Интеллектуальная информационная система сортировки томатов

Предметная область
Перед консервирование томатов их необходимо отсортировать. Задача сортировки отсеять гнилые томаты от качественных.
Сортировка томатов сложный процесс, сложно подобрать классические математические методы. Томаты неодинакового размера, цвета. Для решения этой задачи подходят интеллектуальные методы решения.

Цель и задачи
Целью данной работы является создание интеллектуальной информационной системы сортировки томатов с целью повышения качества консервирования томатов.
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