Розроблено нову функціонально-статистичну модель та адаптивні методи розпізнавання електронно-оптичних зображень. Показано, що запропонована модель дозволяє підвищити ефективність класифікаційного розпізнавання зображень шляхом налагодження електронно-оптичної системи без участі людини-оператора. На підставі системного аналізу розроблено спеціальне математичне та програмне забезпечення для систем штучного інтелекту. На базі запропонованої функціонально-статистичної моделі створено алгоритм і програмний інтерфейс розпізнавання зображень з урахуванням суб'єктивних особливостей досліжень. Удосконалено автоматизовану технологію опрацювання даних, використання якої у поєднанні з комплексом методів і моделей розпізнавання образів і теорії нечітких множин дозволяє застосовувати апаратно-програмний комплекс, що складає основу досліджень у процесі синтезу електронно-оптичних систем штучного інтелекту.

  Скачати повний текст