Определение расстояния между точкой и множеством, представленным бинарной диаграммой решений Курсовая работа студента 345 группы Зубаревича Дмитрия Научный.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Исследование возможности применения бинарных диаграмм решений для распознавания текста Курсовая работа студента 445 группы Зубаревича Дмитрия Научный руководитель:к.ф.-м.н.,
Advertisements

ПОТОКО-ЧУВСТВИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ УКАЗАТЕЛЕЙ ЯЗЫКА С, ОСНОВАННЫЙ НА ДИАГРАММАХ ДВОИЧНЫХ РЕШЕНИЙ Санкт-Петербургский Государственный Университет Математико-Механический.
Поддержка избыточного кодирования. Оптимизация, настройка и аппробация выбранного алгоритма под поставленную задачу. Оценка полученных результатов Мальчевский.
Языки и методы программирования Преподаватель – доцент каф. ИТиМПИ Кузнецова Е.М. Лекция 7.
Исследовательский центр искусственного интеллекта Руководитель центра Евгений Петрович Куршев.
Санкт-Петербургский Государственный Университет Математико-Механический факультет Кафедра системного программирования Применение диаграмм двоичных решений.
Языки программирования Выполнили: Гашек Г.И. и Горшкова И.А.
Липецкий государственный технический университет Кафедра прикладной математики Кузьмин Алексей Сергеевич Распознавание образов сверточными искусственными.
Разработка системы дистанционного образования. Подсистема инспектора. Нормативные документы. Система поддержки дистанционного образования ФИТ НГУ Автор:
Автор : Макаров А.В. Научный руководитель : к.ф.м.н., доцент кафедры Систем Информатики НГУ, с.н.с. Васючкова Татьяна Сергеевна Система поддержки дистанционного.
Алгоритм приближённого joinа на потоках данных Выполнил : Юра Землянский, 445 группа Научный руководитель : Б.А. Новиков СПб, 2011 Санкт-Петербургский.
Тамбовский государственный университет им. Г.Р.Державина Институт математики, физики и информатики Кафедра информатики и информационных технологий Медведев.
Методы распознавания зашумленных образов БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ФАКУЛЬТЕТ ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ и ИНФОРМАТИКИ Кафедра математического.
Статистическая классификация многомерных регрессионных наблюдений Выполнил: Барановский Д.А. Руководитель канд. ф-м. наук, доцент: Малюгин В.И.
Кафедра информатики и математического обеспечения Применение OLAP-технологии в автоматизированных системах обучения Выполнила: студентка Слепченко О.В.,
Расположение связей на диаграмме Савин Н.С. 345 гр. Научный руководитель Ю. Литвинов.
Расширение цифрового осциллографа системы управления за счет включения анализатора сигналов Цель: Создание методики построения подсистемы анализа сигналов.
Реализация индексного анализа для деревьев циклов любого вида сложности Выполнил : студент 818 гр. Юдин Павел Научный руководитель : к. т. н. Муханов Л.
Дипломная работа Ивановой О.О., группа 545 Научный руководитель: д. ф.-м. н., профессор Терехов А.Н. Генерация кода по диаграмме активностей.
Разработка кроссплатформенного приложения для кластерного анализа данных на основе рандомизированных алгоритмов Дипломная работа студента 544 группы Морозкова.
Транксрипт:

Определение расстояния между точкой и множеством, представленным бинарной диаграммой решений Курсовая работа студента 345 группы Зубаревича Дмитрия Научный руководитель:к.ф.-м.н., доцент кафедры информатики Бугайченко Д.Ю.

Цель работы Выявление закономерностей в многомерных данных с использованием бинарных диаграмм решений. Задачи: Разработка алгоритма Реализация алгоритма Тестирование алгоритма

Бинарные диаграммы решений Кодирование объекта графовой структурой Медленный рост графа при наличии закономерностей в объекте Операции за полиномиальное время от размера графовых кодировок операндов

Расстояние между точкой и множеством def

Вычисление расстояния

Идея работы КритерийБДРИНС ЦельАппроксимация некоторой функции МетодКодирование таблицы значений Итеративный подбор параметров РесурсоемкостьВысокаяСредняя Представление данных ЯвноеНеявное Идея: создать нейрон на основе БДР Анализ знаний ИНС Уменьшение ресурсоемкости БДР

Архитектура Neuron pattern: Pattern distance: FunctionOfDistance +AddPattern(…) +DeletePattern(…) +Activate() +GetDistance(…) Pattern MultidimensionalSetSystemOfSets FunctionOfDistance FunctionOfDistanceForMultidimensionalSet L1MetricForMultidimensionalSet FunctionOfDistanceForSystemOfSets HammingDistanceForSystemOfSets L1MetricForSystemOfSets HammingDistanceForMultidimensionalSet

Результаты тестирования Создана ИНС из 10 нейронов, по одному на каждую цифру от 0 до 9 Сеть обучена на 4-ёх шрифтах и умеет распознавать 5-ый.

Итоги Разработан алгоритм определения расстояния от точки до множества Алгоритм реализован на основе библиотеки BDDFunctions Успешно проведены тесты алгоритма Исходный код можно увидеть по адресу: