ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2016 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,493
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,389
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,732
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,364
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,303
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 5022
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 355
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 499
Десятилетний индекс Хирша: 11
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2016 год: 304
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2016 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 11

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2016 гг. на сайте РИНЦ

Вход


Забыли пароль? / Регистрация

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

4
Ожидается:
16 Декабря 2017

Интеллектуальная автоматизированная система распознавания на основе принципов коллективного принятия решений

Applying models of cooperative decision making in intellectual systems
Статья опубликована в выпуске журнала № 3 за 2009 год.[ 17.09.2009 ]
Аннотация:Статья посвящена вопросам использования моделей коллективного принятия решений в автоматизированных интеллектуальных системах. Рассматривается применение данных моделей для решения задач распознавания. Описывается программная система распознавания, в основе функционирования которой лежат модели коллективной выработки решений.
Abstract:The article is devoted to questions of usage of models of cooperative decision making in automated intellectual systems. Applying of such models to pattern recognition is being considered. Recognition software based on models of cooperative decision making is being described.
Авторы: Фомин В.В. (v_v_fomin@mail.ru) - Российский государственный педагогический университет им. А.И. Герцена, Санкт-Петербург, Россия, доктор технических наук, Сикулер Д.В. (v_v_fomin@mail.ru) - Российский государственный педагогический университет им. А.И. Герцена, г. Санкт-Петербург, , , кандидат технических наук
Ключевые слова: интеллектуальная система, распознавание образов, коллективное принятие решений
Keywords: intellectual system, pattern recognition, cooperative decision making
Количество просмотров: 9433
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (4.21Мб)

Размер шрифта:       Шрифт:

Данная работа посвящена рассмотрению одной из интеллектуальных автоматизированных систем распознавания (ИАСР), в которой используются принципы коллективного принятия решений. Основное назначение системы – решение задач классификации данных и распознавания образов. Вместе с тем ИАСР является достаточно гибкой системой и позволяет выполнять адаптацию заложенных в нее моделей для решения задач других классов.

Задачу выработки коллективного решения при распознавании объекта s определим следующим образом [1, 2]:

где am(s) – коллективная решающая функция, ставящая в соответствие распознаваемому объекту s номер некоторого класса исходного алфавита классов; G – процедура формирования конечного решения задачи на основе результатов, выдаваемых отдельными представителями коллектива решающих правил A, полученного на базе коллектива методов распознавания M; qa – размерность коллектива решающих правил.

В ИАСР в основу процедуры принятия решений в процессе коллективного распознавания положена модель выборочного взвешенного голосования [3, 4]:

где d – функция формирования коллективного решения на множестве значений голосующих функций классов gk(s); qc – размерность алфавита классов; xij – коэффициент i-го класса по j-му решающему правилу; bj – нормированный весовой коэффициент j-го решающего правила, который назовем коэффициентом доверия j-му решающему правилу; bmin – минимально допустимое (пороговое) значение коэффициента доверия; Ej – нормированная величина эмпирического риска при использовании j-го решающего правила на обучающей выборке T.

На рисунке 1 представлена структура процесса коллективного распознавания на базе выборочного взвешенного голосования на множестве
решающих правил, включающего три этапа обработки для получения конечного результата классификации.

Качество распознавания при использовании представленной модели в значительной мере зависит от сформированного коллектива методов и синтезируемого на его основе множества решающих правил. В ИАСР для синтеза коллектива
решающих правил используется детермированно-стохастический подход, суть которого заключается в генерировании случайным образом для каждого метода в соответствии с заданными параметрами и ограничениями набора решающих правил и модификации полученного множества (добавлении, изменении, удалении правил) на основе априорных соображений и данных о задаче.

Подпись:  
Рис. 3. Структура и взаимосвязь компонентов
БЗ ИАСРПодпись:  
Рис. 2. Обобщенная функциональная
схема ИАСРФункциональное ядро ИАСР Q построено как совокупность взаимосвязанных модулей, каждому из которых соответствует определенный этап автоматизации: Q=Q(D, M, L, V, R), где D – модуль задания исходных данных; M – модуль определения методов решения задач; L – модуль обучения; V – модуль верификации решающих правил; R – модуль распознавания. Модули D, M, L, V образуют комплекс средств синтеза решения, а модули R и частично D составляют средства решения задачи. На рисунке 2 приведена обобщенная схема, отражающая структуру и процесс функционирования системы.

Формализованные знания о способах решения прикладных задач распознавания хранятся в базе знаний ИАСР. База знаний K обеспечивает поддержку рассмотренной ранее модели коллективного распознавания и представляет собой композицию четырех взаимосвязанных элементов: K=<KM, KS, KC, KD>, где KM – банк формализованных методов распознавания; KS – банк формализованных схем принятия решений; KC – банк описаний коллективов решающих правил; KD – банк описаний синтезированных решений (рис. 3).

Вместе с тем ИАСР представляет собой экспертно-ориентированный программный комплекс. Принадлежность ИАСР к системам экспертного типа обусловливается наличием в процессе распознавания неформализованных процедур выбора методов решения задачи и синтеза на их основе решающих правил. Эти процедуры должны выполняться экспертом-когнитологом – специалистом в области теории распознавания образов с привлечением при необходимости специалистов в конкретной предметной области.

В соответствии с этим выделим два типа пользователей системы: когнитологов, выполняющих синтез решений прикладных задач и сопутствующие этому процедуры, и конечных пользователей, решающих свои частные задачи с помощью ИАСР.

Наличие базы знаний и соответствующих инструментальных средств позволяет достаточно гибко конфигурировать положенную в основу ИАСР модель распознавания для повышения качества распознавания и/или адаптации к специфичной проблемной области благодаря возможности создания и применения в системе различных схем реализации управления множествами методов, правил и результатов классификации.

Данная характеристика ИАСР, как уже было отмечено, ориентирована в первую очередь на использование экспертных знаний. Принципы и модели, положенные в основу ИАСР, были апробированы на экспериментальных данных и подтвердили свою эффективность.

Литература

1.   Глаз А.Б. Параметрическая и структурная адаптация решающих правил в задачах распознавания. Рига: Зинатне, 1988. 167 с.

2.   Растригин Л.А., Эренштейн Р.Х. Метод коллективного распознавания. М.: Энергоиздат, 1981. 80 с.

3.   Барабаш Ю.Л. Коллективные статистические решения при распознавании. М.: Радио и связь, 1983. 224 с.

4.   Теория выбора и принятия решений: учеб. пособие. М.: Наука, 1982. 328 с.


Постоянный адрес статьи:
http://swsys.ru/index.php?page=article&id=2300
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (4.21Мб)
Статья опубликована в выпуске журнала № 3 за 2009 год.

Возможно, Вас заинтересуют следующие статьи схожих тематик: