Давиденко, Н. В. та Davydenko, N. V. (2022) UML-ПРОФІЛЬ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ТЕХНОЛОГІЇ ПОБУДОВИ МОДЕЛІ КЛАСИФІКАТОРА ОБ’ЄКТІВ ЗА ГЕОМЕТРИЧНОЮ ФОРМОЮ ЇХ ЗОБРАЖЕННЯ ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ МГУА НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ. Вісник Національного університету водного господарства та природокористування (2(98)). с. 320-329.

Text Vt9828 (1).pdf Download(598kB)

Анотація

Запропоновано опис прототипу інформаційної технології син- тезу моделі класифікатора об’єктів за формою їх зображення, отриманого з системи технічного зору, що базується на застосуван- ні машинного навчання. Структура інформаційної технології об’єднує блок синтезу моделей-кандидатів та блок вибору кращої структури моделі класифікатора. Блок синтезу моделей реалізова- но на засадах індуктивного моделювання із застосуванням алгори- тмів методу групового урахування аргументів. Як алгоритм синтезу моделі класифікатора застосовано нейронні мережі МГУА. Для син- тезу моделей-кандидатів використано програмну оболонку GMDH Shell. Вибір кращої сруктури моделі реалізовано на основі гіперпа- раметричної оптимізації та багатокритерійного вибору, що базуєть- ся на аналізі результатів роботи моделей-кандидатів різної струк- тури. Проектування інформаційної технології виконано з позицій об’єктно-орієнтованого програмування із застосуванням уніфіко- ваної мови моделювання.

Title in English

UML PROFILE OF INFORMATION TECHNOLOGY FOR CONSTRUCTING A MODEL OF THE CLASSIFIER OF OBJECTS BASED ON THE GEOMETRIC SHAPE OF THEIR IMAGE WITH THE USE OF GMDH NEURAL NETWORKS

English abstract

A description of the prototype of the information technology synthesis of the object classifier model based on the shape of their image obtained from the technical vision system was offered. The model synthesis process is based on the application of machine learning. The proposed information technology provides automation of the process of choosing better structure of the classifier model. The structure of information technology combines the block of synthesis of candidate models and the block of choosing better structure of the classifier model. The block of model synthesis was implemented based on the inductive modeling using the algorithms of the group method of data handling. GMDH neural networks were used as an algorithm for the synthesis of the classifier model. The GMDH Shell software was used for the synthesis of candidate models. The choice of better structure of the model was implemented in two stages. The first stage involves the formation of a set of candidate models. At this stage, the process of choosing better set of model parameters in each given class of functions was implemented. The second stage implements the process of multi-criteria selection, based on the analysis of the results of the work of candidate models of different structures. Information technology design was performed from the standpoint of objectoriented programming using a unified modeling language. The structure of information technology was represented by a class diagram, which contains a number of main components. The class GMDH Client is responsible for communicating with the GMDH Shell. The class Manager is responsible for calling better model. The class Synchronizer is responsible for the synchronization process and ensures the formation of a set of candidate models of the classifier that are the best in the selected class of models. Algorithms of the functioning of the Synchronizer and Manager classes were proposed.

Перегляд елементу

Завантажень