Інформаційно-екстремальний алгоритм машинного навчання системи розпізнавання транспортних засобів
| Jazyk: | ukrajinština |
|---|---|
| Rok vydání: | 2017 |
| Zdroj: | Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Системний аналiз, управління та iнформацiйнi технологiї; № 45 (2016); 22-28 Вестник Национального технического университета "ХПИ". Серия: Системный анализ, управление и информационные технологии; № 45 (2016); 22-28 Bulletin of National Technical University "KhPI". Series: System Analysis, Control and Information Technologies; № 45 (2016); 22-28 |
| ISSN: | 2079-0023 2410-2857 |
| Popis: | Розглядається в рамках інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології аналізу даних, що ґрунтується на максимізації інформаційної спроможності системи в процесі її навчання, метод інформаційного синтезу геоінформаційної системи розпізнавання об’єктів на місцевості. Метою статті є підвищення функціональної ефективності геоінформаційної системи розпізнавання транспортного засобу на автомагістралі, обладнаної стаціонарною відеокамерою. Реалізовано інформаційно-екстремальний алгоритм машинного навчання системи розпізнавання із оптимізацією контрольних допусків на ознаки розпізнавання. Як критерій функціональної ефективності машинного навчання використано інформаційну міру Шеннона, яка є функціоналом точнісних характеристик класифікаційних рішень, що приймаються на кожному кроці навчання. Запропонований алгоритм машинного навчання реалізовано на прикладі розпізнавання автомобіля на автомагістралі. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|