Please use this identifier to cite or link to this item: http://ea.donntu.edu.ua:8080/jspui/handle/123456789/4251
Title: Нечеткая система распознавания образов для решения задачи классификации жидких нефтепродуктов
Other Titles: Fuzzy system of pattern recognition for petrochemical products classification problem
Authors: Козловский, В.А.
Максимова, А.Ю.
Keywords: распознавание образов
нечеткая логика
анализ данных
pattern recognition
fuzzy logic
data mining
Issue Date: 18-Jun-2011
Publisher: Донецкий национальный технический университет
Citation: В.А. Козловский, А.Ю. Максимова. Нечеткая система распознавания образов для решения задачи классификации жидких нефтепродуктов// Наукові праці Донецького національного технічного університету, серія «Інформатика, кібернетика та обчислювальна техніка»,вып. 13 (185), Донецк, ДонНТУ, 2011. – С.200-205.
Abstract: It is solved the petrochemical products classification problem. It is suggested fuzzy-rule-based system on linguistic variable. The tuning of system is carried out on the base of cross-validation functional. To improve the quality of recognition was performed the division on clusters for some classes of image. As a result was obtained increasing of pattern recognition quality by 2% against source algorithm (92% correctly recognized objects).
Description: Решается задача классификации жидких нефтепродуктов. Cтроится нечеткая система на правилах с лингвистическими переменными. Настройка базы знаний выполняется на основе функционалов скользящего контроля. Для повышения качества распознавания было выполнено разбиение на кластеры некоторых классов образов, что позволило улучшить качество распознавания на 2% по сравнения с исходным алгоритмом (92% верно распознанных объектов).
URI: http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/4251
ISSN: ISSN 1996-1588
Appears in Collections:Випуск 13 (185)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
4_12.pdf500,91 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.