Обґрунтування новизни теми магістерської роботи з предмету: «Методологія і організація наукових досліджень» тема магістерської роботи: «Інтелектуальна система керування вирощуванням сцинтиляційних монокристалів» icon

Обґрунтування новизни теми магістерської роботи з предмету: «Методологія і організація наукових досліджень» тема магістерської роботи: «Інтелектуальна система керування вирощуванням сцинтиляційних монокристалів»




НазваОбґрунтування новизни теми магістерської роботи з предмету: «Методологія і організація наукових досліджень» тема магістерської роботи: «Інтелектуальна система керування вирощуванням сцинтиляційних монокристалів»
Дата09.06.2013
Розмір110 Kb.
ТипОбґрунтування

Міністерство освіти і науки, молоді та спорту України

Сумський державний університет

Кафедра інформатики


Домашнє завдання №4

на тему: Обґрунтування новизни теми магістерської роботи

з предмету: «Методологія і організація наукових досліджень»

тема магістерської роботи: «Інтелектуальна система керування вирощуванням сцинтиляційних монокристалів»


Виконали студентки групи ІНм-21

Єфіменко Т. М.




Керівник Довбиш А. С.


Перевірив Лавров Є. А.


Суми 2012

Завдання:

  1. Основні вимоги до підготовки аналітичного огляду за темою магістерської дисертації.


Основними завданнями огляду літератури є:

1) ознайомлення з матеріалами за темою дисертації, їх класифікація, відбір найцікавіших досліджень, основних фундаментальних праць, основоположних результатів; при цьому потрібно вивчати літературу не тільки за «вузької» теми дисертації, але і по близьким їй темам;

2) виявлення найбільш цікавих напрямків досліджень, недостатньо освітлених, які могли б стати темою дисертації;

3) формулювання напрямків дисертаційної роботи, характеристика методу і основних розділів теоретичної та експериментальної частин дисертації; огляд повинен закінчуватися найпершою редакцією орієнтованого плану дисертаційної роботи;

4) отримання вихідного матеріалу для написання частини дисертації, складання анотованого покажчика статей і книг з тематики дисертаційної роботи і підготовка на цій основі до складання іспиту за спеціальним предметом.

Типовий план огляду:

1) загальна характеристика галузі досліджень, значення останньої в науці і промисловості та актуальність завдань, що стоять перед цією областю;

2) класифікація основних напрямків досліджень у даній області; слід відзначити практично використовувані напрямки і ті, що знаходяться в процесі розробки, і відобразити різні точки зору на вирішення проблеми;

3) детальний виклад результатів існуючих досліджень по кожному розділу класифікації; для теоретичних досліджень треба описати використовувану методику, застосовуваний математичний апарат; по експериментальним роботам - найважливіші схеми, їх дослідження і основні результати; необхідний критичний аналіз цих матеріалів з пропозиціями і зауваженнями;

4) у кінці кожного розділу - висновки: підсумки досліджень і перелік основних невирішених питань;

5) в кінці огляду - формулювання основних напрямків досліджень: їх актуальність і кінцева мета; повинен бути запропонований орієнтовний план дисертації із зазначенням передбачуваної методики теоретичних та експериментальних робіт.


  1. Обґрунтування новизни дослідження

Підвищення функціональної ефективності комп’ютеризованих систем керування технологічним процесом вирощування сцинтиляційних монокристалів обумовлено необхідністю забезпечення високих вимог до їх оптичних характеристик [7,12]. Оскільки вирощування монокристалів з використанням традиційних засобів автоматизації виявляється малоефективним через апріорну невизначеність, то актуальною задачею є надання системі керування вирощуванням монокристалів властивості адаптивності. Одним із перспективних напрямів аналізу і синтезу адаптивних систем керування на базі машинного навчання та розпізнавання образів є використання ідей і методів інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології (ІЕІ-технологія), що ґрунтується на максимізації кількості інформації в процесі навчання системи шляхом введення додаткових інформаційних обмежень [3,4].

Одним з важливих напрямків проектування інтелектуальних систем, які є створення високоефективних алгоритмів машинного навчання, які дозволяють будувати безпомилкові за багатовимірною навчальною матрицею вирішальні правила. Вирішення цієї проблеми у рамках детермінованого або статистичного підходів, що є базовими для даної галузі досліджень, ускладнено через модельність алгоритмів навчання, які не придатні для практичного застосовування. При цьому ігнорування перетину класів розпізнавання і відсутність алгоритмів оптимізації процесу навчання за прямим критеріями функціональної ефективності (КФЕ) вказує на незавершеність даного підходу навчання систем керування. Детерміновано-статистичний підхід до аналізу і синтезу здатних навчатися систем намагається поєднати переваги детермінованих і статистичних методів і обійти їх недоліки. Тенденція до синтезу оптимальних алгоритмів функціонування систем, що навчаються, шляхом якісного аналізу існуючих класичних підходів та їх модифікацій з урахуванням поточного рівня розвитку комп’ютерної техніки та додаткових вимог практичного застосування, проявляє себе в останніх перспективних розробках даної галузі, однією з яких є інформаційно-есктремальна інтелектуальна технологія [24,25].

Основна ідея методів аналізу і синтезу здатних навчатися (самонавчатися) систем у рамках інформаційно-екстремальної інтелектуальної (ІЕІ)-технології полягає в оптимізації структурованих просторово-часових параметрів функціонування системи шляхом трансформації в процесі навчання відношення схожості на нечіткому розбитті простору ознак на класи у відношення еквівалентності. При цьому оптимізація параметрів функціонування здійснюється за ієрархічною ітераційною процедурою транзитивного замикання на динамічні відображення у відповідних контурах оптимізації параметрів шляхом пошуку глобального максимуму інформаційного критерію функціональної ефективності (КФЕ) навчання в робочій області визначення його функції. Побудова безпомилкового за навчальною матрицею класифікатора згідно з принципами дуальності оптимального керування, редукції і максимізації інформації здійснюється у дискретному субпарацептуальному просторі шляхом допустимих перетворень апріорного нечіткого унімодального розподілу реалізацій образу з метою його вписування в оптимальний контейнер класу розпізнавання, що відновлюється в радіальному базисі. При цьому трансформація апріорного розподілу реалізацій образу здійснюється шляхом цілеспрямованої зміни значень ознак. [6,8,16,17]

Ключовим фактором, який визначає розвиток технологій штучного інтелекту, вважається темп росту обчислювальної потужності комп’ютерів. При цьому зростання продуктивності сучасних комп’ютерів в сполученні з підвищенням якості алгоритмів дозволяє застосовувати створені раніше теоретичні наукові розробки на практиці.

На практиці функціонування інтелектуальних відбувається в режимі кластер-аналізу. Виділимо такі основні задачі кластер-аналізу:

1) факторний класифікаційний аналіз (ФКА) у режимі навчання системи;

2) ФКА з самонавчанням;

3) кластер-аналіз;

4) кластер-аналіз із самонавчанням.

ФКА у режимі навчання системи називається класифікація реалізацій образу при частково невизначеному алфавіті класів розпізнавання, яка допускає апріорне завдання, по крайній мірі, базового (найбільш бажаного для особи, що приймає рішення (ОПР)) класу при незмінному словнику ознак [11].

ФКА з самонавчанням – класифікація реалізацій образу при частково невизначеному алфавіті класів з оптимізацією структури і потужності словника ознак розпізнавання [23];

Кластер-аналіз  класифікація реалізацій образу при повністю невизначеному алфавіті класів розпізнавання і незмінній структурі та потужності словника ознак розпізнавання. Саме цей тип задачі в літературі найчастіше подається як традиційна задача кластер-аналізу [15,18].

Кластер-аналіз у режимі самонавчання системи – класифікація при повністю невизначеному алфавіті класів розпізнавання з оптимізацією параметрів і потужності словника ознак розпізнавання.

Таким чином, специфіка самонавчання системи у рамках ІЕІ-технології пов’язана як з розв’язанням задач факторного і традиційного кластер-аналізу, так і з оптимізацією словника ознак.


Місце дисертаційного дослідження в комплексі споріднених проблем

Область застосування / Методика

Структура і алгоритм інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології

Методика розпізнавання образів

Оптимізація етапів СППР

Методологія автоматизації СППР

інтелектуальної складової технологічного процесу

словника ознак розпізнавання

Кластер-аналіз

Гіпереліпсоїдний класифікатор

Унімодальний класифікатор

Вирощування монокристалів

Довбиш А.С.

Востоцький В.О., Козирєв Є.О.

Берест О.Б.

Суздаль В.С.

 

Довбиш А.С., Москаленко В.В.

Довбиш А.С., Москаленко В.В.

Геоінформаційні системи

Довбиш А.С.

Бойко Є.О.

Бойко Є.О., Ганкін Д.О.

Шелехов І.В.

Ганкін Д. О.

 

 

Діагностування захворювань

Довбиш А.С.

Шелехов І.В., Якушев О.А.

Довбиш А.С., Руденко М.С.

Шелехов І.В., Бірюкова М.М.

 

 

 

Інші галузі

Довбиш А.С.

Шелехов І.В.

 

Довбиш А.С., Москаленко В. В.

Востоцький В.О.

Шелехов І.В. Дзюба О.О.

 




  1. Евменов В. П. Интеллектуальные системы управления / В. П. Евменов. – М. : Книжный дом «ЛИБРОКОМ». − 2009. – 304 с.

  2. Симанков В. С. Адаптивное управление сложными системами на основе теории распознавания образов / В. С. Симанков, Е. В. Луценко. – Краснодар : Техн. ун-т Кубан. гос. технол. ун-та. –1999. – 318 с.

  3. Довбиш А. С. Основи проектування інтелектуальних систем: Навчальний посібник / А. С. Довбиш. – Суми : Видавництво Сум ДУ. – 2009. – 171 с.

  4. Довбиш А. С. Інтелектуальна система підтримки прийняття рішень для керування вирощуванням монокристалів / А. С. Довбиш, В. С. Суздаль, В. В. Москаленко // Вісник СумДУ. Серія технічні науки. – 2011. – № 2. – С. 39–47.

  5. Васильев В. И. Распознающие системы. Справочник. 2-е изд., перераб. и доп. Киев: Наукова думка, 1983. 422 с.

  6. Шелехов І. В. Оптимізація словника ознак розпізнавання за методом послідовної спадної селекції / І. В. Шелехов // Современные методы кодирования в электронных системах: междунар. науч. конф., 26-27 окт. 2004 г.: тезисы докл. – 2004. – С. 42–43.

  7. Суздаль В. С. Сцинтилляционные монокристаллы: автоматизированное выращивание / В. С. Суздаль, П. Е. Стадник, Л. И. Герасимчук, Ю. М. Епифанов. – Х. : ИСМА, 2009. – 260 с.

  8. Довбиш А.С., Востоцький В.О., Ліщинський О.В. Інформаційно-екстремальний алгоритм побудови унімодального класифікатора // Автоматизированные системы управления и приборы автоматики.–2010.– Вып. 152.

  9. Довбиш А.С., Руденко М.С. Оптимізація параметрів навчання СППР для діагностування онкопатологій // Вісник СумДУ. Серія: Технічні науки.–2010.–№3.

  10. Довбиш А.С., Дзюба О.О. Аналіз алгоритмів оптимізації контрольних допусків на ознаки розпізнавання // Адаптивні системи автоматичного управління.–2010.–№16(36).–С.11-15.

  11. Довбиш А.С., Котенко С.М. Побудова адаптивної системи керування слабоформалізованим процесом за методом факторного кластер-аналізу // Вісник СумДУ. Серія: Технічні науки.–2010.–№1.– С. 7-15.

  12. Рост кристаллов [Текст]/ В.И. Горилецкий, Б.В. Гринёв, Б.Г. Заславский, Н.Н. Смирнов, В.С. Суздаль. – Х.: Акта, 2002. – 536 с.

  13. Сцинтилляционные монокристаллы: автоматизированное выращивание [Текст]/ В.С. Суздаль, П.Е. Стадник, Л.И. Герасимчук, Ю.М. Епифанов. – Харьков: «ИСМА», 2009. – 260 с.

  14. Ивахненко А. Г. О принципах построения обучающихся систем управления сложными процессами [Текст]/ А.Г. Ивахненко. - М.: Наука, 1970. – 252 с.

  15. Довбиш, А.С. Інформаційно-екстремальна система підтримки прийняття рішень у режимі кластер-аналізу [Текст] / А.С. Довбиш, В.О. Востоцький // Вісник Сумського державного університету. Серія Технічні науки. — 2010. — №1. — С. 77-83.

  16. Козирєв, Є.О. Алгоритм відмовостійкого функціонування інтелектуальної системи керування [Текст] / Є.О. Козирєв, В.О. Востоцький // Інформатика, математика, механіка : матеріали та програма науково-технічної конференції, Суми, 18-22 квітня 2011 р. / Відп. за вип. С.І. Проценко. — Суми : СумДУ, 2011. — С. 55.

  17. Востоцький, В.О. Інтелектуальна система відмовостійкого керування вирощуванням сцинтиляційних монокристалів [Текст] / В.О. Востоцький, Є.О. Козирєв // Інтелектуальні системи в промисловості і освіті : тези доповідей Третьої міжнародної науково-практичної конференції, м. Суми, 2-4 листопада 2011 р. / Ред.кол.: А.С. Довбиш, О.А. Борисенко, С.П. Шаповалов. — Суми : СумДУ, 2011. — Т.2. — С. 63-65.

  18. Довбиш, А.С. Інформаційно-екстремальна система підтримки прийняття рішень у режимі кластер-аналізу [Текст] / А.С. Довбиш, В.О. Востоцький // Вісник Сумського державного університету. Серія Технічні науки. — 2010. — №1. — С. 77-83.

  19. Розроблення науково-методичних основ та інформаційних засобів проектування здатних самонавчатися адаптивних ситем керування технологічними процесами : звіт про НДР (заключний) / Кер. А.С. Довбиш. - Суми : СумДУ, 2011. - 157 с.

  20. Москаленко, В.В. Класифікаційний регулятор для автоматизованої системи вирощування монокристалів [Текст] / В.В. Москаленко // Інтелектуальні системи в промисловості і освіті : тези доповідей Третьої міжнародної науково-практичної конференції, м. Суми, 2-4 листопада 2011 р. / Ред.кол.: А.С. Довбиш, О.А. Борисенко, С.П. Шаповалов. — Суми : СумДУ, 2011. — Т.2. — С. 97-100.

  21. Москаленко, В.В. Система класифікаційного керування технологічним процесом [Текст] / В.В. Москаленко, А.С. Довбиш // Інформатика, математика, механіка : матеріали та програма науково-технічної конференції, Суми, 18-22 квітня 2011 р. / Відп. за вип. С.І. Проценко. — Суми : СумДУ, 2011. — С. 52-53.

  22. Шелехов, І.В. Вибір базового класу при розпізнаванні зображень [Текст] / І.В. Шелехов, К.В. Барило // Вісник Сумського державного університету. Серія Технічні науки. - 2010. - №3, Т.2. - С. 95-102.

  23. Шелехов, І.В. Гібридний кластер-аналіз керованих технологічних процесів за інформаційно-екстремальною інтелектуальною технологією [Текст] / І.В. Шелехов // Інтелектуальні системи в промисловості і освіті - 2007 : тези доповідей Першої міжнародної науково-технічної конференції, 7-9 листопада 2007 / Відпов. за вип. А.С. Довбиш. - Суми : СумДУ, 2007. - С. 53-54.

  24. Краснопоясовський А. С. Інформаційний синтез інтелектуальних систем керування: Підхід, що ґрунтується на методі функціонально-статистичних випробувань. – Суми: Видавництво СумДУ, 2004. – 261 с.

  25. Краснопоясовський А. С. Оптимізація контейнерів класів розпізнавання за методом функціонально-статистичних  випробувань // Автоматизированные системы управления и приборы автоматики, 2002. Вып. 119. С. 6976.

Схожі:

Обґрунтування новизни теми магістерської роботи з предмету: «Методологія і організація наукових досліджень» тема магістерської роботи: «Інтелектуальна система керування вирощуванням сцинтиляційних монокристалів» iconОбґрунтування рішень, що приймаються в магістерській роботі з предмету: «Методологія і організація наукових досліджень» тема магістерської роботи: «Інтелектуальна система керування вирощуванням сцинтиляційних монокристалів»
При цьому на кожному кроці навчання відбувається відновлення в дискретному просторі ознак оптимальних контейнерів класів розпізнавання...
Обґрунтування новизни теми магістерської роботи з предмету: «Методологія і організація наукових досліджень» тема магістерської роботи: «Інтелектуальна система керування вирощуванням сцинтиляційних монокристалів» iconІнформація для наукових керівників, деканів Вчених рад факультетів та магістрантів бдму щодо захисту магістерської роботи згідно Тимчасового положення в редакції Наказу моз №295 від 24. 09. 1996 р
Декани факультетів університету за два місяці до захисту магістерської роботи подають на затвердження проректору з наукової роботи...
Обґрунтування новизни теми магістерської роботи з предмету: «Методологія і організація наукових досліджень» тема магістерської роботи: «Інтелектуальна система керування вирощуванням сцинтиляційних монокристалів» iconМоз №295 від 24. 09. 1996 р
Декани факультетів університету за два місяці до захисту магістерської роботи подають на затвердження проректору з наукової роботи...
Обґрунтування новизни теми магістерської роботи з предмету: «Методологія і організація наукових досліджень» тема магістерської роботи: «Інтелектуальна система керування вирощуванням сцинтиляційних монокристалів» iconМоз №295 від 24. 09. 1996 р
Декани факультетів університету за два місяці до захисту магістерської роботи подають на затвердження проректору з наукової роботи...
Обґрунтування новизни теми магістерської роботи з предмету: «Методологія і організація наукових досліджень» тема магістерської роботи: «Інтелектуальна система керування вирощуванням сцинтиляційних монокристалів» iconМоз №295 від 24. 09. 1996 р
Декани факультетів університету за два місяці до захисту магістерської роботи подають на затвердження проректору з наукової роботи...
Обґрунтування новизни теми магістерської роботи з предмету: «Методологія і організація наукових досліджень» тема магістерської роботи: «Інтелектуальна система керування вирощуванням сцинтиляційних монокристалів» iconТема магістерської роботи Вплив рослинної сировини на якість м’ясопродуктів
Актуальність теми обумовлена необхідністю спрямованого виконання досліджень по пошуку нових видів ефективної, безпечної та екологічно...
Обґрунтування новизни теми магістерської роботи з предмету: «Методологія і організація наукових досліджень» тема магістерської роботи: «Інтелектуальна система керування вирощуванням сцинтиляційних монокристалів» iconКафедра теорії І методики фізичного виховання
Дисципліна “Методи наукових досліджень у фізичному вихованні І спорті” спрямована на оволодіння студентами-магістрантами спеціальними...
Обґрунтування новизни теми магістерської роботи з предмету: «Методологія і організація наукових досліджень» тема магістерської роботи: «Інтелектуальна система керування вирощуванням сцинтиляційних монокристалів» iconМіністерство освіти та науки, молоді та спорту україни харківська національна академія міського господарства І. М. Рассоха Програма І робоча програма навчальної дисципліни «Методологія І організація наукових досліджень»
«Методологія І організація наукових досліджень» для студентів 5 курсу денної форми навчання спеціальності 03060101 “Менеджмент організацій...
Обґрунтування новизни теми магістерської роботи з предмету: «Методологія і організація наукових досліджень» тема магістерської роботи: «Інтелектуальна система керування вирощуванням сцинтиляційних монокристалів» iconФ. В. Стольберг конспект лекцій з дисципліни «методологія та організація наукових досліджень»
Конспект лекцій з дисципліни «Методологія та організація наукових досліджень» ( для магістрів 5-го курсу денної форми навчання спеціальності...
Обґрунтування новизни теми магістерської роботи з предмету: «Методологія і організація наукових досліджень» тема магістерської роботи: «Інтелектуальна система керування вирощуванням сцинтиляційних монокристалів» iconЗ дипломного проектування та магістерської роботи
Програма І робоча програма з дипломного проектування та магістерської роботи (для студентів 5 курсу денної форми навчання спеціальності...
Додайте кнопку на своєму сайті:
Документи


База даних захищена авторським правом ©zavantag.com 2000-2013
При копіюванні матеріалу обов'язкове зазначення активного посилання відкритою для індексації.
звернутися до адміністрації
Документи