Separate Analysis of Informational Signs in Multi-Parametric Combined Patterns Recognition Systems
Închide
Conţinutul numărului revistei
Articolul precedent
Articolul urmator
767 4
Ultima descărcare din IBN:
2021-02-17 07:54
Căutarea după subiecte
similare conform CZU
004.932.2:004.93'1 (1)
Informatică aplicată. Tehnici bazate pe calculator cu aplicații practice (438)
SM ISO690:2012
ЗАХОЖАЙ, Олег, МЕНЯЙЛЕНКО, Александр, ЛЫФАРЬ, Владими. Separate Analysis of Informational Signs in Multi-Parametric Combined Patterns Recognition Systems. In: Problemele Energeticii Regionale, 2019, nr. 1-1(40 S), pp. 60-68. ISSN 1857-0070. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.3239140
EXPORT metadate:
Google Scholar
Crossref
CERIF

DataCite
Dublin Core
Problemele Energeticii Regionale
Numărul 1-1(40 S) / 2019 / ISSN 1857-0070

Separate Analysis of Informational Signs in Multi-Parametric Combined Patterns Recognition Systems

Analiza separată a semnelor informaționale în sistemele combinate cu multipli parametri de recunoaștere imaginilor

Раздельный анализ информационных признаков в многопараметрических комбинированных системах распознавания образов

DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.3239140
CZU: 004.932.2:004.93'1

Pag. 60-68

Захожай Олег1, Меняйленко Александр2, Лыфарь Владими1
 
1 Восточноукраинский национальный университет имени Владимира Даля,
2 Луганский национальный университет им. Тараса Шевченко, Луганск
 
Disponibil în IBN: 21 noiembrie 2019


Rezumat

The objects for analysis in multi-parametric combined patterns recognition systems are rep-resented by several patterns with different nature of origin. This allows to increase the number of in-formative signs and the classification reliability. However, there is a negative aspect – increasing the time complexity of the data analyze. The aim of the study is reducing the time complexity of data analysis and decision making in multi-parametric combined pattern recognition systems. Well known solutions to this problem: data processing algorithms complication, boosting algorithms using and in-stall more productive computing systems. However, more promising is use an approach that takes into account signs informativity level and decision-made occur does not across the entire data set. For achieve the aim of the study is being solved important scientific problem – developing the new method separate analysis of information signs in multi-parametric combined patterns recognition systems. This method is based on the fact, that in the multi-parametric combined patterns recognition systems the object is represented by a set of patterns which have a different nature of origin. Therefore, in the case of correct classification, all patterns from the totality allow to relate the object to the same class. The patterns of recognition object are compared until one or several of them is made a decision on the clas-sification. In such an approach a full analysis of all signs is not carried out, which reduces the time complexity of the recognition process and, as a result, the classification decision-making process speed up.

În sistemele combinate cu multipli parametri de recunoaștere, obiectele ce urmează a fi analizate sunt reprezentate de mai multe imagini cu origine de provenienţă diferită. Aceasta permite de mărit în mod semnificativ numărul de caracteristici informative pentru obiectul de recunoaștere și de crescut fiabilitatea clasificării. Totuși, apare și un aspect negativ - creșterea complexității în timp a analizei datelor. Creșterea constantă a complexității sistemelor informatice, precum și numărul de parametri controlați și dirijaţi, exacerbează această problemă, în special pentru sistemele în care nu este importantă numai precizia rezultatului, ci și actualitatea sa. Astfel, obiectivul principal al studiului: reducerea complexității timpului de analiză a datelor, asigurând în același timp nivelul necesar de fiabilitate a procesului de luare a deciziilor în sistemele combinate cu multipli parametri de recunoaștere a imaginelor. Modurile cunoscute de a rezolva această problemă în știința și tehnologia modernă sunt: complicația algoritmilor de prelucrare a datelor, utilizarea algoritmilor de amplificare, precum și utilizarea forțată a sistemelor de calcul mai productive. Cu toate acestea, o abordare mai promițătoare pare a fi aplicarea unei abordări care ia în considerare gradul de informare a caracteristicilor atunci când procesul de luare a deciziilor nu se realizează pe întregul set de date. Noutatea lucrării constă în elaborarea unei noi metode de analiză separată a semnalelor informaționale în sistemele combinate cu multipli parametri de recunoaștere a imaginelor. Metoda se bazează pe faptul că în sistemele combinate cu multipli parametri de recunoaștere obiectul recunoașterii este reprezentat de un set de imagini ale căror semne au o natură diferită de origine.

В многопараметрических комбинированных системах распознавания объекты, подлежащие анализу, представлены несколькими образами различной природы происхождения. Это позволяет значительно увеличить количество информативных признаков для объекта распознавания и повысить достоверность классификации. Однако, также возникает негативный аспект – увеличение временной сложности обработки и анализа данных. Постоянное увеличение сложности информационных систем, а также количества контролируемых и управляемых параметров, только обостряет эту проблему, в особенности для систем, где важна не только точность получаемого результата, но и его своевременность. Таким образом, основная цель работы: снижение временной сложности анализа данных при обеспечении требуемого уровня достоверности принятия решений в многопараметрических комбинированных системах распознавания образов. Известными путями решения этой задачи в современной науке и технике являются: усложнение алгоритмов обработки данных, применение алгоритмов бустинга, а также вынужденное применение более производительных вычислительных систем. Однако, более перспективным видится применение подхода, учитывающего степень информативности признаков, когда принятие решения осуществляется не по всей совокупности данных. В связи с этим, для решения поставленной задачи разработан новый метод раздельного анализа информационных признаков в многопараметрических комбинированных системах распознавания. Он основан на том, что в многопараметрических комбинированных системах распознавания объект распознавания представляется совокупностью образов, признаки которых имеют различную природу происхождения. Следовательно, любой образ из совокупности позволяет отнести объект к одному и тому же классу. Образы объекта распознавания сравниваются до тех пор, пока по одному или нескольким не будет принято решение о классификации. Таким образом, полный анализ всех признаков не проводится, что уменьшает временную сложность процесса распознавания. Достоверность нового метода подтверждена экспериментально на трех различных информационных системах промышленных предприятий Украины.

Cuvinte-cheie
Recognition, classification, patterns, decision-making support, time complexity,

recunoașterea modelului, clasificarea, suportul decizional, complexitatea temporală, precizia recunoașterii,

распознавание образов, классификация, поддержка принятия решений, временная сложность, достоверность распознавания