Запропоновано інформаційно-екстремальний алгоритм аналізу і синтезу системи підтримки прийняття рішень (СППР), побудованої на базі унімодального класифікатора, який характеризується єдиним центром розсіювання векторів-реалізацій образів і структурованим алфавітом класів розпізнавання. У процесі навчання СППР здійснювалася оптимізація системи контрольних допусків, у разі якої параметр поля допусків змінювався для всіх ознак одночасно. Як критерій функціональної ефективності навчання розглядався модифікований нормований інформаційний критерій Кульбака. У цьому разі оптимізація параметрів навчання здійснювалася шляхом ітераційного пошуку глобального максимуму критерію Кульбака в робочій (допустимій) області визначення його функції. Розглянуто приклад реалізації запропонованого алгоритму під час оптимізації параметрів навчання СППР для керування технологічним процесом вирощування сцинтиляційних монокристалів. За результатами фізичного моделювання, виконаного за даними вирощування монокристалів, доведено підвищення функціональноі ефективності навчання СППР у порівнянні з мультимодальним класифікатором.

  Повний текст PDF - 444.116 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"