В данной работе был произведен краткий обзор применяющихся в настоящее время методов автоматизированного решения задач классификации, выявлены их недостатки. Был предложен метод, обладающий по сравнению с другими методами следующими преимуществами:

• нет необходимости построения базы знаний, содержащей формальное описание механизма принятия решения;

• нет необходимости в подборе оптимальных значений ряда внутренних параметров, не имеющих прямого отношения к решаемой задаче.

Однако описанный метод не избавлен и от ряда недостатков, в той или иной мере присущих и другим методам автоматизированного решения задач классификации:

• большой объем вычислений, необходимых для получения вывода о принадлежности объекта к тому или иному классу;

• как и для других систем, обучающихся на примерах, для получения высокого качества распознавания необходимо большое количество объектов обучающей выборки, что не всегда возможно обеспечить;

• построение объектной модели предметной области не формализовано и проводится на основе эмпирических, интуитивных заключений, что впрочем является общей проблемой всех видов систем распознавания образов.

Были рассмотрены примеры возможного практического применения описанного метода для решения задач классификации в различных предметных областях. Показана универсальность некоторых элементов описанного метода – все приведенные в данной работе программы для решения конкретных задач используют один и тот же программный модуль, содержащий в себе программную реализацию простых признаков и объектов, состоящих из простых признаков.

Дальнейшим совершенствованием является создание универсальной информационной системы, позволяющей пользователю в интерактивном режиме строить объектные модели и получать решения задач классификации для объектов различных предметных областей, без привлечения труда программиста.

Применение предложенного метода автоматизированного решения задач классификации в качестве базы для построения систем распознавания образов позволит сократить затраты времени и труда на разработку подобных систем, по сравнению с системами, построенными на базе других, применяющихся в  настоящее время, методов. Снижение затрат на построение систем распознавание образов приводит к росту производительности труда разработчика эти систем; позволяет снизить стоимость разработки и внедрения систем на предприятиях. Удешевление систем распознавания образов делает их более доступными для решения широкого круга практических задач классификации, возникающих в различных  предметных областях, что позволит снизить дефицит специалистов в этих областях; повысить эффективность управления экономическими объектами; повысить производительность труда, например в следствии снижения количества необходимого персонала, или снижения продолжительности производственного цикла; повысить качество оказываемых услуг или производимого товара..

Таким образом, несмотря на некоторые недостатки, предложенный вид систем распознавания образов, тем не менее, обладает рядом преимуществ, позволяющих его применение для решения задач классификации, возникающих, например, в процессе управления различными экономическими объектами. Заметим также, что предложенный метод применим также для решения задач классификации, возникающих во многих  других областях человеческой деятельности.

Список использованной литературы

1. Аверкин А.Н. Батыршин И.З. Блитун А.Ф. и др. "Нечеткие множества в моделях упраления и искуственном интеллекте" под ред. Поспелова Д.А. М."Наука" 1986 г.
2. Бауэр П. "Введение в нечеткую логику и системы нечеткого управления" http://www.gotai.net/documents/doc-l-fl-001.aspx
3. "Основы построения систем распознавания образов" под ред. Белозерского Л.А. Донецк 1997 г.
4. Братко И. "Программирование на языке Пролог для искуственного интеллекта" М."Мир" 1990 г.
5. "Интеллектуальные процессы и их моделирование" под ред. Велихова Е.П. М."Наука" 1987 г.
6. Гаврилов А.В. Новицкая Ю.В. "Разработка экспертных систем" http://ermak.cs.nstu.ru/site/students/ai1/chapter1.htm
7. Гонтарев Р.П. "Системы искуственного интеллекта. Экспертные системы." http://www.uran.donetsk.ua/~masters/2002/kita/gontarev/diss/libr/es.htm
8. Джордж Ф. "Мозг как вычислительная машина" М. издательство иностранной литературы 1963 г.
9. Дубинский А.Г. "Интеллект: определение понятий" http://dubinsky.nm.ru/pub/00x2/00x2.htm
10. Ельчинов В. "Нейронные сети и проблема искуственного интеллекта" http://www.elik.ru/papers/nn_ai/
11. "Нечеткие множества в системах управления" под ред. Золотухина Ю.Н. http://home.od.ua/~relayer/algo/neuro/fuzzy-use/content.html
12. Клименко А.О. "Методы обучения нейронных сетей" http://www.gotai.net/documents/doc-nn-008.aspx
13. Короткий С. "Нейронные сети: обучение без учителя" http://www.gotai.net/documents/doc-nn-004.aspx
14. Левин Р. Дранг Д. Эделсон Б. "Практическое введение в технологию искуственного интеллекта и экспертнх систем с иллюстрациями на бейсике" http://virtuald.narod.ru/expdob/nachalo.htm
15. Мински М. "Фреймы для представления знаний" http://shtz.shadrinsk.net/source/minsky/main.htm
16. Нейлор К. "Как пстроить свою экспертную систему" http://virtuald.narod.ru/expdauev/index.htm
17. Нильсон Н. "Искуственный интеллект. Методы поиска решений" М."Мир" 1973 г.
18. "Искуственный интеллект: справочник" том 1 "Системы общения и экспертные системы" под ред. Попова Э.В. М."Радио и связь" 1990 г.
19. "Искуственный интеллект: справочник" том 2 "Модели и методы" под ред. Попова Э.В. М."Радио и связь" 1990 г.
20. "Информатика. Энциклопедический словарь" под ред. Поспелова Д.А. М. "Педагогика-Пресс" 1994 г.
21. Поспелов Д.А. "Моделирование рассуждений: Опыт анализа мыслительных актов" М."Радио и связь" 1989 г.
22. Поспелов Д.А. "Фантазия или наука: на пути к искуственному интеллекту" М."Наука" 1982 г.
23. Сидоркин Н.В. Костюхин М.Н. "Прогнозирование на основе аппарата нейронных сетей" Одесса 1995 г.
24. Сойер Б. Фостер Д. "Программирование экспертных систем на паскале" М."Финансы и статистика" 1990 г.
25. Сосин П.И. "Распознавание образов и анализ сцен" http://www.ulstru/people/sosnin/umk/image_recognition_and_scene_analysis/method.htm
26. Сотник С.Л. "Основы проектирования систем искусственного интеллекта" http://pmg-ru.narod.ru/russian/download.ru
27. Терехов С.А. ""Лекции по теории и приложениям искуственных нейронных сетей" http://www.gotai.net/documents/doc-nn-007.aspx
28. Уотермен Д. "Руководство по экспертным системам" М."Мир" 1989г.
29. Хант Э. "Искуственный интеллект" М."Мир" 1978 г.
30. Эндрю А. "Искуственный интеллект" М."Мир" 1985 г.

Предыдущая

Содержание

Следующая