LibRar.Org.Ua — Бібліотека українських авторефератів

Загрузка...

Головна Електроніка. Обчислювальна техніка → Удосконалення методів нейроподібної обробки інформації на основі моделей паралельно-ієрархічного перетворення

України (постанова від 08.11.2000 р. №1652).

Мета і завдання дослідження. Метою дисертаційної роботи є підвищення якості обробки цифрової інформації на основі математичних моделей паралельно-ієрархічного (ПІ) перетворення.

Об’єктом дослідження є процес паралельно-ієрархічного перетворення для нейроподібної обробки інформації.

Предметом дослідження є математичні моделі паралельно-ієрархічного перетворення для нейроподібної обробки інформації.

Відповідно до вказаної мети вирішенню підлягають такі задачі:

1) аналіз вихідних теоретичних положень та особливостей структурно-функціональної організації ПІ мережі;

2) розробка теоретичних та структурно-функціональних особливостей організації обчислювальних процесів із ПІ обробкою і перетворенням інформації та дослідження їх ефективності;

3) розробка математичних моделей кодування й обробки інформації, які дозволяють на основі простих обчислювальних операцій робити складну функціональну обробку;

4) розробка маршрутизаторів для підвищення інтелектуальності систем передачі інформації;

5) розробка математичних моделей, які дозволяють визначати та прогнозувати координати зображень плям лазерних пучків;

6) розробка алгоритмів обробки зображень плям лазерних пучків, їх використання для прогнозування перегріву букс засобами контролю типу ПОНАБ-3, ДИСК-Б та програмна реалізація.

Методи дослідження базуються на використанні апарату математичного аналізу та теорії часових рядів для створення математичної моделі мережі; математичної логіки та теорії алгоритмів для опису алгоритмів обробки інформації; теорії ймовірностей для створення моделі пірамідально-лінійного кодування; теорії штучних нейронних мереж для навчання паралельно-ієрархічної мережі; математичного та імітаційного моделювання для обробки зображень плям лазерних пучків; теорії інформації та кодування для створення моделей ущільнення інформації; теорії цифрової обробки сигналів та методів машинного аналізу зображень для вимірювання та прогнозування координат зображень плям лазерних пучків.

В процесі виконання дисертаційної роботи модифіковано формальний апарат паралельно-іерархічного перетворення із використанням властивостей, притаманних

природним нейронним мережам.

Наукова новизнаодержаних результатів

В дисертаційній роботі дістали подальший розвиток засоби моделювання паралельно-ієрархічого перетворення на базі мережевої структури обробки інформації.

  • Вперше розроблено математичну модель паралельно-ієрархічної мережі на основі - перетворення для обробки напівтонових зображень, яка, на відміну від існуючих моделей, є універсальною для застосування до розв’язання прикладних задач.

  • Вперше розроблено метод пірамідально-лінійного кодування інформації, який не потребує перебалансування кодового дерева відповідно до нових частот символів на кожному кроці перетворення, на відміну від методів кодування Хаффмена і Шеннона-Фано, для яких необхідна організація досить складної послідовної процедури побудови кодового дерева і постійного його корегування відповідно до статистики вхідного потоку. Метод може бути реалізований алгебраїчними методами відповідно до паралельної схеми кодування, що істотно покращує якість ущільнення.

  • Дістало подальший розвиток моделювання паралельно-ієрархічного перетворення на базі мережевої структури обробки інформації, що, в порівнянні з існуючими підходами, дає можливість підвищити її якість.

  • Удосконалено масковий і безмасковий методи паралельно-ієрархічного кодування зображень, які, на відміну від існуючих, враховують корельованість даних усього зображення. Це дозволяє якісно передавати (з витратами на кодування 1,5 -2 біт/ел) як ділянки з плавними перепадами яскравості, так і ділянки з різко вираженими контурами.

  • Удосконалено метод визначення координат зображень плям лазерних пучків на основі апроксимації крайових ліній та вперше розроблено метод прогнозування координат, який, на відміну від існуючих, дозволяє підвищити якість обробки динамічних зображень у реальному часі.

    Практичне значення одержаних результатів

    • Розроблений алгоритм ПІ обробки інформації дозволяє суттєво скоротити апаратурні витрати в системах кореляційного аналізу за рахунок використання простих в схемотехнічному сенсі операцій;

    • розроблений алгоритм пірамідально-лінійного кодування за рахунок застосування алгебраїчних методів скорочує час обробки інформації;

    • розроблені алгоритми для системи обробки зображень плям лазерних пучків дозволяють вимірювати та прогнозувати координати динамічних напівтонових зображень з точністю до 1,5 е.р., а також можуть бути застосовані для інших систем, які функціонують у реальному часі.

    Розроблений комплекс методів, алгоритмів та програм для обробки зображень плям лазерних пучків і прогнозування перегріву букс на основі засобів контролю типу ПОНАБ-3 та ДИСК-Б впроваджено на Державному науково-виробничому підприємстві “Автотелтранс”, м. Київ.

    Застосування розроблених методів та алгоритмів у лабораторії вертебродіагностики Вінницького національного медичного університету дало можливість покращити якість контрастування рентгенографічних зображень при розпізнаванні патологій захворювань хребта.

    Окремі теоретичні результати дисертаційної роботи впроваджено в навчальний процес при викладанні дисциплін „Вища математика” та „Теорія ймовірностей” на кафедрі прикладної математики Вінницького національного технічного університету, що підвищує інтерес до вивчення відповідних розділів цих дисциплін.

    Впровадження підтверджуються відповідними довідками.

    Особистий внесок здобувача. Всі основні результати дисертаційної роботи були отримані автором самостійно. У працях, написаних у співавторстві, дисертанту належать: [1] - методи та моделі W-спектра зв’язності; [2] - модель паралельно-ієрархічної мережі на основі -перетворення для обробки зображень; [3] - модель прогнозування координат енергетичних центрів зображень плям лазерних пучків; [4] - модель інтелектуальної обробки інформації; [5] - імітаційне моделювання структурно-статистичних алгоритмів ієрархічного кодування при ущільненні інформації; [6] - модель навчання для обробки зображень плям лазерних пучків; [7] - імітаційне моделювання функцій надійності напівмарковського процесу, який керується зовнішніми умовами; [8] - модель сегментації зображень об’єктів за ознаками зв’язності в задачах розпізнавання номерів на запірно-пломбувальних замках типу


  •