ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ДЛЯ ГЕНЕРИРОВАНИЯ ВЗАИМНО-КОРРЕЛИРОВАННЫХ СЛУЧАЙНЫХ ПОЛЕЙ
https://doi.org/10.21285/1814-3520-2018-5-75-82
Аннотация
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.
Список литературы
1. Яне Б. Цифровая обработка изображений / пер. с англ. А.М. Измайловой. М.: Техносфера, 2007. 584 с.
2. Васильев К.К., Крашенинников В.Р. Статистический анализ изображений. Ульяновск: Изд-во УлГТУ, 2014. 214 с.
3. Milanfar P. A tour of modern image filtering // IEEE Signal Processing Magazine. January 2013. P. 106-128.
4. McAndrew A. A Computational Introduction to Digital Image Processing, Second Edition. CRCPress, 2015. 535 p.
5. Перспективные информационные технологии дистанционного зондирования Земли: монография / под ред. В.А. Сойфера. Самара: Новая техника, 2015. 237 с.
6. Быков В.В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике. М.: Советское радио, 1971, 328 с.
7. Давидан И.М., Лопатухин Л.И., Рожков В.А. Ветровое волнение в Мировом океане. Л.: Гидрометеоиздат, 1985.
8. Петров А.В. О подходах к вероятностному анализу перестановочных процедур генерирования случайных процессов // Вестник ИрГТУ. 2016. № 2 (109). С. 29-38.
9. Пригарин С.М. Методы численного моделирования случайных процессов и полей. Новосибирск: Изд-во ИВМиМГ СО РАН, 2005. 259 с.
10. Михайлов Г.А. Численное построение случайного поля с заданной спектральной плотностью // Доклады АН СССР. 1978. Т. 238, № 4. С. 793-795.
11. 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.
12. 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.
13. Курейчик В.М., Лебедев Б.К., Лебедев О.К. Поисковая адаптация: теория и практика. М: Физматлит, 2006. 272 с.
14. Емельянов В.В., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Теория и практика эволюционного моделирования. М.: Физматлит, 2003. 432 c.
Рецензия
Для цитирования:
Бучнев О.С. ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ДЛЯ ГЕНЕРИРОВАНИЯ ВЗАИМНО-КОРРЕЛИРОВАННЫХ СЛУЧАЙНЫХ ПОЛЕЙ. Вестник Иркутского государственного технического университета. 2018;22(5):75-82. https://doi.org/10.21285/1814-3520-2018-5-75-82
For citation:
Buchnev O.S. GENETIC ALGORITHM APPLICATION FOR MUTUALLY CORRELATED RANDOM FIELDS GENERATION. Proceedings of Irkutsk State Technical University. 2018;22(5):75-82. (In Russ.) https://doi.org/10.21285/1814-3520-2018-5-75-82
Просмотров:
221
Послать статью по эл. почте 