Евдокименков, В. Н. Временная синхронизация данных обучающей выборки и распознаваемых объектов в задачах классификации в процессе интерпретации космических снимков земной поверхности [Текст] / В. Н. Евдокименков, Р. В. Ким // Известия РАН. Теория и системы управления. - 2009. - N 1. - С. 128-137. . - Библиогр.: c. 137 (11 назв. )
Рубрики: Вычислительная техника Распознавание и преобразование образов Кл.слова (ненормированные): временная синхронизация данных -- космические снимки -- временная несогласованность данных -- обучающие выборки -- распознавание объектов -- классификация -- синхронизация данных -- случайные процессы Аннотация: Рассмотрена задача классификации в условиях, когда присутствует временная несогласованность данных обучающей выборки и распознаваемого объекта. Предложена модификация традиционной схемы классификации, предполагающая включение дополнительного этапа, целью которого является временная привязка данных обучающей выборки к текущему моменту наблюдения. Пересчет векторов признаков на текущий момент наблюдения достигается посредством вычисления их условных математических ожиданий, связывающих реализации вектора признаков в моменты времени, присутствующие в обучающей выборке, с их значениями для текущего момента наблюдения. На примере обработки и анализа космических снимков показано, что использование в процессе классификации предложенной процедуры синхронизации данных обучающей выборки и распознаваемого объекта способно существенно повысить достоверность результатов классификации. Доп.точки доступа: Ким, Р. В. Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1) Свободны: ч.з. (1) |
Субботин, С. А. (кандидат технических наук). Выделение обучающих выборок для построения диагностических моделей на основе методов вычислительного интеллекта [Текст] / С. А. Субботин // Информационные технологии. - 2013. - № 12. - С. 36-40. - Библиогр.: с. 40 (13 назв.) . - ISSN 1684-6400
Рубрики: Вычислительная техника Распознавание и преобразование образов Кл.слова (ненормированные): вычислительный интеллект -- диагностические модели -- обучающие выборки -- прецеденты -- топологические свойства -- эксперименты Аннотация: Решена задача автоматизации формирования обучающих выборок для построения диагностических моделей по прецедентам. Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1) Свободны: ч.з. (1) |
Ахметшин, А. А. (методист). Методический подход к решению проблемы повышения эффективности интегрированных систем менеджмента [Текст] / Ахметшин А. А., Ибатуллин У. Г. // Менеджмент в России и за рубежом. - 2016. - № 4. - С. 13-19 : рис., табл. - Библиогр.: с. 19 (9 назв.) . - ISSN 1028-5857
Рубрики: Экономика Внутрифирменное управление. Менеджмент Кл.слова (ненормированные): интегральные риски -- интегрированные системы менеджмента -- математическое моделирование -- менеджмент качества -- менеджмент охраны здоровья и безопасности труда -- нейронные сети -- обучающие выборки -- обучение сети -- экологический менеджмент Аннотация: Представлены подходы к снижению интегрального риска, представленного в стоимостном выражении. С этой целью варьировались риски в системах менеджмента качества, экологического менеджмента и менеджмента охраны здоровья и безопасности труда с использованием математической модели на основе нейронных сетей. Показана архитектура нейросетевой модели, сформированной на основе условных значений указанных рисков. Доп.точки доступа: Ибатуллин, У. Г. (проректор по науке) Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : эк. (1) Свободны: эк. (1) |
Лебедев, Илья Сергеевич (доктор технических наук; профессор). Обучение на несбалансированных выборках ансамбля классификаторов при анализе состояния сетевых сегментов [Текст] / И. С. Лебедев // Прикладная информатика. - 2021. - Т. 16, № 3. - С. 109-119. - Библиогр. в конце ст. (18 назв.) . - ISSN 1993-8314
Рубрики: Вычислительная техника Имитационное компьютерное моделирование Кл.слова (ненормированные): алгоритмы -- классификаторы -- классификация -- обучающие выборки -- паразитный трафик -- подмножества данных -- разбалансированные данные -- сетевые сегменты Аннотация: Актуальность рассматриваемой в статье темы состоит в решении проблемных вопросов идентификации редких событий в условиях дисбаланса обучающих множеств. Цель исследования - анализ возможностей ансамбля классификаторов, обученных на разных подмножествах разбалансированных данных. Обозначены предпосылки возникновения несбалансированных данных при формировании обучающих выборок. Предложено решение, основанное на применении ансамбля классификаторов, обученных на различных обучающих выборках, в которых имеется дисбаланс классифицируемых событий. Приведен анализ возможности применения несбалансированных тренировочных множеств для ансамбля классификаторов, где усреднение ошибок происходит за счет процедуры коллективного голосования. Осуществлена оценка распределений значений признаков в тестовых и тренировочных подмножествах. Исследована разбалансировка, заключающаяся в нарушении соотношений количества событий определенного вида внутри одного класса в обучающих подмножествах данных. Отсутствие данных в обучающей выборке приводит к увеличению эффекта разброса ответов, который усредняется увеличением сложности модели, включением в ее состав различных классифицирующих алгоритмов. В дальнейшем, в ходе функционирования возможно вносить изменения в состав классифицирующих алгоритмов, что позволяет повышать показатели точности идентификации потенциального деструктивного воздействия. Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1) Свободны: ч.з. (1) |
Феофилов, С. В. (доктор технических наук; профессор). Структурно-параметрический синтез нейросетевых регуляторов для объектов управления с ограничителями [Текст] / С. В. Феофилов, А. В. Козырь, Д. Л. Хапкин // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2023. - Т. 24, № 11. - С. 563-572 : ил. - Библиогр.: с. 570-571 (27 назв.) . - ISSN 1684-6427
Рубрики: Радиоэлектроника Автоматика и телемеханика Кл.слова (ненормированные): замкнутые системы -- искусственные нейронные сети -- нейроимитаторы -- нейронные сети -- нейросетевые регуляторы -- нелинейные объекты -- обучающие выборки -- следящие системы -- цифровые системы управления Аннотация: Излагается методика синтеза цифровых систем управления для нелинейных объектов c ограничителями в условиях неполной информации. Рассматриваются замкнутые следящие системы с отрицательной обратной связью. Для построения регулятора, который включается последовательно с объектом управления, предлагается использовать искусственные нейронные сети. В статье основное внимание уделяется таким проблемам, как выбор структуры нейросети для нейроимитатора и нейрорегулятора, построение обучающей выборки, обеспечение сходимости процесса корректировки весов. Для обучения нейросетей в качестве базового используется метод обратного распространения ошибки. Доп.точки доступа: Козырь, А. В. (кандидат технических наук; доцент); Хапкин, Д. Л. (младший научный сотрудник) Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : эн.ф. (1) Свободны: эн.ф. (1) |