ipolytechiPolytech JournaliPolytech Journal2782-40042782-6341Irkutsk National Research Technical University10.21285/1814-3520-2018-5-75-82ipolytech-90Research ArticleИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕINFORMATION SCIENCE, COMPUTER ENGINEERING AND CONTROLПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ДЛЯ ГЕНЕРИРОВАНИЯ ВЗАИМНО-КОРРЕЛИРОВАННЫХ СЛУЧАЙНЫХ ПОЛЕЙGENETIC ALGORITHM APPLICATION FOR MUTUALLY CORRELATED RANDOM FIELDS GENERATIONБучневО. С.BuchnevO. S.buchnevo81@mail.ruИркутский национальный исследовательский технический университетРоссияIrkutsk National Research Technical UniversityRussian Federation2018150920202257582Copyright © Бучнев О.С., 20202020Бучнев О.С.Buchnev O.S.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://ipolytech.elpub.ru/jour/article/view/90

ЦЕЛЬЮ исследования является реализация генетического алгоритма для генерирования взаимно-коррелированных случайных полей, исследование полученных результатов. МЕТОДЫ. Основными методами исследования являются методы теории вероятностей и математической статистики, численные методы, корреляционный и спектральный анализ. РЕЗУЛЬТАТЫ. Показана работоспособность генетического алгоритма для генерирования взаимно-коррелированных случайных полей при различных параметрах корреляционной функции случайного поля. Приведено описание алгоритма и программы, реализующей генетический алгоритм для генерирования случайных полей и взаимно-коррелированных случайных полей и вычисления их характеристик. ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Показана работоспособность генетического алгоритма для генерирования взаимно-коррелированных случайных полей, описаны результаты применения алгоритма. Алгоритм может быть использован для фильтрации изображений.

The PURPOSE of the paper is to implement a genetic algorithm for generating mutually correlated random fields and to study the obtained results. METHODS. The main research methods include the probability theory and mathematical statistics, numerical methods, correlation and spectral analysis. RESULTS. The study has shown the efficiency of the genetic algorithm for generating mutually correlated random fields under various parameters of the random field autocorrelation function. Description is given to the algorithm and the program implementing the genetic algorithm for random fields and mutually correlated fields generation and calculation of their characteristics. CONCLUSION. The efficiency of the genetic algorithm used for generating mutually correlated random fields is shown and its application results are described. The algorithm can be used for image filtering.

случайное полевзаимная корреляцияспектральное разложениегенетический алгоритмrandom fieldcross correlationspectral decompositiongenetic algorithmReferencesЯне Б. Цифровая обработка изображений / пер. с англ. А.М. Измайловой. М.: Техносфера, 2007. 584 с.Яне Б. Цифровая обработка изображений / пер. с англ. А.М. Измайловой. М.: Техносфера, 2007. 584 с.Васильев К.К., Крашенинников В.Р. Статистический анализ изображений. Ульяновск: Изд-во УлГТУ, 2014. 214 с.Васильев К.К., Крашенинников В.Р. Статистический анализ изображений. Ульяновск: Изд-во УлГТУ, 2014. 214 с.Milanfar P. A tour of modern image filtering // IEEE Signal Processing Magazine. January 2013. P. 106-128.Milanfar P. A tour of modern image filtering // IEEE Signal Processing Magazine. January 2013. P. 106-128.McAndrew A. A Computational Introduction to Digital Image Processing, Second Edition. CRCPress, 2015. 535 p.McAndrew A. A Computational Introduction to Digital Image Processing, Second Edition. CRCPress, 2015. 535 p.Перспективные информационные технологии дистанционного зондирования Земли: монография / под ред. В.А. Сойфера. Самара: Новая техника, 2015. 237 с.Перспективные информационные технологии дистанционного зондирования Земли: монография / под ред. В.А. Сойфера. Самара: Новая техника, 2015. 237 с.Быков В.В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике. М.: Советское радио, 1971, 328 с.Быков В.В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике. М.: Советское радио, 1971, 328 с.Давидан И.М., Лопатухин Л.И., Рожков В.А. Ветровое волнение в Мировом океане. Л.: Гидрометеоиздат, 1985.Давидан И.М., Лопатухин Л.И., Рожков В.А. Ветровое волнение в Мировом океане. Л.: Гидрометеоиздат, 1985.Петров А.В. О подходах к вероятностному анализу перестановочных процедур генерирования случайных процессов // Вестник ИрГТУ. 2016. № 2 (109). С. 29-38.Петров А.В. О подходах к вероятностному анализу перестановочных процедур генерирования случайных процессов // Вестник ИрГТУ. 2016. № 2 (109). С. 29-38.Пригарин С.М. Методы численного моделирования случайных процессов и полей. Новосибирск: Изд-во ИВМиМГ СО РАН, 2005. 259 с.Пригарин С.М. Методы численного моделирования случайных процессов и полей. Новосибирск: Изд-во ИВМиМГ СО РАН, 2005. 259 с.Михайлов Г.А. Численное построение случайного поля с заданной спектральной плотностью // Доклады АН СССР. 1978. Т. 238, № 4. С. 793-795.Михайлов Г.А. Численное построение случайного поля с заданной спектральной плотностью // Доклады АН СССР. 1978. Т. 238, № 4. С. 793-795.Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / пер. с польск. И.Д. Рудинского. М.: Горячая линия - Телеком, 2006. 452 с.Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / пер. с польск. И.Д. Рудинского. М.: Горячая линия - Телеком, 2006. 452 с.Вороновский Г.К., Махотило К.В., Петрашев С.Н., Сергеев С.А. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности. Харьков: ОСНОВА, 1997. 112 с.Вороновский Г.К., Махотило К.В., Петрашев С.Н., Сергеев С.А. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности. Харьков: ОСНОВА, 1997. 112 с.Курейчик В.М., Лебедев Б.К., Лебедев О.К. Поисковая адаптация: теория и практика. М: Физматлит, 2006. 272 с.Курейчик В.М., Лебедев Б.К., Лебедев О.К. Поисковая адаптация: теория и практика. М: Физматлит, 2006. 272 с.Емельянов В.В., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Теория и практика эволюционного моделирования. М.: Физматлит, 2003. 432 c.Емельянов В.В., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Теория и практика эволюционного моделирования. М.: Физматлит, 2003. 432 c.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.