Новые информационные технологии, основанные на методах нечеткой, неопределенной нечеткой математики, методах морфологического анализа и т. д.НИР

New

Источник финансирования НИР

госбюджет, раздел 0110 (для тем по госзаданию)

Этапы НИР

# Сроки Название
11 1 января 2014 г.-31 декабря 2014 г. Новые информационные технологии, основанные на методах нечеткой, неопределенной нечеткой математики, методах морфологического анализа и т. д.
Результаты этапа: Разработаны методы оптимального принятия решений в условиях, когда наблюдения объекта или явления сопровождаются погрешностью, а модель явления или объекта задана в терминах нечеткой, неопределенной или неопределенной нечеткой математики. Разработана математическая модель интеллектуального компьютерного интерфейса, позволяющего, модельеру-исследователю: формализовать субъективные суждения о неопределённых параметрах модели объекта исследования и охарактеризовать модальности субъективных суждений значениями мер правдоподобия и доверия их истинности; реализовать интеллектуальный диалог с моделью объекта исследования, в котором модельер-исследователь может вычислить значения мер правдоподобия и доверия истинности любого следствия модели объекта исследования. Выявлен, исследован и разрешен квантовый парадокс нелинейного светоделителя, предложен и исследован приближенный метод поиска пороговых значений интенсивности света при параметрической генерации в резонаторе, предложен и разработан метод формирования квантовых изображений с подавленными фотонными флуктуациями. Разработаны математические методы морфологического анализа изображений и сигналов на основе детерминированных, стохастических и нечетких моделей. Разработан математический формализм субъективного моделирования формы изображений. 4.5. Построены и исследованы математические модели и их компьютерная реализация для решения актуальных проблем нефтегазового комплекса, биофизики, экономики и др.
12 1 января 2015 г.-31 декабря 2015 г. Новые информационные технологии, основанные на методах нечеткой, неопределенной нечеткой математики, методах морфологического анализа и т. д.
Результаты этапа:
13 1 января 2016 г.-31 декабря 2016 г. Новые информационные технологии, основанные на методах нечеткой, неопределенной нечеткой математики, методах морфологического анализа и т. д.
Результаты этапа:
14 1 января 2017 г.-31 декабря 2017 г. Новые информационные технологии, основанные на методах нечеткой, неопределенной нечеткой математики, методах морфологического анализа и т. д.
Результаты этапа: Разработаны математические методы и компьютерные программы оптимизации принятия решений на основе формализованных и субъективных знаний математической модели объекта исследования. Создана математическая и компьютерная модели интеллектуального интерфейса, позволяющего формализовать субъективные суждения исследователя о неопределённых параметрах математической модели объекта исследования и любых ее следствий. Разработаны эффективные методы и вычислительные алгоритмы морфологического анализа изображений и сигналов, в том числе с учетом субъективных представлений исследователя о свойствах объекта исследования и их интерпретации. Разработаны и исследованы математические и компьютерные модели для решения ряда актуальных проблем нефтегазового комплекса, биофизики, экономики и др.
15 1 января 2018 г.-31 декабря 2018 г. Новые информационные технологии, основанные на методах нечеткой, неопределенной нечеткой математики, методах морфологического анализа и т. д.
Результаты этапа: 1. Разработан математический формализм субъективного моделирования с целью повышения качества интерпретации данных измерений путём использования имеющейся у исследователя неполной и недостоверной субъективной информации об объекте исследования. Показано, как математический формализм субъективного моделирования позволяет исследователю использовать данные измерительного эксперимента для проверки адекватности субъективной модели цели исследования, корректировать субъективную модель, комбинировать данные наблюдений и свои субъективные представления об объекте исследования для оптимизации заключений об исследуемых свойствах объекта исследования и как проверять информацию об объекте исследования на наличие дезинформации. Полученные результаты проиллюстрированы вычислительными экспериментами. Предложен новый метод сравнения нечетких математических моделей, позволяющий оценить информативность и согласованность друг с другом субъективных суждений, высказанных разными экспертами, неполных или недостоверных данных, поступивших из разных источников. 2. Даны методы анализа изображений и сигналов, позволившие получить оптимальные решения ряда задач машинного зрения, интерпретации данных дистанционного зондирования и др. Построен и протестирован ряд нейросетевых алгоритмов решения ряда задач компьютерного видения. 3. Построен ряд компьютерных моделей для анализа и интерпретации данных для решения задач дистанционного зондирования, задач, возникающих в нефтегазовой отрасли, в биофизике и медицине, для решения задач повышения разрешения измерительных приборов, формирующих изображения в оптическом и радиодиапазонах, в рентгеновской томографии. Выполнен анализ предельного качества квантовых фантомных изображений на основании математического моделирования их формирования. Впервые решена задача квантового описания источников света для мультиплицированных фантомных изображений без использования приближений, связанных с истощением накачки. Разработаны математические модели для решения задач экономики.
16 1 января 2019 г.-31 декабря 2019 г. Новые информационные технологии, основанные на методах нечеткой, неопределенной нечеткой математики, методах морфологического анализа и т. д.
Результаты этапа: 1. Разработана компьютерная модель компьютерного интерфейса. С его помощью решен ряд задач субъективного моделирования: решены задачи эмпирической реконструкции субъективной модели объекта исследования, субъективной модели его измерений, их субъективного анализа и субъективной интерпретации данных измерений. Для решения этих проблем используется математический формализм для субъективного моделирования, субъективные суждения, сделанные модельером-исследователем относительно математической модели объекта исследования и ее измерений и основанные на его научном опыте и интуиции. Субъективные модели измерений объекта исследования и интерпретации данных измерений определяются модельером-исследователем как элементы параметрического семейства сглаживающих сплайнов. Показано, что максимальная апостериорная точность субъективной интерпретации данных измерения-эксперимента, которая «наблюдается» в процессе решения задач восстановления субъективных моделей объекта исследования и его измерений, анализа и интерпретации данных этих измерений, может служить критерием достоверности субъективных моделей эксперимента по измерению и интерпретации полученных данных измерений, поскольку критерий точности интерпретации данных измерений не используется при реконструкции вышеуказанных моделей. Предложен принцип максимальной апостериорной точности субъективной интерпретации данных эксперимента по измерению в качестве критерия адекватности субъективно реконструированных моделей экспериментов по измерению и интерпретации данных измерений. 2. Разработаны подходы к моделированию формы изображений сцены, опирающиеся на субъективные представления исследователя о правдоподобии утверждения «предъявленное изображение имеет заданную форму». Под формой понимается множество изображений сцены, регистрируемых при всевозможных условиях (освещения, экспозиции и др.) Для моделирования правдоподобия используются введенные Ю.П.Пытьевым меры правдоподобия и доверия. Эти меры являются функциями, заданными на множестве высказываний и упорядочивающие их по правдоподобию и доверию. Полученные субъективные модели форм позволяют использовать аппарат теории оптимальных стратегий для решения морфологических задач. Предложены градиентные модификации методов морфологического анализа. 3. Разработан ряд компьютерных систем анализа и интерпретации данных для решения задач дистанционного зондирования, задач навигации беспилотных систем, задач повышения разрешения изображений, задач анализа временных рядов для выявления сложной структуры рядов и оценки ее параметров, таких, как периоды цикличностей на тех или иных интервалах ряда.
17 1 января 2020 г.-31 декабря 2020 г. Новые информационные технологии, основанные на методах нечеткой, неопределенной нечеткой математики, методах морфологического анализа и т. д.
Результаты этапа:
18 1 января 2021 г.-31 декабря 2021 г. Новые информационные технологии, основанные на методах нечеткой, неопределенной нечеткой математики, методах морфологического анализа и т. д.
Результаты этапа:
19 1 января 2022 г.-31 декабря 2022 г. Новые информационные технологии, основанные на методах нечеткой, неопределенной нечеткой математики, методах морфологического анализа и т. д.
Результаты этапа:
20 1 января 2023 г.-31 декабря 2023 г. Новые информационные технологии, основанные на методах нечеткой, неопределенной нечеткой математики, методах морфологического анализа и т. д.
Результаты этапа:

Прикрепленные к НИР результаты

Для прикрепления результата сначала выберете тип результата (статьи, книги, ...). После чего введите несколько символов в поле поиска прикрепляемого результата, затем выберете один из предложенных и нажмите кнопку "Добавить".