Cuvinte Cheie
restabilirea imaginii scenei, sisteme de inteligenţă artificială,
reţelele neuronale, memoria asociativă, modelele cognitive, modelele operatorii,
modelele de domen, cunoştinţe despre obiect, cunoştinţe despre legăturile obiectului,
obiectul principal, obiectul subordonat, relaţiile de ordonare-subordonare, domenul
funcţional, domenul de fenomen, sistemului intelectual de restabilire a imaginilor
Adnotare
Lucrarea este dedicată problemei ştiinţifice majore şi actuale de restabilire a
imaginilor defecte ale scenei. Problema cercetată prevede restabilirea imaginilor
scenei sistemului tehnic, care are sarcina de a reproduce unele fenomene ale
intelectului uman, utilizate pentru restabilirea-recunoaşterea imaginilor.
Pentru soluţionarea problemei de restabilire a imaginii sunt obţinute modelele
cognitive, modelele integrale operatorii şi modelele de domen procesului de
restabilire. Modelele cognitive, ce includ elementele de bază (două obiecte legate de
relaţia de dominare), restabilesc imaginile defecte, unde restabilirea are loc după
numele formal şi funcţiile obiectelor în baza cunoştinţelor despre obiectele
identificate ale scenei, legăturile lor, precum şi prin controlul parametrilor obiectelor.
Modelele integrale operatorii reproduc consecutivitatea de interacţiune a memoriei
asociative şi a sistemului intelectual operaţional a creierului uman în căutarea soluţiei
problemei. În modelele de domen se realizează căutarea domenului de fenomen al
lumii exterioare, în care se află obiectul real (original). În cazul absenţei în momentul
dat de timp în lumea exterioară a domenului de fenomen cu parametrii necesari,
atunci acest domen se reproduce. Asociaţiile echivoce propuse, legate şi orientate,
stabilesc legăturile asociative dintre obiectele de clase diferite, asigurand un
asortiment larg de obiecte asociative pentru restabilirea imaginilor scenelor.
Modelele cognitive, integrale operatorii şi de domen se realizează de
procesoarele intelectuale, implementate cu utilizarea reţelelor neuronale şi a
memoriei asociative, care sunt modelate de simulatorul reţelei neuronale NNToolbox,
ce face parte din pachetul MATLAB 7.0. Procesoarele intelectuale sunt elementele
structurale de bază ale sistemei intelectuale de restabilire a imaginilor (SIRI). În
componenţa SIRI de asemenea întră baza de date originală Date Domen, ce conţine
imagini ale elementelor de bază, obiectelor asociative, domenelor funcţionale şi ale
domenelor de fenomene.
Realizarea modelelor cognitive cu ajutorul SIRI asigură restabilirea şi
construirea semantică a imaginilor scenelor în baza imaginilor defecte ale obiectelor
aparte, ce întră în elementele de bază. Aceasta permite de a restabili imaginea defectă
a scenei în limitele corespunderii compoziţionale şi de sens cu imaginea reală a
scenei. La 1-a etapă de restabilire, SIRI identifică imaginile reale şi restabileşte
imaginile cu gradul de defectare relativ nu prea mare, pentru restabilirea cărora SIRI
este instruită. La a 2-a etapă de restabilire SIRI aplică elementele de bază pentru
restabilirea imaginilor defecte cu grad inalt de defectare. La a 3-a etapă de restabilire
SIRI efectuează construirea semantică a scenei. În cadrul acestui proces se
examinează ipotezele prezenţei posibile a obiectelor elementelor de bază.
SIRI eficient realizează modelele cognitive, integrale operatorii şi de domen a
restabilirii imaginilor scenelor. Aceasta se confirmă prin datele experimentale
obţinute
Cuprins
CAPITOLUL 1. Analiza metodelor şi mijloacelor de soluţionare a problemei de restabilire a imaginilor
- 1.1. Analiza problemei de restabilire a imaginilor
- 1.2. Analiza metodelor de soluţionare a problemei de restabilire a imaginilor
- 1.2.1. Metodele determinative
- 1.2.2. Metodele de probabilitate
- 1.2.3. Metodele analitice
- 1.2.3.1. Metodele reţelelor neuronale de recunoaştere a imaginilor
- 1.3. Analiza platformelor reţelelor neuronale
- 1.3.1. Realizarea de aparataj a reţelelor neuronale
- 1.3.1.1. Procesoarele neuronale
- 1.3.1.2. Acceleratorii reţelelor neuronale
- 1.3.1.3. Calculatoare neuronale
- 1.3.2. Realizarea de program a reţelelor neuronale
- 1.3.2.1. Pachetul MATLAB 7.0
- 1.3.2.2. Pachetul NeuroSolution
- 1.3.2.3. Pachetul EasyNN-plus
- 1.4. Analiza de comparare a tendinţelor în domeniul de restabilire a imaginilor şi formularea problemelor de cercetare
CAPITOLUL 2. Elaborarea bazelor teoretice ale concepţiei cognitiv-structurale de restabilire a imaginilor
- 2.1. Modelele cognitive de restabilire a imaginilor
- 2.1.1. Aspectele psihofiziologice de percepere a obiectelor lumii exterioare
- 2.1.2. Analiza obiectelor de restabilire
- 2.1.2.1. Analiza imaginii a unui obiect aparte şi claselor de obiecte
- 2.1.2.2. Analiza imaginii a scenei
- 2.1.3. Modelul cognitiv de cunoaştere a obiectelor lumii exterioare
- 2.1.4. Modelul cognitiv de restabilire a imaginii obiectului
- 2.1.5. Modelul cognitiv de restabilire a obiectului principal
- 2.1.6. Modelul cognitiv de restabilire a obiectului subordonat
- 2.1.7. Modelul cognitiv de restabilire a imaginii obiectului in baza funcţiilor îndeplinite
- 2.2. Modelele integrale operatorii de restabilire a imaginilor
- 2.2.1. Modelele operatorii de comandă a obiectelor
- 2.2.1.1. Determinarea obiectului de ordinul 2 tipul
- 2.2.1.2. Determinarea obiectului de ordinul 2 tipul
- 2.2.2. Descoperirea legăturilor dintre obiectele scenei
- 2.2.3. Obţinerea cunoştinţelor pentru restabilirea imaginilor obiectelor de ordinul 1
- 2.2.3.1. Modelul de obţinere a cunoştinţelor despre obiectul restabilit
- 2.2.3.2. Modelul de obţinere a cunoştinţelor despre legăturile obiectului identificat
- 2.2.3.3. Modelul de obţinere a cunoştinţelor despre metoda de restabilire a obiectului
- 2.2.4. Determinarea operatorilor de comandă cu ajutorul reţelelor neuronale
- 2.2.5. Aplicarea funcţiei energetice a lui Lyapunov in problema de restabilire a imaginilor
- 2.2.6. Modelul operatoriu de comparare a obiectelor
- 2.2.6.1. Determinarea obiectului de ordinul 2 tipul
- 2.2.7. Determinarea operatorilor de comparare cu ajutorul memoriei asociative
- 2.2.8. Determinarea modelelor integrale operatorii de restabilire a imaginilor
- 2.3. Modelele de domen de restabilire a imaginilor obiectelor de ordinul 2
- 2.3.1. Modelul operatoriu de transformare a obiectelor
- 2.3.1.1. Determinarea obiectului de ordinul
- 2.3.2. Obţinerea cunoştinţelor pentru restabilirea imaginilor obiectelor de ordinul 2
- 2.3.2.1. Modelul de obţinere a cunoştinţelor complete despre obiectele de ordinul 2 din lumea exterioară
- 2.4. Concluzii privind capitolul 2
CAPITOLUL 3. Elaborarea sistemului intelectual de restabilire a imaginilor
- 3.1. Aspectele teoretice ale sistemului intelectual de restabilire a imaginilor
- 3.2. Procesorul intelectual al modelului cognitiv de restabilire a imaginilor
- 3.3. Procesorul intelectual al modelului cognitiv de restabilire a imaginilor in baza funcţiilor efectuate
- 3.4. Procesorul intelectual in baza obiectelor de ordinul 2 tipurile 1 şi 2
- 3.5. Procesorul intelectual in baza obiectelor de ordinul 2 tipul 3
- 3.6. Procesorul intelectual in baza obiectelor de ordinul 3
- 3.7. Schema funcţională a sistemului intelectual de restabilire a imaginilor
- 3.7.1. Baza instrumentală a sistemului intelectual de restabilire a imaginilor
- 3.7.1.1. Pachetul de programe Date Domen
- 3.8. Crearea bazei de date a sistemului intelectual de restabilire a imaginilor
- 3.8.1. Baza de date a memoriei asociative
- 3.8.2. Baza de date a reţelei neuronale de propagare directă
- 3.8.3. Baza de date a reţelei neuronale de competitive
- 3.8.4. Baza de date a elementelor de bază
- 3.9. Concluzii privind capitolul
CAPITOLUL 4. Cercetările experimentale ale principiilor şi mijloacelor ognitivstructurale de restabilire a imaginilor
- 4.1. Determinarea exactităţii necesare de aproximare a funcţiei
- de restabilire a imaginii
- 4.1.1. Planificarea experimentului
- 4.1.2. Efectuarea experimentului
- 4.1.3. Prelucrarea şi analiza datelor experimentale
- 4.2. Restabilirea imaginilor cu ajutorul reţelei neuronale recurente (memoria asociativă)
- 4.2.1. Planificarea experimentului
- 4.2.2. Efectuarea experimentului
- 4.2.3. Prelucrarea şi analiza datelor experimentale
- 4.3. Restabilirea imaginilor cu ajutorul reţelei neuronale de propagare directă
- 4.3.1. Planificarea experimentului
- 4.3.2. Efectuarea experimentului
- 4.3.3. Prelucrarea şi analiza datelor experimentale
- 4.4. Restabilirea imaginilor cu ajutorul reţelei neuronale competitive
- 4.4.1. Planificarea experimentului
- 4.4.2. Efectuarea experimentului
- 4.5. Analiza comparativă a rezultatelor de restabilire a reţelei neuronale a imaginilor
- 4.6. Restabilirea imaginii scenei
- 4.6.1. Planificarea experimentului
- 4.6.2. Efectuarea experimentului
- 4.7. Concluzii privind capitolul