Введение к работе
Актуальность теш. Научно-технический прогресс в организации управления экономикой государства и связанное с ним существенное увеличение объемог. обрабатываемой информации обуславлива-от непрерывное возрастаюшее значение роли вычислительной техники и математических методов обработки информации. Математические методы распознавания образов и классификации (таксономии) возникли из возросшей потребности решать многие прикладные задачи, возникающие в экономике, экологии, геологии.
- К задачам таксономии сводится большое число проблем, возникающих при решении различных аспектов фундаментальных и практических задач. Такой популярностью методов таксономии ео многом определяется неослабевающий интерес- .исследователей к этому классу задач.
Как научное направление распознавание образов и классификация заявило о себе в 60-годах и с тех пор бурно развивается, как в теоретическом плане, так и практическом применении. Весомый и существенный вклад в развитие, исследование и изучение проблем распознавания образов и классификации внесли зарубежные и советские математики: Л.Г.Трион, И.А.Хартиган, Да.Ту, Р.Гонсалес, Р.Дуда, П.Харт, Н.Двран, П.Одел, Ю.И.Куравлев; Н.Г.Загоруйко, С.А.Айвазян, В.И.Васильев и другие.
К настоящему времени накоплен значительный опыт в области таксономии и создано большое количество как простых, так и достаточно сложных.параметрических моделей. Однако, в отличие от близких задач распознавания образов здесь еще не создано универсальных методов, а существующие алгоритмы носят в большей степени эвристический характер.
В связи с этим создание универсальных, точных методов и алгоритмов таксономии является весьма актуальным, к числу таких методов с высокой степенью уверенности следует отнести исследуемые в работе методы комитетного-синтеза алгоритмов таксономии. Исследования в этой области широкого развития но имеют. Здесь следует отметить работы В.В.Рязанова, А.Ф.Мухамедгалиева, В.Д.Мазурова, вместе о этим, анализ теории и практики методов комитетов в области распознавания образов позволяет считать, что применение методов комитетного синтеза даст более коррект-
ное решение задачи таксономии для получения объективной информации о структуре исследуемого объектного множества.
Связь теми исследования с планами научно-исследовательских сабот. Диссертационная работа выполнялась в соответствии с плановой теш ІПІР лаборатории распознавания образов и обработки информации института математики и механики АН КазССР, в рамках Республиканскоіі региональной программы P.077.01 "Создания и развития автоматизированных систем и элективного использования вычислительных машин в отраслях КазССР на ISB6-1990 гг. и па период до 2005 года".
Цель работы, основные цели, исследуемые в диссертации состоят в следующем:
-
Разработка и исследование методов решения задачи коми-тетного синтеза.
-
Разработка и исследование методов и вычислительных алгоритмов для построения оптимальных результирующих разбиений в задаче комитетного синтеза.
-
Создание модифицированных, комбинированных таксономических алгоритмов, удовлетворяющих экстремальному значению функционала качества.
-
Разработка и реализация программного обеспечения для решения практических задач таксономии, используя методологию комитетного синтеза.
-
решение различных прикладных задач в области геологии, сельского хозяйства и т.д.
Общая методика исследования основывается на методах и алгоритмах прямой таксономии, структурной коррекции, построения компактных подмножеств в множестве разбиений алгоритмов комитета, построения оптимизационных процедур для получения оптимальных результирующих разбиений в множестве алгоритмов комитета. .
Используемый математический аппарат: теория графов, распознавания образов, теория множеств., теория-отношений.
Научная новизна. Разработаны и исследованы:
-
Методы и алгоритмы прямой таксономии использутне здеа-логию комитета.
-
Методы и алгоритмы структурной коррекции для решения задачи комитетного синтеза.
-
Методы и алгоритмы построения оптимальных резудьтирую-> щих разбиений в множестве разбиений базового набора алгоритмов комитета.
-
Методы расширения базового набора алгоритмов комитета.'
-
Методы последовательной я многоуровневой коррекции объектной структуры матрицы групповых решений.
Практическая ценность работы определяется широким применением алгоритмов таксономии в качестве математического аппарата при решении многих аспектов научных и прикладных задач. Разработанный комплекс програш решения задач коїлитетного синтеза использован в рамках хозяйственных договоров с центром "Каээко-логия" Госкомприроды КазССР по теме "Анализ современного состояния и обобщение материалов по изучению экологической обстановки Карачаганакокого газоконденсатного месторождения", с ПО "Эмбанефтегеофизика" МНП СССР по теме "обработка материалов космической съемки о целью распознананіїя идентификационных признаков геологических объектов", договоров о научно-техническом сотрудничестве с институтом гидрогеологии и гидрофизики АН КазССР по темам: "Применение кластерного анализа при гидрогеологических поисках рудных месторождений на примере ЧуЧІлішско-го рудного пояоа", "Применение методов распознавания и классификации для проектной гидрогеохимических оценки северной части. Балхашского сегмента земной коры", с институтом географии АН КазССР по теме "Оценка и прогноз использования в сельском.хозяйстве агроклиматичесюк ресурсов и природных ландшафтов Балхаш-Илпйского'региона. Раздел 1.4.0.1.1.2".
Апробация работы. Основные результаты, диссертационной работы докладывались и обсуздались на Всесоюзной школе по прикладным проблемам управления макросистемами (Москва, 1985), Всесоюзной школе по проблемам управления (Москва, 1986), II -Всесоюзной конференции по актуальным проблемам информатики и вычислительной техники "11нфорштпка-В7" (Ереван, 1987), Научной конференцій! АН КазССР (Алма-Ата, 1990), Научной конференции АН КазССР "НТП и молодежь" (Алма-Ата, ТП86), а такие на научных семинарах і14 АН КазССР.
Публикации, основные результаты диссертации опубликованы в работах [і-ІО ]
Структура и объем работы, диссертация состоит из введения четырех глав, четырех приложений, заключения, списка литературы из 77-и наименовании. Она включает 161 страниц, в том числе 20 рисунков и 5 таблиц.
