Розроблено методи та алгоритми для інтелектуальних інформаційно-аналітичних систем аналізу, розпізнавання, синтезу, класифікації, прогнозування динамічних об'єктів (образів) зі складною структурою та прийняття рішень. Створено новий підхід щодо використання автоасоціативних нейромереж "з вузьким горлом". Як критерій класифікації складних зображень запропоновано використовувати процент похибок (а не вибрані параметри). На основі розроблених методів створено інформаційно-аналітичну систему єдиного представлення на базі нейронних мереж автоасоціативного типу, проведено експериментальні дослідження. Основні результати знайшли промислове використання у системах розпізнавання, класифікації образів та інтелектуальних інформаційно-аналітичних систем прийняття рішень.

  Скачати повний текст