Минимизация вероятности ошибок в распознавании объектов бортовыми компьютерными системами беспилотных летательных аппаратов

Авторы

Протасов В. И.^*, Шаронов А. В.^**, Шарнин М. М., Клименко А. С.

Институт физико-технической информатики, Заводской проспект 6, Протвино, Московской обл., 142281, Россия

*e-mail: protasov_vi@mail.ru
**e-mail: anatoly.sharonov@yandex.ru

Аннотация

Предлагается использовать метод эволюционного согласования в задачах нейросетевого распознавания объектов коллективом бортовых вычислительных устройств беспилотных летательных аппаратов. Поставлена и решена проблема принятия решений с минимальной вероятностью ошибочного распознавания объектов. Сформулированы и доказаны теоремы об условиях существования такого решения.

Ключевые слова

вероятность принятия правильного решения, распознавание, сетевая система принятия решений, беспилотные летательные аппараты, нейросети, метод эволюционного согласования решений, модель Раша, контекстное распознавание

Библиографический список

1. Журавлев Ю.И. Корректные алгебры над множествами некорректных (эвристических) алгоритмов. Часть 1. // Кибернетика. 1977. № 4. С. 5–17.

2. Журавлев Ю.И. Корректные алгебры над множествами некорректных (эвристических) алгоритмов. Часть II // Кибернетика. 1977. № 6. С. 21–27.

3. Журавлев Ю.И. Корректные алгебры над множествами некорректных (эвристических) алгоритмов. Часть III // Кибернетика. 1978. № 2. С. 35–43.

4. Протасов В.И. Конструирование метасистемных переходов. — М.: Изд-во института физико-технической информатики, 2009. — 186 с.

5. Сondorcet, marquis Marie-Jean-Antoine-Nicolas de Caritat. Essai sur l’application de l’analyse à la probabilité des décisions rendues à la pluralité des voix. Imprimerie Royale, Paris, 1785.

6. Rasch G. Probabilistic Models for Some Intelligence and Attainment Tests /Expanded Edition, with Foreword and Afterword by B.D. Wright. Chicago: University of Chicago Press, 1980.

7. Протасов В.И., Потапова З.Е., Осипчук О.К. Сертификация агентов и определение относительной цены задачи в зависимости от ее сложности // Труды ХХ Байкальской Всероссийской конференции «Информационные и математические технологии в науке и управлении». Часть 2, Иркутск, ИСЭМ СО РАН, 2015, С. 164-175.

8. Ezhela V.V, Klimenko S.V., Raikov A.N.,. Sharnin M.M. A Semantic Approach to the Evaluation of the Quality of Academic Publications. ISSN 0005-1055, //Automatic Documentation and Mathematical Linguistics. 2015, vol. 49, No. 4. pp. 117-121.

9. Малышев О.В.,. Хмаров И.М,. Кондрашов Н.Г. Алгоритмы выделения и распознавания находящихся на земле самолетов по результатам их космической фотосъемки // Вестник Московского авиационного института. 2011. № 1. Т.18. С. 142-148.

10. Максимов Н.А, Шаронов А.В. Анализ формы изображения и распознавание объектов на основе скелетных контурных представлений // Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации. 2014. № 207(09). С. 67-76.

11. I. Kalaev, V Protasov, W. Shapowal. An Efficient Method for the Recognition of Three- Dimensional Objects from a Contour Segment. //Pattern Recognition and Image Analysis. 1998, vol.8. No 2, pp. 196-197.

12. Gupta L., Sayeh M.R. Neural networks for planar shape classification. IEEE. 1988. p. 936.

13. Ким В.В., Крылов И.Г. Групповое применение беспилотного летательного аппарата в задачах наблюдения // Труды МАИ, 2012, № 62: http://www.mai.ru/science/trudy/published.php?ID=35507

14. Шаронов А.В., Максимов Н.А., Синча Д.П. Устойчивый метод поиска изображений в визуальных базах данных // Труды МАИ, 2011, № 49: http://www.mai.ru/science/trudy/published.php?ID=28119&PAGEN_2=2

Скачать статью