1. Репозиторий Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва
  2. 05. Выпускные квалификационные работы
  3. Выпускные квалификационные работы
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorБуздалова О. А.
dc.contributor.authorСевостьянова В. В.
dc.coverage.spatialалгоритмы распознавания образов
dc.coverage.spatialинформационная метрика
dc.coverage.spatialинформационная энтропия
dc.coverage.spatialкластерный анализ
dc.coverage.spatialсистемы распознавания образов (СРО)
dc.creatorБуздалова О. А.
dc.date2024
dc.date.accessioned2025-11-27T12:09:53Z-
dc.date.available2025-11-27T12:09:53Z-
dc.date.issued2024
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20240701104036
dc.identifier.citationБуздалова, О. А. Система распознавания образов : вып. квалификац. работа по специальности 01.05.01 "Фундаментальные математика и механика" (уровень специалитета), направленность (профиль) "Фундаментальная математика и приложения" / О. А. Буздалова ; рук. работы В. В. Севостьянова ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Естественнонауч. ин-т, Мех.-мат. фак., Каф. - Самара, 2024. - 1 файл (412 Кб). - Текст : электронный
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/45831-
dc.description.abstractОбъект исследования - алгоритм распознавания образов.Цель работы - описание и обоснование алгоритма распознавания образов, основанного на понятии энтропии.Методы исследования - методы алгебры, комбинаторики, теории информации, алгебраической теории информации и теории графов. В работе предлагается модификация базирующегося на понятии ноль информации по Хартли классического алгоритма распознавания образов, описанногов работе В.Д. Гоппы. Практическое применение классического алгоритма имеет ряд недостатков в случае, если прогноз следует выполнить для больших объемов данных, в частности, при увеличении объема начальных данных сложность вычислений растет экспоненциально. Описанный в работе метод распознавания образов в значительной мере улучшает быстроту работы алгоритма. Доказаны теоремы, обосновывающиевыбранный алгоритм кластеризации. Найдены и доказаны ряд свойств энтропийнойметрики.Разработана программа на языке Python, являющаяся алгоритмом кластеризации данных и распознавания образов. Работа программы
dc.subjectалгоритмы распознавания образов
dc.subjectинформационная метрика
dc.subjectинформационная энтропия
dc.subjectкластерный анализ
dc.subjectсистемы распознавания образов (СРО)
dc.subject.rugasnti28.23.15
dc.subject.udc004.93'1
dc.titleСистема распознавания образов
dc.typeText
local.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерации
local.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
local.contributor.authorЕстественнонаучный институт
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Sistema-raspoznavaniya-obrazov-110158
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Sistema-raspoznavaniya-obrazov-110158
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы

Files in This Item:
File SizeFormat 
Буздалова_Оксана_Александровна_Распознавание_образов.pdf411.9 kBAdobe PDFView/Open    Request a copy
Show simple item record


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.