Створено нові методи та програмне забезпечення, що дозволяють на основі еволюційного підходу, використовуючи доступну інформацію про об'єкт або залежність, що моделюється, виконувати відбір інформативних ознак, параметричний, структурний і структурно-параметричний синтез нейромоделей, а також їх спрощення. Проведено експериментальне дослідження властивостей і характеристик розроблених методів і програмних засобів шляхом синтезу нейромережевих моделей для розв'язання практичних задач технічної і біомедичної діагностики. Проаналізовано, що запропоновані методи дозволяють скоротити час, необхідний на пошук, а нейромоделі, побудовані за допомогою розроблених методів, містять найбільш значущі міжнейронні зв'язки.

  Скачати повний текст

  Скачати повний текст

Побудовано верхні та нижні похибки байєсівської процедури розпізнавання для незалежних ознак. Одержано оцінки у вигляді поліному залежно від входу задачі (розмірів класів навчаючої вибірки, кількості ознак та числа значень ознак). Верхня та нижня оцінки похибки є точними та відрізняються на абсолютну константу. Зроблено висновок, що байєсівська процедура розпізнавання є оптимальною на незалежних ознаках. Показано, що байєсівські процедури розпізнавання можна застосовувати на об'єктах, що описуються моделями ланцюгів Маркова. Для цього досліджено поведінку оцінок нестаціонарних перехідних ймовірностей. Показано, що оцінки перехідних ймовірностей, побудованих у вигляді частот, асимптотично нормальні, одержано дисперсії та коваріації цього межового розподілу. Доведено, що оцінки похибки байєсівської процедури розпізнавання на ланцюгах Маркова в асимптотиці збігаються з оцінками похибки на незалежних ознаках. З застосуванням байєсівської процедури розпізнавання здійснено прогнозування вторинної структури білка. Доведено необхідність за одержаною на вході амінокислотною послідовністю та за послідовностями з відомими вторинними структурами визначити вторинну структуру вихідної послідовності. За цього для визначення вторинної структури білка здійснюється послідовне визначення вторинної структури кожної амінокислоти, що входить до його складу.розпізнавання на ланцюгах Маркова. Амінокислотна послідовність білка описувалась нестаціонарним ланцюгом Маркова з 20-ма станами (кожен стан відповідає певному типу амінокислотних залишків). Перехідні ймовірності оцінено за навчаючими вибірками, в їх якості використано інформацію з відкритих баз даних генетичної інформації NCBI. Середня точність розпізнавання, підрахована на множині з 23 000 білків, перевищує 80 %. Як приклад наведено результати розпізнавання вторинної структури певних білків, а саме: гемоглобіну людини, лізоциму людини, білків ВІЛ p17 та p24. У процесі дослідження відповідності амінокислотних послідовностей білків моделям ланцюгів Маркова проаналізовано понад 50-ти геномів бактерій і рослин. Показано, що у геномах цих організмів мають місце закономірності комплементарності за одним з ланцюжків ДНК.

  Скачати повний текст

Досліджено архітектури гібридних нейро-фаззі мереж, методи їх навчання та самонавчання, адаптивні процедури нечіткої кластиризації для задач класифікації числових даних за умов апріорної та поточної невизначеності відносно характеру розподілу й істотного перетину класів. Запропоновано: рекурентні та робастні методи кластеризації у межах імовірнісного та можливісного підходів, що дозволяють проводити кластеризацію за умов перетину класів; імовірнісну нейронну мережу з нечітким виведенням, методи її побудови та навчання; рекурентний метд навчання радіально-базисної мережі на основі еліпсоїдального оцінювання, що забезпечує ефективне навчання за умови дефіциту інформації про розподіл збурень; гібридну нейро-фаззі мережу зустрічного розповсюдження та метод її навчання. Удосконалено методи самоорганізації модифікованої мережі Кохонена з можливістю нечіткого виведення та наведено метод попередньої обробки даних шляхом підвищення вимірності вихідного простору. Ефективність цих методів експериментально підтверджено на підставі відомих тестових вибірок даних для нечіткої класифікації у порівнянні з класичними нейро- та нейро-фаззі методами обробки даних. Підтверджено ефективність синтезованих методів та запропонованих архітектур гібридних нейро-фаззі мереж за умов створення систем біомедичної діагностики для сегментації послідовностей інтервалів серцебиття біологічного організму у процесі виходу та пробудження зі штучного гіпотаболічного стану, а також системи виявлення зон кровообігу на базі вихідної інформації ультразвукового сканування органів людини, що є важливим для медичного діагностування різноманітних уражень судин і застосовується за умов ранньої діагностики пухлинних захворювань внутрішніх органів з їх диференціюванням за ступенем злоякісності.

  Скачати повний текст

На базі показника сформовано критерій якості ФО, що дозволяє формалізувати й об'єктивізувати процес розподілу об'єктів за образами. Досліджено проблему помилкової компактності та запропоновано підхід до уникнення нерозрізненості об'єктів у просторі ознак (ПО) з використанням розробленого критерію якості ФО, що, завдяки можливості розрізнювати однакові об'єкти, забезпечує підвищення достовірності результатів. Запропоновано метод формування простору ознак, який відрізняється від відомого тим, що містить етапи включення ознак, які не забезпечують компактне розташування об'єктів і уникнення нерозрізненості об'єктів в ПО, що дозволяє підвищити достовірність і зменшити час аналізу даних. Створено об'єктно-орієнтовану модель процесу ФО, на базі якої розроблено комплексний метод, що передбачає використання критерію якості, який дає змогу розв'язувати задачі ФО загального виду, без додаткових гіпотез щодо складу та характеристик образів, а також підвищити ефективність ФО.

  Скачати повний текст

Розроблено новий метод вкладення простору послідовностей з відстанню редагування Левенштейна у векторний простір з манхетеновою відстанню, який відрізняється врахуванням підпослідовностей змінної довжини й забезпечує підвищення точності апроксимації відстані редагування. Уперше запропоновано локально-чуттєву функцію, яка відрізняється врахуванням відстані редагування між послідовностями та продукує розподілене представлення послідовностей, яке зберігає їх схожіть за відстанню редагування. Уперше зроблено оцінювання витрат пам'яті, обчислювальної складності та точності апроксимації відстані редагування на основі одержаних розподілених представлень за рахунок використання методів метричних вкладень просторів і методів аналізу рандомізованих алгоритмів. Удосконалено методи пошуку приблизних найближчих послідовностей за рахунок застосування розроблених локально-чуттєвих хеш-функцій, що забезпечує сублінійний відносно розміру бази прикладів час пошуку схожих послідовностей. Удосконалено методи розв'язання задач пошуку та класифікації послідовностей на базі міркувань за прикладами за рахунок використання розробленого методу хешування та загальної базової операції пошуку найближчих сусідів у базах прикладів-послідовностей, що мають різну довжину.

  Скачати повний текст

Уперше для нейроподібних структур моделі геометричних перетворень розроблено метод й інформаційну технологію класифікації на підставі правила "переможець забирає все" (WTA) з використанням матриці штрафів і заохочень, що дозволяє враховувати неоднакову значущість помилок під час розпізнавання об'єктів різних класів. Уперше для нейроподібних структур моделі геометричних перетворень розроблено метод кускової побудови роздільних поверхонь на підставі дерева поділу за класами, що забезпечує підвищення точності розпізнавання об'єктів, для яких у заданому просторі реалізацій не виконується гіпотеза компактності. Запропоновано, досліджено та реалізовано метод послідовного вирівнювання тренувальної вибірки за кластерами, що формуються у вузлах дерева, який забезпечує покращання точності розв'язання задач класифікації для вибірок, представлених у просторі реалізацій нерівномірно. Удосконалено метод навчання нейроподібних структур моделі геометричних перетворень, за яким запропоновано використовувати процедуру оптимізації з використанням методу імітації відпалу металу на базі параметрів головних компонентів, що дозволило покращити якість класифікації завдяки використанню інших, окрім середньоквадратичного, критеріїв якості.

  Скачати повний текст

Удосконалено фільтрацію текстур за допомогою фільтрів на базі моделей авторегресії. Підвищено чутливість моделі авторегресії до сторонніх сигналів за допомогою додаткового сигналу автовпливу, який визначено за умови варіації похибки моделі. Розглянуто питання оптимізації фільтрації в спектральній області шляхом фазової корекції спектра й утворення оптимального, адаптованого до сигналу базису функцій з власним щодо сигналу ядром гармонійних функцій і швидким алгоритмом спектрального перетворення, який дозволяє зменшити об'єм операцій. Розроблено програмне забезпечення для фільтрації текструри у вигляді морської поверхні та розпізнавання морських ссавців, класифікації текстурованих зображень біологічного походження та гранульованих матеріалів.

  Скачати повний текст

Обгрунтовано процес редукції ребер розв'язуючих дерев (РД) з використанням імовірнісного підходу до оцінювання емпіричних закономірностей як невипадковостей. Одержано оцінки випадкового виявлення в стандартних навчальних таблицях кон'юктивних закономірностей як ребер РД заданого рангу й у цілому - оцінки можливості "випадкового" виявлення РД-структури заданої складності. Запропоновано новий алгоритм синтезу сукупності РД з обмеженням на ранг ребер. Розв'язано проблему синтезу емпіричного розв'язуючого лісу як розв'язуючого правила, у якому дотримується обмеження на ранг ребер (кон'юнкцій) РД, і зберігається можливість правильної класифікації всіх об'єктів навчальної вибірки. З урахуванням ємнісної характеристики Вапніка - Червоненкіса досліджено складність і одержано оцінку I/CD класу розв'язуючих правил, породжуваних емпіричним розв'язуючим лісом. З використанням алгебричного підходу до розпізнавання побудовано модель алгебричної корекції r - некоректного емпіричного лісу.

  Скачати повний текст

Досліджено принципи побудови теорії розробки методів і засобів моделювання інтелектуальної діяльності людини-оператора як системи опрацювання зображень на базі концепції розкриття індивідуальних залежностей "вхід - стан" і "вхід - стан - вихід" шляхом розвитку її за напрямками: побудови апріорних моделей інтелектуальної діяльності, розробки способів і засобів градуювання розпізнавальної складності спеціалізованих тестових зображень, розробки методу формального визначення функціонального стану людини-оператора, створення критеріїв оцінювання індивідуальних показників оперативності та функціональної ефективності цієї людини. Розвинуто теорію шуму з об'єктами уваги на зображеннях та створення спеціалізованих тестових зображень з заданою складністю їх розпізнавання. Запропоновано означення малорозмірного зображення об'єкта та досліджено його властивості стосовно його використання у тестових зображеннях. Розроблено математичну модель тренду часового ряду значень тривалостей розпізнавання зображень наданої послідовності та спосіб об'єктивного визначення функціонального стану оператора, що дозволило визначати фази його стану та рівні працездатності, а також побудувати моделі його перебування за екстремальних ситуацій, виходу з них та накопичення втоми. Запроваджено коректний метод визначення параметрів розподілу значень часу розпізнавання зображень на підставі кумуляти, побудованої за частістю кожної варіанти вибірки, що дозволило вдосконалити та доповнити систему індивідуальних показників оперативності. Розроблено критерії оцінювання функціональної ефективності інтелектуальної діяльності, що враховує розпізнавальну складність опрацьованих зображень, функціональний стан людини-оператора й імовірність допущення ним помилки.

  Скачати повний текст

Створено математичний апарат для розв'язання задач, що виникають за статистичного аналізу експериментальних даних та проведення диференціальної діагностики під час проведення медико-біологічних досліджень. Розроблено структурну модель випадкового експерименту. Lосліджено непараметричні критерії еквівалентності генеральних сукупностей за допомогою мір близькості між вибірками. Побудовано та dbdxено непараметричні методи довірчого оцінювання основної маси генеральної сукупності за залежними спостереженнями. Розроблено статистичні критерії для порівняння двох імовірностей у класичній і узагальнених схемах Бернуллі. Розроблено та досліджено методи стратифікаційного аналізу генеральних сукупностей. Розвинуто теорію узагальнених розв'язків нелінійних операторних рівнянь у матричних просторах. Запропоновані методи застосовано під час проведення медико-біологічних досліджень, зокрема, для диференціального діагностування онкологічних захворювань за цитогенетичними даними, для визначення ступеня значущості показників і прогнозування розвитку захворювання у хворих на меланому, а також для аналізу субпопуляцій радіо- та хіміорезистентних пухлинних клітин.

  Скачати повний текст

Дисертацію присвячено питанням проектування пошукових і кластерних систем. Розроблено новий напрямок у математичному моделюванні символьного потоку будь-якої складності, що базується на концепції використання ієрархічно упорядкованих граматичних правил алфавіту потоку. Встановлено, що об'єднання потоків повідомлень у категорії "клас" на етапі формування спектра (образа) потоку дає можливість здійснити гнучкий процес машинного дослідження складних лінгвістичних закономірностей мови потоку. Запропоновано конструктивні системні та числові методи аналізу подібних явищ у відкритих і закритих інформаційних потоках даних. Основні результати роботи застосовано під час проектування нових типів систем кластеризації.

  Скачати повний текст