Academic Journal
Оптимізація словника ознак розпізнавання системи керування, що навчається
| Τίτλος: | Оптимізація словника ознак розпізнавання системи керування, що навчається |
|---|---|
| Πηγή: | Адаптивні системи автоматичного управління; Том 2, № 27 (2015): Адаптивні системи автоматичного управління; 44-50 Adaptive systems of automatic control; Том 2, № 27 (2015): Adaptive systems of automatic control; 44-50 Адаптивные системы автоматического управления; Том 2, № 27 (2015): Адаптивные системы автоматического управления; 44-50 |
| Στοιχεία εκδότη: | Igor Sikorsky KPI, 2015. |
| Έτος έκδοσης: | 2015 |
| Θεματικοί όροι: | Information-extreme intellectual technology, optimization, features set, decision support system, top-down feature selection, random search, інформаційно-екстремальна інтелектуальна технологія, оптимізація, словник ознак, система підтримки прийняття рішень, послідовна спадна селекція, випадковий пошук, информационно-экстремальная интеллектуальная технология, оптимизация, словарь признаков, система поддержки принятия решений, последовательная нисходящая селекция, случайный поиск |
| Περιγραφή: | Предложено в рамках информационно-экстремальной интеллектуальной технологии анализа данных, которая основанная на максимизации информационной способности обучающейся системы поддержки принятия решений, категориальная модель и алгоритм оптимизации словаря признаков распознавания. В качестве критерия оптимизации применены модификацию энтропийного критерия Шеннона. Селекция словаря признаков распознавания осуществлялась по схемам последовательной нисходящей селекции, случайного поиска и случайного поиска с адаптацией. Предложенный алгоритм обучения системы с оптимизацией словаря признаков распознавания реализовано на примере управления технологическим процессом выращивания сцинтилляционных монокристаллов из расплава. Запропоновано у рамках інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології аналізу даних, що грунтується на максимізації інформаційної спроможності здатної навчатися системи підтримки прийняття рішень, категорійну модель і алгоритм оптимізації словника ознак розпізнавання. Як критерій оптимізації застосовано модифікацію ентропійного критерію Шеннона. Селекція словника ознак розпізнавання здійснювалася за схемами послідовної спадної селекції, випадкового пошуку і випадкового пошуку з адаптацією. Запропонований алгоритм навчання системи з оптимізацією словника ознак розпізнавання реалізовано на прикладі керування технологічним процесом вирощування сцинтиляційних монокристалів з розплаву. Categorical model and learning algorithm with optimization of features set in the framework of information-extreme intellectual technology, based on the maximization of the information capacity for self-learning decision support system, are proposed. A criterion for the functional efficiency of machine learning uses modification of the entropic Shannon`s measure. Feature selection made using sequential top-down method, random search and random search with adaptation methods for estimation. As an example, suggested algorithm of learning implemented for the intelectual system, which controls growing of scintillation monocrystals from melt. |
| Τύπος εγγράφου: | Article |
| Περιγραφή αρχείου: | application/pdf |
| Γλώσσα: | Ukrainian |
| ISSN: | 1560-8956 2522-9575 |
| Σύνδεσμος πρόσβασης: | http://asac.kpi.ua/article/view/63448 |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edsair.scientific.p..92cd7263d5f578d33eb50b688f3ba0e8 |
| Βάση Δεδομένων: | OpenAIRE |
| ISSN: | 15608956 25229575 |
|---|