Курцев Олег Володимирович. Побудова гіперповерхонь та розпізнавання образів з застосуванням нейронних мереж: Дис... канд. техн. наук: 05.01.01 / Київський національний ун-т будівництва і архітектури. - К., 2002. - 151арк. - Бібліогр.: арк. 140-147.
Анотація до роботи:
Курцев О. В. Побудова гіперповерхонь та розпізнавання образів з застосуванням нейронних мереж. – Рукопис.
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.01.01 – Прикладна геометрія, інженерна графіка. – Київський національний університет будівництва і архітектури, Київ, 2002.
Дисертація присвячена розробці методів і алгоритмів побудови гіперповерхонь та розпізнавання образів за допомогою нейронних мереж. Задача навчання розпізнаванню образів розглядається як задача апроксимації в просторах багатьох вимірів. Розглянуто проблеми, пов’язані з методами апроксимації гіперповерхонь та геометричного моделювання при використанні нейронних мереж. Запропоновано методи виключення припинення процесу оптимізації параметрів нейронної мережі, та методи зміни довжини кроку оптимізації при апроксимації поверхонь з осцилюючими точками. Розроблено методику розв’язання деяких задач розпізнавання і навчання розпізнаванню зорових образів за допомогою нейронних мереж, що включає попереднє опрацювання зображення. Розроблені методи попередньої обробки зображень перед розпізнаванням з метою зменшення розмірності задачі апроксимації за рахунок розгляду тільки значущих частин зображення.
Проведені дослідження показали високу ефективність використання НМ для задач геометричного моделювання та значну роль прикладної геометрії при розв’язанні задач в різноманітних галузях діяльності людини.
В роботі вперше розроблено методику опису та розв’язання задачі геометричного моделювання в просторах багатьох вимірів з використанням НМ, яка є основою для методів автоматизації процесу побудови геометричних моделей в просторах довільної розмірності.
Зроблено аналіз поведінки НМ при додаванні нових параметрів та при апроксимації поверхонь з осцилюючими точками. На основі цього аналізу запропоновано методи виключення припинення процесу оптимізації параметрів нейронної мережі, та методи зміни довжини кроку оптимізації при апроксимації поверхонь з осцилюючими точками.
Розроблено комп’ютерну систему NeurEx для автоматизації процесу геометричного моделювання, яка включає інтерпретатор спеціалізованої мови, розробленої для опису задач геометричного моделювання на основі довільно поданих вихідних даних.
Задача навчання розпізнаванню образів поставлена як задача апроксимації в багатовимірних просторах, що дозволило відокремити задачу навчання розпізнаванню від задачі попередньої обробки зображень.
Розроблено кілька методів попередньої обробки зображень перед розпізнаванням, нечуттєвих до певних спотворень вхідного зображення, які дозволяють отримати вхідні дані для апроксимації та суттєво зменшити розмірність задачі апроксимації за рахунок розгляду тільки значущих частин зображення.
Розроблено комп’ютерну систему трасування контурів, яка використовує один з запропонованих в роботі методів попередньої обробки зображень, та дозволяє отримувати векторні образи растрових зображень різноманітної природи.
Розроблено програму розпізнавання з застосуванням НМ, що демонструє роботу запропонованої методики навчання розпізнаванню та дозволяє отримувати навчену нейронну мережу, яка здатна до розпізнавання.
Результати досліджень впроваджені в Дніпропетровському заводі “Прогрес” для отримання комп’ютерних моделей викройок оббивки м’яких меблів за наявними викройками, знятими цифровою камерою; в ТОВ “Науково-виробнича компанія Східна Україна” для моделювання процесу утворення осаду при фільтруванні, та в Центральному військовому госпіталі прикордонних військ України для побудови геометричної моделі залежності діагнозу від симптомокомплексу при класифікації отруєнь за симптоматичним ознакам, що підтверджується довідками про впровадження.
Публікації автора:
Курцев О.В. Применение нейросетей при распознавании образов. Прикладная геометрия и инженерная графика: Труды/ТГАТА – вып.4 – Мелитополь, 1999 г.
Курцев О. В. Розпізнавання зображення шахової сітки. /Прикладна геометрія та інженерна графіка: Міжвідомчий науково-технічний збірник. Випуск 67. – К.: КНУБА, 2000.
Курцев О. В. Попередня обробка растру перед розпізнаванням. /Прикладна геометрія та інженерна графіка: Міжвідомчий науково-технічний збірник. Випуск 68. – К.: КНУБА, 2000.
Курцев О. В. Побудова параметричних кривих з раціональним сигмоїдом у якості базисної функції і задоволенням умови рівності кривини в точці стику. /Прикладна геометрія та інженерна графіка: Міжвідомчий науково-технічний збірник. Випуск 69. – К.: КНУБА, 2001.
Курцев О. В. Відновлення функціональної залежності за допомогою нейронних мереж /Сучасні проблеми геометричного моделювання: Зб. праць міжнародної науково – практичної конференції / Харківська державна академія технології та організації харчування – Харків, 2001 – 213с.
Курцев О. В. Постановка задачі навчання розпізнаванню образів як задачі апроксимації./Прикладна геометрія та інженерна графіка: Міжвідомчий науково-технічний збірник. Випуск 71. – К.: КНУБА, 2001.
