RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Вестник Тверского государственного университета. Серия: Прикладная математика // Архив

Вестник ТвГУ. Серия: Прикладная математика, 2019, выпуск 1, страницы 83–100 (Mi vtpmk527)

Системный анализ, управление и обработка информации

Метод классификации нетипизированных объектов на основе каскадного нейросетевого фильтра и конечного детерминированного автомата

Э. Ш. Кремлева

Казанский национальный исследовательский технический университет имени А.Н. Туполева – КАИ, г. Казань

Аннотация: В статье описан метод поэтапного определения класса многомерного объекта в случае, когда множество классов заранее не известно. Разработанный метод поэтапно решает сначала задачу выделения классов из изначально нетипизированного разнородного множества объектов, а затем производит классификацию произвольного нового объекта по выделенным классам. Выделение классов осуществляется на основе авторского алгоритма каскадной нейросетевой фильтрации, а классификация объектов — при помощи авторской модели на базе конечного автомата.

Ключевые слова: классификация, кластеризация, типы объектов, нейронная сеть, конечный автомат.

УДК: 519.6

Поступила в редакцию: 10.02.2019
Исправленный вариант: 15.03.2019

DOI: 10.26456/vtpmk527



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024