Duomenų klasifikavimas – sudėtingas procesas, kurio metu pradinių duomenų aibės apdorojamos taip, kad būtų sukurta sistema, leidžianti automatizuoti objektų atpažinimą ir informacijos srautus. Darbe pristatomi ir aptariami pagrindiniai objektų atpažinimo metodai, siekiama ištirti ar modelių modifikacijos padidina objektų atpažinimo tikslumą. Darbo tikslas – išanalizuoti statistinio objektų atpažinimo metodus, pasiūlyti naują hibridinį metodą ir patikrinti jo patikimumą. Siekiant užsibrėžto tikslo, analitinėje dalyje aptariami objektų atpažinimo metodai, nagrinėjamos objektų atpažinimo problemos, toliau pateiktas siūlomo hibridinio metodo aprašymas ir jo teorinė nauda. Eksperimentinėje dalyje aprašyta visa tyrimo eiga, duomenų apdorojimo procesas, apibendrinami rezultatai. Įvertinus objektų atpažinimo metodus, pasiūlytas hibridinis metodas, apjungiantis tiesinės diskriminantės ir neuroninio tinklo metodus. Lyginant standartinius objektų atpažinimo metodus su hibridiniais, parodyta, kad hibridiniai metodai leidžia pasiekti didesnį tikslumą (apie 10%) atpažinimo procese. Darbą sudaro 56 lapai, aprašą pagyvina 25 paveikslai, 7 lentelės ir 2 priedai. / Data classification is a complex process in which the set of initial data is treated to create a system that allows the identification of automated objects and data flows. The paper presents and discusses the main methods of object identification, seeks to examine whether the modification of models increases the accuracy of object recognition. The aim is to analyze the methods of statistical object detection, offer a new hybrid method and verify its reliability. In order to achieve this objective, analytical part deals with methods of object identification and analyzes the object recognition problems. Further, the description of the proposed hybrid method is suggested and its theoretical benefits are indicated. Experimental part describes the whole research process, data treatment processing and summarizes the results. After evaluating the methods of object identification, hybrid method, that unifies linear discriminant and methods of neuron system, is proposed. Comparing the standard object recognition methods with the hybrid ones, it was demonstrated, that the hybrid methods allow for greater accuracy (approximately 10%) in the process of identification. Paper consists of 56 pages, inventory is enlivened by 25 pictures, 7 tables and 2 appendixes.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LABT_ETD/oai:elaba.lt:LT-eLABa-0001:E.02~2010~D_20110709_152450-39554 |
| Date | 09 July 2011 |
| Creators | Juškevičius, Linas |
| Contributors | Rudžionis, Vytautas Evaldas, Vilnius University |
| Publisher | Lithuanian Academic Libraries Network (LABT), Vilnius University |
| Source Sets | Lithuanian ETD submission system |
| Language | Lithuanian |
| Detected Language | Unknown |
| Type | Master thesis |
| Format | application/pdf |
| Source | http://vddb.laba.lt/obj/LT-eLABa-0001:E.02~2010~D_20110709_152450-39554 |
| Rights | Unrestricted |
Page generated in 0.0025 seconds