Адаптивная нейросетевая система визуализации изображений, распознавания и классификации микрообъектов
Аннотация
Поставлена задача построения адаптивных систем обработки нестационарной по природе информации для решения задач распознавания изображений микрообъектов и прогнозирования динамических процессов на основе теории и практики применения нейронных сетей (НС). Разработаны модели адаптивного обучения на основе различных архитектур НС. Реализованы программные модули обучения и логико-информационная модель функционирования программной системы визуализации изображений, распознавания и классификации пыльцевых зерен.
Список литературы
1. Венкатеш Ганти, Йоханнес Герке, Раджу Рамакришнан. Добыча данных в сверхбольших базах данных. // Открытые системы, 1999, №9-10, с. 45-53.
2. Ф. Уоссермен «Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика» - Перевод на русский язык Ю.А. Зуев, В.А. Точенов, 1992.-307 с.
3. Галушкин А.И. Основы нейроуправления // Информационные технологии (Приложение). - М.: Новые технологии, 2002. - № 10.
4. Медведев В.С., Потемкин В.Г. Нейронные сети. Matlab 6. - М.: Диалог МИФИ, 2002. - 496 с.
5. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 304 с.
6. Джуманов О.И. Нейросетевая система адаптивной обработки информации нестационарной природы при управлении вузом // В сб. мат. Х межд. науч.-метод. конф. ВУЗов и факультетов телекоммуникаций, 16-19 июня 2008 г., Ростов-на-Дону , Россия, с.81-85.
7. Джуманов О.И. Основные подходы к созданию интеллектуальной системы адаптивной обработки и анализа информации для прогнозирования нестационарных процессов // журнал Естественные и технические науки, №3 (35) 2008 г., изд-во «Компания Спутник+», ISSN 1684-2626, Москва, 2008, с. 318-325.
8. Джуманов О.И., Ахатов А.Р. Разработка правил обучения нейросистем для модификации алгоритмов распознавания изображений элементов текста// Узбекский журнал «Проблемы информатики и энергетики», №4.2007, Изд. «Фан» АН РУз, Ташкент, 2007, с. 28-31.
9. Джуманов О.И. Структурное кодирование информации в системах визуализации изображений //«Химическая технология, контроль и управление», № 3, ТГТУ, Ташкент, 2006, с. 47-51.
10. Э.М.Куссуль «Ассоциативные нейроподобные структуры» - Киев: Наукова думка, 1990. - 240 с.
11. Н.М. Амосов и др. «Нейрокомпьютеры и интеллектуальные роботы» - Киев: Наукова думка, 1991. - 237 с.
12. Джуманов О.И. Системы распознавания микрообъектов на основе нейронных сетей // В сб. «Вопросы кибернетики», РИСО АН РУз, № 177, Ташкент, 2008 г, с. 122-132.
13. Djumanov O.I., Ulugbek Kh. Narzullaev, Akmal R. Akhatov, Construction of Computer System for Microobjects Recognition Based on Neural Networks//10th International Workshop, CASC 2007, Bonn, Germany, September 16-20, 2007. Lecture Notes in Computer Science, Springer Berlin / Heidelberg, 0302-9743 (Print) 1611-3349 (Online), Volume 4770/2007, 10.1007/978-3-540-75187-8, 2007, p. 328-338
14. Banarse D.S. and A.W.G. Duller. Deformation invariant pattern classification for recognising hand gestures//In Proceedings of the 1996 IEEE International Conference on Neural Networks,1996, p. 1812-1816.
Рецензия
Для цитирования:
Джуманов О.И. Адаптивная нейросетевая система визуализации изображений, распознавания и классификации микрообъектов. Вестник СибГУТИ. 2008;(2):76-85.
Просмотров:
130
Послать статью по эл. почте 