Применение нечётких нейронных сетей для определения типа кристаллических решёток, наблюдаемых на наномасштабных изображениях
Автор: Солдатова Ольга Петровна, Лзин Илья Александрович, Лзина Ирина Викторовна, Куприянов Александр Викторович, Кирш Дмитрий Викторович
Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics
Рубрика: Обработка изображений: Восстановление изображений, выявление признаков, распознавание образов
Статья в выпуске: 5 т.39, 2015 года.
Бесплатный доступ
В данной статье для определения пересекающихся классов кристаллических решёток предлагается использовать нечёткие нейронные сети. Рассматриваются нечёткая нейронная сеть Такаги-Сугено-Канга и разработанная авторами модификация нечёткой нейронной сети Ванга-Менделя. Предложена трёхэтапная методика обучения нейронных сетей. Показана эффективность использования моделей нечётких нейронных сетей для определения типов кристаллических решёток.
Распознавание образов, наномасштабные изображения, наноструктуры, кристаллическая решётка, нечёткие нейронные сети, сеть такаги-сугено-канга, сеть ванга-менделя
Короткий адрес: https://sciup.org/14059424
IDR: 14059424 | DOI: 10.18287/0134-2452-2015-39-5-787-794
Application of fuzzy neural networks for defining crystal lattice types in nanoscale images
The article proposes the application of neural fuzzy networks for defining the overlapping classes of crystal lattices. We discuss the following neural fuzzy networks: Takagi-Sugeno-Kung network and a modification of Wang-Mendel neural fuzzy network proposed by the authors. A three-step scheme of neural network training is proposed. The results prove the efficiency of the proposed approach for the determination of crystal lattice types.
Список литературы Применение нечётких нейронных сетей для определения типа кристаллических решёток, наблюдаемых на наномасштабных изображениях
- Tilley, R. Crystals and crystal structure/R. Tilley. -West Sussex: John Wiley & Sons Ltd, 2006. -P. 17-32.
- Kessler, E.G. Precision comparison of the lattice parameters of silicon monocrystals/E.G. Kessler, A. Henins, R.D. Deslattes, L. Nielsen, M. Arif//Journal of Research of the National Institute of Standards and Technology. -1994. -Vol. 99, N 1. -P. 1-18.
- Smith, W.F. Foundations of Materials Science and Engineering/W. F. Smith. -NY: McGraw-Hill, 2004. -P. 67-107.
- Patera, J. Centered cubic lattice method comparison/J. Patera, V. Skala//Proceedings of algoritmy. -2005. -P. 309-319.
- Hammond, C. The basic of crystallography and diffraction, 3rd ed./C. Hammond//Oxford University Press, 2009. -P. 55-83.
- Сойфер, В.А. Анализ и распознавание наномасштабных изображений: традиционные подходы и новые постановки задач/В.А. Сойфер, А.В. Куприянов//Компьютерная оптика. -2011. -Т. 35, № 2. -C. 136-144.
- Kirsh, D.V. Crystal lattice identification by coordinates of their nodes in three dimensional space/D.V. Kirsh, A.V. Kupriyanov//Pattern Recognition and Image Analysis. -2015. -Vol. 25, Issue 3. -P. 456-460.
- Куприянов, А.В. Оценка меры схожести кристаллических решёток по координатам их узлов в трёхмерном пространстве/А.В. Куприянов, Д.В. Кирш//Компьютерная оптика. -2012. -Т. 36, № 4. -С. 590-595.
- Куприянов, А.В. Анализ текстур и определение типа кристаллической решётки на наномасштабных изображениях/А.В. Куприянов//Компьютерная оптика. -2011. -Т. 35, № 2. -С. 151-157.
- Лёзина, И.В. Исследование идентифицирующих свойств нечёткого многослойного персептрона/И.В. Лёзина, А.Е. Краснов//Известия Самарского научного центра Российской академии наук. -2014. -Т. 16, № 4(2). -С. 340-343.
- Лёзин, И.А. Автоматизированная система классификации конструкторско-технологических элементов деталей с использованием баз знаний/И.А. Лёзин, Д.Е. Маркелов//Главный механик. -2014. -№ 5. -С. 38-41.
- Солдатова, О.П. Многофункциональный имитатор нейронных сетей/О.П. Солдатова//Программные продукты и системы. -2012. -№ 3. -С. 27-31.
- Солдатова, О.П. Решение задачи классификации при принятии управленческих решений в условиях нечёткости исходных данных с использованием гибридного нейронечёткого классификатора/О.П. Солдатова, А.Н. Даниленко//Известия Самарского научного центра Российской академии наук. -2014. -Т. 16, № 4(2). -С. 350-358.
- Солдатова, О.П. Классификация потока системных ошибок с помощью гибридной модификации нейронной сети Ванга-Менделя/О.П. Солдатова, Е.М. Пудикова//Известия Самарского научного центра Российской академии наук. -2014. -Т. 16, № 4(2). -С. 359-366.
- Vineetha, S. MicroRNA-mRNA interaction network using TSK-type recurrent neural fuzzy network/S. Vineetha, C.C.S. Bhat, S.M. Idicula//Gene. -2013.-Vol. 515, Issue 2. -P. 385-390.
- Кипер, А.В. Разработка нечеткого классификатора на базе нечеткой системы Сугено для определения ранга пожара на территории морского порта/А.В. Кипер, Т.С. Станкевич//Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Морская техника и технология. -2012. -№. 2. -С. 18-25.
- Катасёв, А.С. Математическое обеспечение и программный комплекс формирования нечётко-продукционных баз знаний для экспертных диагностических систем/А.С. Катасёв//Фундаментальные исследования. -2013. -№ 10(9). -С. 1922-1927.
- Осовский, С. Нейронные сети для обработки информации/С. Осовский; пер. с польского И.Д. Рудинского. -М.: Финансы и статистика, 2002. -344 с.
- Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечёткие системы/Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л.Рутковский, пер. с польского И.Д. Рудинского. -М.: «Горячая линия -Телеком», 2006. -452 с.
- Новак, В. Математические принципы нечёткой логики/В. Новак, И. Перфильева, И. Мочкорж; пер. с англ. -М: Физматлит, 2006. -352 с.
- Солдатова, О.П. Решение задачи классификации с использованием нечётких нейронных продукционных сетей на основе модели вывода Мамдани-Заде/О.П. Солдатова, И.А. Лёзин//Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Физико-математические науки. -2014. -№ 2(35). -C. 136-148.
- Shirokanev, A.S. Researching methods of reconstruction of three-dimensional crystal lattice from images of projections/A.S. Shirokanev, D.V. Kirsh, A.V. Kupriyanov//CEUR Workshop Proceedings. -2015. -Vol. 1490. -P. 290-297.
- Kirsh, D.V. Modeling and Identification of Centered Crystal Lattices in Three-Dimensional Space/D.V. Kirsh, A.V. Kupriyanov//CEUR Workshop Proceedings. -2015. -Vol. 1490. -P. 162-170.
- Kupriyanov, A.V. Estimation of the Crystal Lattice Similarity Measure by Three-Dimensional Coordinates of Lattice Nodes/A.V. Kupriyanov, D.V. Kirsh//Optical Memory & Neural Networks (Information Optics). -2015. -Vol. 24, Issue 2. -P. 145-151.
- Kirsh, D.V. Identification of Three-Dimensional Crystal Lattices by Estimation of Their Unit Cell Parameters/D.V. Kirsh, A.V. Kupriyanov//Supplementary Proceedings of the 4th International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts (AIST'2015). -2015. -P. 40-45
