pattern recognition

Introducing neural network training process modification that uses combination of several datasets to optimize search of objects and obstacles using mobile robotic systems in a closed space. The study includes an analysis of papers and existing approaches aiming to solve the problem of object boundary detection and discovers the key features of several neural network architectures. During research, it was discovered that there is an insufficient amount of data about the effectiveness of using obstacle detection approaches by mobile robotics systems in a closed space.

Розглядається проблема збіжності процедури синтезу схем класифікаторів у методах логічних і алгоритмічних дерев класифікації. Запропонована верхня оцінка складності схеми дерева алгоритмів у задачі апроксимації масиву реальних даних набором узагальнених ознак з фіксованим критерієм зупинки процедури розгалуження на етапі побудови дерева класифікації. Даний підхід дає змогу забезпечити необхідну точність моделі, оцінити її складність, знизити кількість розгалужень та досягти необхідних показників ефективності.