Интеллектуальная информационная система сортировки грибов

Предметная область
Перед консервированием грибов их необходимо отсортировать. Задача сортировки отсеять два вида грибов: белые и маслята.
Сортировка грибов сложный процесс, сложно подобрать классические математические методы. Грибы имеют неодинаковый размер и цвет. Для решения этой задачи подходят интеллектуальные методы решения.

Цель и задачи
Целью данной работы является создание интеллектуальной информационной системы сортировки грибов с целью увеличения прибыли заготовительного предприятия.
Задачами, решаемыми в ходе курсовой работы, являются:
Построение классификатора граничных точек изображения;
Управление системой сортировки.

Функциональная структура ИИС

Постановка задачи приобретения знаний
Задача состоит в поиске параметров a функции u*:
y* = u*(x, a), y* ∈ [0,1],
при которой минимизируется значение погрешности для каждого элемента заданной обучающей выборки V = {(xi, yi)} , где
yi = u(xi) – значение функции, полученное в результате проведения i-го опыта(i=1,s; j=1,n),
xi = (xi1, xi2,…xin) – элемент выборки, xij – значение j-го признака в i-ом элементе выборки (результата i-го опыта)

Метод решения задачи приобретения знаний
Сформировать выборку данных;
Определить целевую функцию линейной модели;
Определить систему линейных уравнений, продифференцировав целевую функцию по переменным а0j (j=0,n);
Решить систему линейных уравнений и определить коэффициенты а0j (j=0,n);
Определить средние абсолютные ошибки аппроксимации на обучающей и контролирующей выборках;
Выбрать полином 1-й или 2-й степени, в зависимости от средних абсолютных ошибок аппроксимации.

Исходные данные для задачи классификации
Обучающая выборка:
Х4 – мат. ожидание в окрестности точки 5х5
(преобразование Собеля)
Х5 – дисперсия в окрестности точки 5х5 (преобразование Собеля)
Х6 – мода в окрестности точки 5х5 (преобразование Собеля)
Полином 2-ой степени:

Постановка задачи классификации

Метод решения задачи классификации
В полученный полином подставить значения признаков изображения и найти значение полинома;
Значение полинома сравнить с выбранным порогом;
Принять решение об отнесении точки на изображении к границе или фону;
Повторить пункты для всех точек изображения.

Результаты решения задачи классификации
Контролирующая выборка:
Фрагмент контролирующей выборки и полученных значений y*. При использовании порога I=0,5 количество ошибок I и II рода равно 0.

Логическая модель базы данных

Технологический процесс приобретения знаний

Программные средства приобретения знаний
В данной курсовой работе использовались следующие программные средства приобретения знаний:
программа на C# для преобразования изображения;
программа на C# для выбора граничных и неграничных точек;
программа на C# для вычисления признаков изображения;
MS Excel для корреляционного анализа, выделения информационных признаков, вычисления коэффициентов полинома первой степени, вычисления значения полинома и ошибок;
программа на C# для вычисления коэффициентов полинома второй степени.

Технологический процесс при решении основных задач

Интерфейс

Интерфейс

Интерфейс