Тип публикации: диссертация
Год издания: 2021
Ключевые слова: автоматическая группировка, классификация, расстояние Махаланобиса, генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети, регуляризация, k-средних
Аннотация: Работа посвящена исследованию и разработке моделей и алгоритмов автоматической классификации продукции, которые позволяют повысить точность и стабильность результата решения практических задач. В качестве новых научных результатов представлены: модель автоматической группировки продукции на основе модели k-средних с расстояниями МаПоказать полностьюхаланобиса и обучаемой ковариационной матрицей; алгоритм, основанный на оптимизационной модели k-средних с мерой расстояния Махаланобиса и средневзвешенной ковариационной матрицей, рассчитанной по обучающей выборке; генетический алгоритм для задачи k-средних с применением единой жадной агломеративной эвристической процедуры в качестве оператора скрещивания и оператора мутации; алгоритм обучения двухслойной сигмоидальной искусственной нейронной сети с регуляризацией. В диссертации решена задача повышения точности работ систем классификации промышленной продукции за счет применения усовершенствованных математических моделей и алгоритмов.