Штучний інтелект

Анотація: Стаття присвячена прийняттю рішень з використанням алгоритмів тестового розпізнавання образів у просторі k-значних ознак. Описується паралельний алгоритм побудови безнадлишкових безумовних діагностичних тестів і алгоритм паралельної побудови вирішальних правил, на основі яких приймається рішення про приналежність досліджуваного (того, що розпізнається) об’єкта образу. Прийняття рішень здійснюється на базі логіко-комбінаторних алгоритмів.

Ключові слова:

Посилання:

1. Журавлев Ю.И. Распознавание образов и анализ изображений / Ю.И. Журавлев, И.Б. Гуревич //Искусственный интеллект : в 3 кн. Книга 2. Модели и методы : cправочник / под ред. Д.А. Поспелова. – М. : Радио и связь, 1990. – С. 149-191.
2. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний / Загоруйко Н.Г. – Новосибирск :ИМ СО РАН, 1999. – 270 с.
3. Закревский А.Д. Логика распознавания / Закревский А.Д. – Изд. 2-е, доп. – Москва : ЕдиториалУРСС, 2003. – 144 с.
4. Янковская А.Е. Логические тесты и средства когнитивной графики в интеллектуальной системе /А.Е. Янковская // Новые информационные технологии в исследовании дискретных структур :доклады 3-й Всероссийской конференции с международным участием. – Томск : Изд-во СО РАН. –2000. – С. 163-168.
5. Янковская А.Е. Построение k-значных диагностических тестов в интеллектуальной системе с матричным представлением знаний / А.Е. Янковская // Сборник научных Трудов VI Национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием. – Пущино. – 1998. – Т. I. –С. 264-269.
6. J. von Neumann. Probabilistic logic and synthesis of reliable organisms from unreliable components /J. von Neumann // Automata Studies / edited by C. Shannon and J. McCarthy Princeton UniversityPress, 1956. (Русский перевод: Автоматы. Москва : ИЛ, 1956. – С. 68-139).
7. Shannon C. Von Neumann’s contributions to automata theory / C. Shannon // Bulletin of the American Mathematical Society. – 1958. – Vol. 64, № 2. – 123 p.
8. Янковская А.Е. Логические тесты и средства когнитивной графики в комплексе интеллектуальных систем : дис. ... доктора технических наук в форме научного доклада : 05.13.18 / А.Е. Янковская. – Томск, 2001. – 85 с.: ил. РГБ ОД, 71 02-5/211-1
9. Yankovskaya A.E. Construction and Evaluation of Compressed Descriptions of Patterns in an IntelligentRecognizing System / A.E. Yankovskaya and A.I. Gedike // Pattern Recognition and Image Analysis. –1999. – Vol. 9, № 1. – P. 124-127.
10. Янковская А.Е. Основы построения гибридной интеллектуальной системы диагностики и коррекции организационного стресса с применением GRID технологии / А.Е. Янковская, С.В. Китлер //Международная научно-техническая конференция «Суперкомпьютерные технологии: разработка,программирование, применение» (СКТ-2010). – 2010 (в печати).
11. IMSLOG-2002 Software Tool for Supporting Information Technologies of Test Pattern Recognition /A.E. Yankovskaya, A.I. Gedike, R.V. Ametov, A.M. Bleikher // Pattern Recognition and Image Analysis. – 2003. – Vol. 13, № 4. – P. 650-657.
12. Янковская А.Е. Основы построения гибридной интеллектуальной системы диагностики и коррекции организационного стресса / А.Е. Янковская, Н.В. Казанцева, С.В. Китлер // Искусственныйинтеллект. Интеллектуальные системы (ИИ-2009). Материалы X Международной научно-технической конференции. – Таганрог : Изд-во ТТИ ЮФУ, 2009. – С. 130-133.
13. Янковская А.Е. Принятие решений, устойчивых к ошибкам измерения значений признаков в интеллектуальных системах / А.Е. Янковская // Искусственный интеллект. Интеллектуальные системы(ИИ-2009). Материалы X Международной научно-технической конференции. – Таганрог : Изд-воТТИ ЮФУ, 2009. – С. 127-129.