Представлены алгоритмы визуализации числовых данных, характеризующих состояние объектов и систем различной природы с целью нахождения в них скрытых закономерностей с помощью сверточных нейронных сетей. В алгоритмах применены методы получения изображений из числовых данных на основе дискретного преобразования Фурье фрагментов временного ряда, а также на основе применении визуализации с помощью диаграмм трехкомпонентных систем, если такое трехкомпонентное представление системы возможно. Программная реализация предложенных алгоритмов выполнена в среде Linux на языке Python 3 с применением открытой нейросетевой библиотеки Keras, являющейся надстройкой над фреймворком машинного обучения TensorFlow. Для процесса обучения нейронной сети был задействован графический процессор фирмы Nvidia, поддерживающий технологию программно-аппаратной архитектуры параллельных вычислений CUDA, что позволило значительно сократить время обучения. Также представлена программа, осуществляющая генерацию наборов изображений для реализации процесса обучения и тестирования сверточныйх нейронных сетей с целью их предварительной настройки и оценки качества предлагаемых алгоритмов.

технические науки

информатика и вычислительная техника

Linux

классификация

эффективные алгоритмы

нечеткая логика

инструментальные средства

нейросети / нейронные сети

алгоритмы

язык Python

Алгоритмы формирования изображений состояний объектов для их анализа глубокими нейронными сетями

Управление жизненным циклом экономической информационной системы с применением теории децентрализованных приложений

Developing the economic information system for automated analysis of unstructured text documents

Способы интеграции информационных систем субъектов экономической деятельности при использовании аутсорсинга

Анализ влияния архитектуры входных слоев свертки и подвыборки глубокой нейронной сети на качество распознавания изображений

Применение нечетких деревьев решений для рубрицирования неструктурированных текстовых документов небольшого размера

Трёхуровневая нечеткая когнитивная модель для анализа процессов инновационного развития региона

Формирование структуры интеллектуальной системы анализа и рубрицирования неструктурированной текстовой информации в различных ситуациях

Rubrication of text documents based on fuzzy difference relations