Автореферат на соискание ученой степени кандидата технических
наук.– Санкт-Петербург, СПГПУ, 2007.– 18 с.
Специальность 05.13.01 – Системный анализ, управление и обработка
информации
Цель работы заключается в разработке метода
кластеризации не требующего привлечения эксперта при решении задачи
кластеризации и ориентированного на обработку данных любого
происхождения в условиях отсутствия какой-либо априорной информации
об обрабатываемых данных Достижение указанной цели позволит
осуществлять разработку современных систем автоматической обработки
информации и принятия решений.
Практическая значимость работы:
1. Разработанный метод кластеризации на основе хаотической нейронной сети позволяет добиться решения задачи кластеризации с существенным уменьшением ошибок и может быть использован как база для разработки систем автоматической обработки информации и принятия решений (обработка изображений любой природы, 2D, 3D, а также N-мерных образов, сегментация изображений, выделение объектов на изображении и др.) в составе информационных систем и информационно-управляющих комплексов.
2. Показано, что предложенный метод кластеризации и способ представления текстовых документов применимы для решения задачи информационного поиска, и могут дополнить существующие подходы в системах информационного поиска для повышения качества их работы.
3. Разработанная имитационная модель хаотической нейронной сети и программное средство для исследования динамических систем на базе дискретных отображений могут быть использованы как в учебных целях, так и для проведения НИР.
Практическая значимость работы:
1. Разработанный метод кластеризации на основе хаотической нейронной сети позволяет добиться решения задачи кластеризации с существенным уменьшением ошибок и может быть использован как база для разработки систем автоматической обработки информации и принятия решений (обработка изображений любой природы, 2D, 3D, а также N-мерных образов, сегментация изображений, выделение объектов на изображении и др.) в составе информационных систем и информационно-управляющих комплексов.
2. Показано, что предложенный метод кластеризации и способ представления текстовых документов применимы для решения задачи информационного поиска, и могут дополнить существующие подходы в системах информационного поиска для повышения качества их работы.
3. Разработанная имитационная модель хаотической нейронной сети и программное средство для исследования динамических систем на базе дискретных отображений могут быть использованы как в учебных целях, так и для проведения НИР.