Идентификация объектов посредством системы нечеткого вывода

• Опубліковано в: : Штучний інтелект
• Дата: 2010
• Автори: Вятченин, Д.А., Старовойтов, В.В.
• Формат: Стаття
• Мова: Російська
• Опубліковано: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2010
• Теми: Интеллектуальные интерфейсы и распознавание образов. Системы цифровой обработки изображений
• Онлайн доступ: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/56285
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Цитувати: Идентификация объектов посредством системы нечеткого вывода / Д.А. Вятченин, В.В. Старовойтов // Штучний інтелект. — 2010. — № 3. — С. 312-321. — Бібліогр.: 17 назв. — рос.

В статье предлагается методология идентификации объектов на аэрокосмических изображениях в режиме времени, близком к реальному, посредством механизма нечеткого вывода на примере системы нечеткого вывода типа Мамдани. Кратко излагается метод быстрого прототипирования системы нечеткого вывода на основе результатов обработки данных об объектах обучающей выборки эвристическим алгоритмом возможностной кластеризации. Приводятся результаты вычислительных экспериментов и сформулированы предварительные выводы. У статті пропонується методологія ідентифікації об’єктів аерокосмічних зображеннях у режимі часу, близькому до реального, за допомогою механізму нечіткого висновку на прикладі системи нечіткого висновку типу Мамдані. Стисло викладається метод швидкого прототипування системи нечіткого висновку на основі результатів обробки даних об об’єктах навчальної виробки евристичним аморитмом можливістної кластеризації. Наводяться результати обчислювальних експериментів та сформульовані попередні висновки. The paper proposes a methodology to identify the objects on aerospace images in-time, close to the real, through the mechanism of fuzzy inference for the example of Mamdani’s type fuzzy inference system. The method of rapid prototyping of a fuzzy inference system based on the result of the training data set processing by heuristic algorithm possibilistic clustering if described briefly. Results of numerical experiments are presented and preliminary conclusions are formulated.