РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ ГЕНЕРАЦИИ ОПТИМАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ ОБЪЕКТА С ПОМОЩЬЮ ГЕНЕТИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ : доклад, тезисы доклада

Описание

Перевод названия: DEVELOPMENT OF ALGORITHMS FOR GENERATING AN OPTIMAL OBJECT DETECTION SYSTEM USING GENETIC PROGRAMMING

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: СОВРЕМЕННАЯ НАУКА: АКТУАЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ, ДОСТИЖЕНИЯ И ИННОВАЦИИ; Пенза; Пенза

Год издания: 2018

Ключевые слова: embedded system, image processing, algorithm, genetic programming, self-adaptiveness, встраиваемая система, обработка изображений, алгоритм, генетическое программирование, самоадаптивность

Аннотация: Предложен метод генетического программирования, базирующийся на принципе поиска оптимального алгоритма функционирования системы, позволяющий осуществлять выбор процедуры управления встраиваемой системой (ВС) в изменяющихся условиях окружающей среды. Это обеспечивает возможность использовать лучшую процедуру функционирования под услПоказать полностьюовия окружающей среды в конкретный момент времени и, как следствие, самоадаптивное поведение системы. Самоадаптивность возможностью применения данных о состоянии внешней среды при генерации лучшего «дерева». Определены требования для реализации, разработаны алгоритмы функционирования модуля интеллектуального агента ВС. Приведены результаты функционирования реализованного алгоритмического модуля. The proposed method of genetic programming, based on the principle of finding the optimal algorithm for the functioning of the system, which allows to implement the procedures for controlling the embedded system (ES) in changing environmental conditions. This enables the use of faster processes in real time and, as a result, self-adaptive behavior of the system. Self-adaptive use of data on the state of the environment in the generation of the best "tree". The requirements for implementation are determined, and the algorithms for functioning of the intelligent agent module of the aircraft will be eaten. Results of the implemented algorithmic module are presented.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: СОВРЕМЕННАЯ НАУКА: АКТУАЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ, ДОСТИЖЕНИЯ И ИННОВАЦИИ

Выпуск журнала: Часть 2

Номера страниц: 99-103

Издатель: МЦНС «Наука и Просвещение»

Персоны

  • Латышонок Н.А. (ФГАОУ ВО «Сибирский федеральный университет»)
  • Горева В.В. (ФГАОУ ВО «Сибирский федеральный университет»)
  • Хантимиров А.Г. (ФГАОУ ВО «Сибирский федеральный университет»)
  • Лещенко С.Л. (ФГАОУ ВО «Сибирский федеральный университет»)

Вхождение в базы данных