Creative Commons CC BY для журналів відкритого доступу.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
2. 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.
