WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 ||

3. Предложен подход к решению задачи классификации для условий, когда данные по объектам обучающей выборки и о распознаваемом объекте не синхронизированы во времени. В его основе лежит дополнение традиционной схемы этапом временной синхронизации. [1,2,5]

4. Предложен метод синхронизации данных обучающей выборки и распознаваемого объекта, базирующийся на гауссовской аппроксимации процессов, описывающих временную динамику признаков распознавания. В рамках такого представления привязка данных обучающей выборки и распознаваемого объекта к единому (прогнозируемому) моменту времени достигается путем вычисления оценок их условных математических ожиданий. [2]

5. Разработаны алгоритмы синхронизации данных, обеспечивающие максимум частоты правильной классификации на основе изолированной оптимизации функции математического ожидания и на основе совместной оптимизации функции математического ожидания и матричной корреляционной функции случайного процесса, описывающего изменение вектора признаков объектов во времени [5]

7. Создан специализированный программный комплекс, реализующий предложенный метод синхронизации данных и разработанные алгоритмы, предназначенный для проведения классификации в условиях временной несогласованности данных обучающей выборки и распознаваемых объектов.

8. На серии тестовых примеров, имитирующих решение задачи прогнозирования перспектив нефтегазоносности геологических структур с использованием разновременных космических снимков проведен анализ возможности использования разработанного метода классификации для решения поставленной технической задачи. При этом показана возможность повышения достоверности результатов классификации как за счет изолированной оптимизации функции математических ожиданий, так и за счет совместной оптимизации функций математических ожиданий и матричной корреляционной функции вектора признаков. [1,2,5]

9. На примере обработки космических снимков геологических объектов Тимано-Печорского бассейна показано, что использование разработанного метода классификации с синхронизацией данных обучающей выборки и распознаваемого объекта статистически достоверно увеличивает частоту правильной оценки углеводородного потенциала в 1,6 раза. Причем основное увеличение величины частоты правильной классификации достигается за счет изолированной оптимизации функции математических ожиданий, и в меньшей степени эффект проявляется за счет оптимизации элементов корреляционной матрицы. [1,2,5]

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Все результаты, представленные в работе, получены лично автором. Результаты работы опубликованы:

  1. Ким Р.В., Евдокименков В.Н. Развитие методов классификации в условиях временной несогласованности данных обучающей выборки и распознаваемого объекта и их применение для анализа результатов космических съемок земной поверхности / Вестник компьютерных и информационных технологий. – М.: Машиностроение - 2008, №10. - с.21-30.
  2. Ким Р.В., Евдокименков В.Н. Временная синхронизация данных обучающей выборки и распознаваемых объектов в задачах классификации в процессе интерпретации космических снимков земной поверхности. /Известия РАН. Теория и системы управления. – М.:Наука - 2009, №1. В печати.
  3. Малышев В.В, Евдокименков В.Н., Ким Р.В., Трофимов Д.М. Оценка вероятности прогноза локальных структур и их нефтегазоносности на основе комплексной интерпретации космических и геолого-геофизических данных. //11-я Международная конференция "Системный анализ, управление и навигация, Евпатория, Украина. 2007: Тез. докл. – М.: МАИ, 2007. - с.156-157.
  4. Евдокименков В.Н., Ким Р.В. Применение метода кластерного анализа для прогноза перспектив нефтегазоносности прогнозируемых структур на участках «Норасский» и «Карпогорский» по результатам авиа- и космических съемок. // Юбилейная научно-техническая конференция «Информационно-управляющие системы-2006» г. Королев, ФГУП «НПО ИТ» 12 – 13 октября 2006 г. Тезисы доклада. с. 24.
  5. Евдокименков В.Н., Ким Р.В. Развитие методов классификации в условиях временной несогласованности данных обучающей выборки и распознаваемого объекта // 12-я Международная конференция "Системный анализ, управление и навигация, Евпатория, Украина. 2007: Тез. докл. – М.: МАИ, 2007. – с. 105-106.
  6. Малышев В.В., Евдокименков В.Н., Ким Р.В., Трофимов Д.М. Анализ статистической значимости космических и геолого-геофизических факторов прогноза нефтегазоносности локальных структур на примере Жигулевского Вала и Жигулевско-Пугачевского свода // 12-я Международная конференция "Системный анализ, управление и навигация, Евпатория, Украина. 2007: Тез. докл. – М.: МАИ, 2007. - c.102
Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 ||






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»