Оптимизация процессов контроля погрешности идентификации изображения микрообъектов

Abstract

Разработана методология оптимизации идентификации микрообъектов на основе инструментов оптимизации контроля погрешности и использования статистических, динамических, морфометрических, гистологических, геометрических характеристик изображения и настройки переменных. Область эффективности и предельные возможности традиционных статистических подходов контроля погрешности идентификации сравнены с предложенными новыми инструментами оптимизации контроля погрешности по границам допустимых значений, по границам приращений временных рядов, по границам ошибок экстраполяции. Получены общие и частные решения задач для условий стационарного, квазистационарного и нестационарного процессов. Получены математические выражения для оценки оптимальных границ контроля погрешности и среднеквадратической погрешности идентификации при использовании различных моделей описания изображения. Исследована эффективность совмещенных с нейронными сетями динамических моделей идентификации при линейных, нелинейных и композиционных факторных влияниях. Разработан программный комплекс идентификации, распознавания, классификации изображения микрообъектов, функциональные модули которого основаны на реализации статистических, динамических моделей и нейронных сетей различной топологии.

Keywords

• изображение
• пыльцевые зерна
• идентификация
• обработка информации
• погрешность
• механизмы контроля