Обгрунтовано шляхи підвищення ефективності методів векторного представлення й обробки візуальної та текстової інформації в задачах пошуку та класифікації. Розроблено методи добору бінарних ознак, які засновані на використанні критеріїв інформативності та надмірності. Показано, що дані методи забезпечують у задачах класифікації зниження обчислювальних витрат і збереження якості. Запропоновано методи підвищення якості класифікації даних, що мають векторне предствлення, шляхом удосконалення правила навчання персептрона, цілеспрямованого розширення навчальної вибірки, об'єднання множинних результатів класифікації та застосування найбільш надійних результатів, а також відмови від класифікації. Розроблено методи формування розподілених представлень текстової інформації з урахуванням її семантичної близькості, що відрізняються застосуванням контекстуальних векторів з дискретними елементами та використанням текстів навчальної бази як контекстів. Ефективність усіх розроблених методів експериментально підтверджено дослідженнями на реальних даних. Розроблено засоби підтримки створення та реалізації інтелектуальних інформаційних технологій класифікації та пошуку, що використовують оригінальні методи формування й оперування векторними представленнями інформації. Створено програмний нейрокомп'ютер SNC, який є інструментальним засобом для розробки, дослідження та практичного застосування методів інтелектуальної обробки даних.

Індекс рубрикатора НБУВ: З970.624 + З970.632.4

Рубрики:

Розпізнавання текстової інформації

Розпізнавання зображень

Шифр НБУВ: РА346213 Пошук видання у каталогах НБУВ 
Повний текст  Автореферати дисертацій 

---

Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)

• Місуно Іван Семенович (технічні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"