Нейросетевые методы логического описания и распознавания сложных образов
Ключевые слова:
нейросетевые методы, логический анализ, распознавание сложных образовАннотация
Рассматриваются нейросетевые модели и логико-предметные методы описания, анализа и распознавания сложных образов. Предложены алгоритмы решения задач идентификации и классификации простых образов (например, изображений объектов) и логического анализа и нейросетевого распознавания сложных образов (например, сложных 3D-сцен по 2D-изображениям частично заслоненных объектов). Дан сравнительный анализ сложности алгоритмов и описаны результаты вычислительных экспериментов.Литература
Косовская Т.М., Тимофеев А.В. Об одном новом подходе к формированию логических решающих правил // Вестник ЛГУ, 1985, №8. С. 22–27.
Клини С. Математическая логика. М.: Мир, 1973. 480 с.
Тимофеев А.В., Каляев А.В. Методы обучения и минимизации сложности когнитивных нейромодулей супер-макро-нейрокомпьютеров с программируемой архитектурой. // Доклады Академии наук, 1994, т. 273, № 2, с. 180–183 (на русском и английском языках)
Тимофеев А.В. Методы синтеза диофантовых нейросетей минимальной сложности. // Доклады Академии наук, 1995, т. 301, № 3, с. 1106–1109 (на русском и английском языках)
Timofeev A.V., Semyonov A.V. Genetic Algorithms of Database Control and Knowledge Base Synthesis and Their Applications. // International Journal of Information Theories & Applications, Sofia, 1996, v.4, N1, pp. 17–22.
Тимофеев А.В., Шеожев А. М., Шибзухов З. М. Мульти-агентные диофантовые нейронные сети в задачах распознавания и диагностики. // Нейрокомпьютеры: разработка и применение, 2005, № 10–11, с. 69–74.
Косовская Т.М. Доказательства оценок числа шагов решения некоторых задач распознавания образов, имеющих логические описания // Вестн. С.-Петербург. Ун-та. Сер. 1, Математика, механика, астрономия. 2007. Вып.(4) С. 82–90.
Косовская Т.М. Некоторые задачи искусственного интеллекта, допускающие формализацию на языке исчисления предикатов, и оценки числа шагов их решения // Труды СПИИРАН, 2010. Вып. 14. С. 58–75.
Косовская Т.М. Частичная выводимость предикатных формул как средство распознавания объектов с неполной информацией // Вестн. С.-Петерб.ун-та. Сер. 10. 2009. Вып. 1. С. 74–84.
Тимофеев А.В. Адаптивные робототехнические комплексы. Л., Машиностроение, 1988, 146 с.
Тимофеев А.В. Адаптивное управление и интеллектуальный анализ информационных потоков в компьютерных сетях. СПб.: Анатолия, 2012. 280 с.
Косовская Т.М., Власова М.А. Использование языков семейства PROLOG для распознавания изображений. // Труды СПИИРАН, 2013, вып. 2 (25), с. 277–291.
Клини С. Математическая логика. М.: Мир, 1973. 480 с.
Тимофеев А.В., Каляев А.В. Методы обучения и минимизации сложности когнитивных нейромодулей супер-макро-нейрокомпьютеров с программируемой архитектурой. // Доклады Академии наук, 1994, т. 273, № 2, с. 180–183 (на русском и английском языках)
Тимофеев А.В. Методы синтеза диофантовых нейросетей минимальной сложности. // Доклады Академии наук, 1995, т. 301, № 3, с. 1106–1109 (на русском и английском языках)
Timofeev A.V., Semyonov A.V. Genetic Algorithms of Database Control and Knowledge Base Synthesis and Their Applications. // International Journal of Information Theories & Applications, Sofia, 1996, v.4, N1, pp. 17–22.
Тимофеев А.В., Шеожев А. М., Шибзухов З. М. Мульти-агентные диофантовые нейронные сети в задачах распознавания и диагностики. // Нейрокомпьютеры: разработка и применение, 2005, № 10–11, с. 69–74.
Косовская Т.М. Доказательства оценок числа шагов решения некоторых задач распознавания образов, имеющих логические описания // Вестн. С.-Петербург. Ун-та. Сер. 1, Математика, механика, астрономия. 2007. Вып.(4) С. 82–90.
Косовская Т.М. Некоторые задачи искусственного интеллекта, допускающие формализацию на языке исчисления предикатов, и оценки числа шагов их решения // Труды СПИИРАН, 2010. Вып. 14. С. 58–75.
Косовская Т.М. Частичная выводимость предикатных формул как средство распознавания объектов с неполной информацией // Вестн. С.-Петерб.ун-та. Сер. 10. 2009. Вып. 1. С. 74–84.
Тимофеев А.В. Адаптивные робототехнические комплексы. Л., Машиностроение, 1988, 146 с.
Тимофеев А.В. Адаптивное управление и интеллектуальный анализ информационных потоков в компьютерных сетях. СПб.: Анатолия, 2012. 280 с.
Косовская Т.М., Власова М.А. Использование языков семейства PROLOG для распознавания изображений. // Труды СПИИРАН, 2013, вып. 2 (25), с. 277–291.
Опубликован
2013-08-01
Как цитировать
Тимофеев, А. В., & Косовская, Т. М. (2013). Нейросетевые методы логического описания и распознавания сложных образов. Труды СПИИРАН, 4(27), 144-155. https://doi.org/10.15622/sp.27.12
Раздел
Статьи
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:
Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).
