Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
 
+7 (4912) 72-03-73
 
Интернет-портал РГРТУ: https://rsreu.ru

УДК 004.912

СОПРЯЖЕНИЕ МУЛЬТИАГЕНТНЫХ И НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ПРОГРАММНОЙ СИСТЕМЕ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ ДЛЯ РОБОТИЗИРОВАННОГО ДОКУМЕНТООБОРОТА

А. В. Кривошеев, аспирант ФГБОУ ВО СамГТУ, Самара, Россия;
orcid.org/0000-0002-9664-1317, e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Рассматривается задача комплексного применения технологий разработки программного обеспечения с элементами искусственного интеллекта для расширения возможностей их применения в составе современных систем роботизированного документооборота. Предложен метод мультиагентного ансамблирования интеллектуальных компонентов адаптивной системы распознавания образов, который состоит в инкапсуляции искусственных нейронных сетей посредством программных агентов, объединенных с помощью связей и соединений в архитектуру виртуального мира, наиболее рационально обеспечивающую их взаимодействие между собой для реализации стратегий автоматической диспетчеризации и конкуренции. Апробация предложенного метода и архитектуры также была проведена при реализации интеллектуальной системы текстопонимания и текстогенерации для совместного использования нескольких искусственных нейронных сетей с разными обучающими наборами данных для комплексного решения различных задач семантического разбора текстов на русском языке. Применение ансамблирования интеллектуальных компонентов в рамках динамической диспетчеризации позволяет повысить производительность программного обеспечения распознавания образов в составе системы документооборота в 2,5 раза по сравнению с классическими методами комбинирования нейронных сетей.

Ключевые слова: распознавание образов, обработка текста, архитектура программной системы, технологии искусственного интеллекта, машинное обучение, мультиагентные технологии, ансамблирование.

 Скачать статью