Оптимальне відношення середньоквадратичних відхилень піксельних спотворень і спотворень поворотами та масштабуванням для навчання 2-шарового персептрона на повернутих і масштабованих об'єктах з узгодженими за розподілом спотвореннями ознак у класифікації повернутих і масштабованих об'єктів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorРоманюк, В.В.
dc.contributor.authorRomanuke, V.V.
dc.date.accessioned2015-06-23T10:24:20Z
dc.date.available2015-06-23T10:24:20Z
dc.date.issued2015
dc.description.abstractДосліджується задача класифікації повернутих і масштабованих об’єктів. Моделлю об’єкта виступає літера англійського алфавіту, котра представляє собою монохромне зображення формату 60 на 80. Класифікатором є 2‐шаровий персептрон, що навчається на повернутих і масштабованих зображеннях з нормально розподіленими піксельними спотвореннями. Співвідношення між інтенсивностями спотворень поворотів і масштабування та інтенсивністю піксельних спотворень регулюється відношенням середньоквадратичних відхилень піксельних спотворень і спотворень поворотами та масштабуванням. Для зменшення відсоткового рівня помилок це відношення оптимізується. Оптимальне відношення оцінюється також як і відрізок, де графік відсоткового рівня помилок має западину. Найкращий класифікатор, навчений за оптимального відношення, робить помилки, що не перевищують 1.004 %.uk_UA
dc.description.abstractThere is studied a problem of turned‐scaled objects classification. The object model is the letter of English alphabet, which is monochrome 60‐by‐80‐image. The classifier is 2‐layer perceptron trained on turned‐scaled images with normally distributed pixel distortion. The relationship among turning‐scaling distortion intensities and pixel distortion intensity is regulated by pixel‐to‐turn‐scale standard deviations ratio. For decreasing classification error percentage, the ratio is optimized. The optimal ratio is evaluated as the segment as well, where a graph of classification error percentage function has a cavity. The best‐trained‐under‐the‐optimal‐ratio classifier makes errors no greater than 1.004 %.uk_UA
dc.identifier.citationРоманюк, В.В. Оптимальне відношення середньоквадратичних відхилень піксельних спотворень і спотворень поворотами та масштабуванням для навчання 2-шарового персептрона на повернутих і масштабованих об'єктах з узгодженими за розподілом спотвореннями ознак у класифікації повернутих і масштабованих об'єктів [Текст] / В. В. Романюк // Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. – 2015. – № 1. – С. 112-121.uk_UA
dc.identifier.urihttps://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/4085
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherХмельницький національний університетuk_UA
dc.subjectавтоматизаціяuk_UA
dc.subjectповернуті і масштабовані об’єктиuk_UA
dc.subjectкласифікація об’єктівuk_UA
dc.subjectнеокогнітронuk_UA
dc.subjectперсептронuk_UA
dc.subjectмонохромні зображенняuk_UA
dc.subjectпіксельні спотворенняuk_UA
dc.subjectінтенсивність спотворень поворотамиuk_UA
dc.subjectінтенсивність спотворень масштабуваннямuk_UA
dc.subjectнавчальна вибіркаuk_UA
dc.subjectвідношення середньоквадратичних відхилень піксельних спотворень і спотворень поворотами та масштабуваннямuk_UA
dc.subjectвідсотковий рівень помилокuk_UA
dc.subjectautomatizationuk_UA
dc.subjectturned‐scaled objectsuk_UA
dc.subjectobject classificationuk_UA
dc.subjectneocognitronuk_UA
dc.subjectmonochrome imagesuk_UA
dc.subjectpixel distortionuk_UA
dc.subjectturning distortion intensityuk_UA
dc.subjectscaling distortion intensityuk_UA
dc.subjecttraining setuk_UA
dc.subjectpixel‐to‐turn‐scale standard deviations ratiouk_UA
dc.subjectclassification error percentageuk_UA
dc.subject.udc004.032.26:004.93uk_UA
dc.titleОптимальне відношення середньоквадратичних відхилень піксельних спотворень і спотворень поворотами та масштабуванням для навчання 2-шарового персептрона на повернутих і масштабованих об'єктах з узгодженими за розподілом спотвореннями ознак у класифікації повернутих і масштабованих об'єктівuk_UA
dc.title.alternativeOptimal pixel-to-turn-scale standard deviations ratio for training 2-layer perceptron on turned-scaled оbjects with distribution-consistent feature distortion in classifying turned-scaled objectsuk_UA
dc.typeСтаттяuk_UA
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
романюк.pdf
Розмір:
2.12 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
license.txt
Розмір:
4.26 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
Вісник ХНУ. Технічні науки - 2015 рік