Решение задачи распознавания по нечетким портретам классов

Решение задачи распознавания по нечетким портретам классов

В статье предложен алгоритм формирования нечетких портретов классов образов и алгоритм нечеткого вывода для задачи распознавания образов. Формально нечеткие портреты представлены лингвистическими переменными. Предложено семантическое правило для определения функций принадлежности терм-множеств. В ос...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Штучний інтелект
Datum:2010
Hauptverfasser: Козловский, В.А., Максимова, А.Ю.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2010
Schlagworte:
Интеллектуальные интерфейсы и распознавание образов. Системы цифровой обработки изображений
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/58398
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Решение задачи распознавания по нечетким портретам классов / В.А. Козловский, А.Ю. Максимова // Штучний інтелект. — 2010. — № 4. — С. 221-228. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-58398
record_format dspace
spelling Козловский, В.А.
Максимова, А.Ю.
2014-03-23T14:55:56Z
2014-03-23T14:55:56Z
2010
Решение задачи распознавания по нечетким портретам классов / В.А. Козловский, А.Ю. Максимова // Штучний інтелект. — 2010. — № 4. — С. 221-228. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.
1561-5359
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/58398
519.711
В статье предложен алгоритм формирования нечетких портретов классов образов и алгоритм нечеткого вывода для задачи распознавания образов. Формально нечеткие портреты представлены лингвистическими переменными. Предложено семантическое правило для определения функций принадлежности терм-множеств. В основу построения функций принадлежности положен частотный анализ множества прецедентов. Обобщающая способность нечетких портретов зависит от параметров построения функций принадлежности.
В статті розглянуто алгоритм формування нечітких портретів класів образів та алгоритм нечіткого висновку для задачі розпізнавання образів. Формально нечіткі портрети представлено лінгвістичними змінними. Запропоновано семантичне правило для визначення функцій приналежності терм-множин. Основою побудови функцій приналежності є частотний аналіз множин прецедентів. Здатність нечітких портретів до узагальнення залежить від параметрів побудови функцій приналежності.
In the given work the algorithm of creating fuzzy portraits and fuzzy inference is suggested for pattern recognition problem. Formally fuzzy portraits are represented like linguistic variables. There is semantic rule for creating membership functions of terms-set. The base of membership functions creating is frequency analysis of set precedents. The ability to generalization of fuzzy portraits is depended on membership functions creating parameters.
ru
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
Штучний інтелект
Интеллектуальные интерфейсы и распознавание образов. Системы цифровой обработки изображений
Решение задачи распознавания по нечетким портретам классов
Розв’язання задачі розпізнавання за нечіткими портретами класів
Decision of Pattern Recognition Problem with Fuzzy Portraits of Classes
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Решение задачи распознавания по нечетким портретам классов
spellingShingle Решение задачи распознавания по нечетким портретам классов
Козловский, В.А.
Максимова, А.Ю.
Интеллектуальные интерфейсы и распознавание образов. Системы цифровой обработки изображений
title_short Решение задачи распознавания по нечетким портретам классов
title_full Решение задачи распознавания по нечетким портретам классов
title_fullStr Решение задачи распознавания по нечетким портретам классов
title_full_unstemmed Решение задачи распознавания по нечетким портретам классов
title_sort решение задачи распознавания по нечетким портретам классов
author Козловский, В.А.
Максимова, А.Ю.
author_facet Козловский, В.А.
Максимова, А.Ю.
topic Интеллектуальные интерфейсы и распознавание образов. Системы цифровой обработки изображений
topic_facet Интеллектуальные интерфейсы и распознавание образов. Системы цифровой обработки изображений
publishDate 2010
language Russian
container_title Штучний інтелект
publisher Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
format Article
title_alt Розв’язання задачі розпізнавання за нечіткими портретами класів
Decision of Pattern Recognition Problem with Fuzzy Portraits of Classes
description В статье предложен алгоритм формирования нечетких портретов классов образов и алгоритм нечеткого вывода для задачи распознавания образов. Формально нечеткие портреты представлены лингвистическими переменными. Предложено семантическое правило для определения функций принадлежности терм-множеств. В основу построения функций принадлежности положен частотный анализ множества прецедентов. Обобщающая способность нечетких портретов зависит от параметров построения функций принадлежности. В статті розглянуто алгоритм формування нечітких портретів класів образів та алгоритм нечіткого висновку для задачі розпізнавання образів. Формально нечіткі портрети представлено лінгвістичними змінними. Запропоновано семантичне правило для визначення функцій приналежності терм-множин. Основою побудови функцій приналежності є частотний аналіз множин прецедентів. Здатність нечітких портретів до узагальнення залежить від параметрів побудови функцій приналежності. In the given work the algorithm of creating fuzzy portraits and fuzzy inference is suggested for pattern recognition problem. Formally fuzzy portraits are represented like linguistic variables. There is semantic rule for creating membership functions of terms-set. The base of membership functions creating is frequency analysis of set precedents. The ability to generalization of fuzzy portraits is depended on membership functions creating parameters.
issn 1561-5359
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/58398
citation_txt Решение задачи распознавания по нечетким портретам классов / В.А. Козловский, А.Ю. Максимова // Штучний інтелект. — 2010. — № 4. — С. 221-228. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.
work_keys_str_mv AT kozlovskiiva rešeniezadačiraspoznavaniâponečetkimportretamklassov
AT maksimovaaû rešeniezadačiraspoznavaniâponečetkimportretamklassov
AT kozlovskiiva rozvâzannâzadačírozpíznavannâzanečítkimiportretamiklasív
AT maksimovaaû rozvâzannâzadačírozpíznavannâzanečítkimiportretamiklasív
AT kozlovskiiva decisionofpatternrecognitionproblemwithfuzzyportraitsofclasses
AT maksimovaaû decisionofpatternrecognitionproblemwithfuzzyportraitsofclasses
first_indexed 2025-12-07T17:57:41Z
last_indexed 2025-12-07T17:57:41Z
_version_ 1850873229570211840

Ähnliche Einträge