[400VAC 0]

Добрый день.

Стоит следующая задача - необходимо распознавать ФОРМЫ графиков.

Упрощенно эти формы представляют собой параллелепипед, овал и треугольник, с колебаниями.

Собственно есть ли какой либо упрощенный алгоритм этого дела? Без использования нейронных сетей, и прочего?

Координаты графиков представлены в виде числового массива, т.е. это не рисунок, и.т.п.

[Tanya 4]

Упрощенно эти формы представляют собой параллелепипед,

Даже упрощенно не могу себе такой график представить.

[blackfin 14]

Стоит следующая задача - необходимо распознавать ФОРМЫ графиков.

Координаты графиков представлены в виде числового массива, т.е. это не рисунок, и.т.п.

На выбор: Морфиус, Тринити, Нео..

[400VAC 0]

Господа и дамы, честно скажу - в теме не силен. Если подскажите в какую сторону копать - буду благодарен. От стеба попрошу воздержаться.

 

Даже упрощенно не могу себе такой график представить.

Параллелограмм, конечно же, пардоньте

Изменено 14 марта, 2016 пользователем 400VAC

[net 0]

Господа и дамы, честно скажу - в теме не силен. Если подскажите в какую сторону копать - буду благодарен. От стеба попрошу воздержаться.

 

 

Параллелограмм, конечно же, пардоньте

вам что надо таблицу заменить на функции?

ну так метод наименьших квадратов вам в руки

когда получили наименьшую ошибку та и функция

 

[400VAC 0]

вам что надо таблицу заменить на функции?

 

Так как точности определения большой мне не требуется, то мне думалось примерно следующее:

-разбивка области графика на несколько трех и четырехугольных зон, где участки графика упрощенно представляли бы собой (неидеальные, так как точности, повторюсь, не надо) прямые.

-определение, присутствует ли данная "неидеальная прямая" в той или иной зоне.

-по количеству "прямых" и наличию их в определенных зонах делать вывод о форме графика.

 

Собственно как определить, находится ли "прямая" линия в области, ограниченной точками, и куда эта линия направлена.

 

примерно так: область, ограниченная (в данном случае 4 мя) точками, нужно определить, находится ли внутри нее некое множество точек, и представляет ли это множество собой прямую.

Даже такой разброс, который я изобразил на рисунке, сойдет за прямую линию (для моей задачи)

Таких областей несколько, по всему полю графика.

Изменено 14 марта, 2016 пользователем 400VAC

[Alex11 3]

Если Вы можете выделить области, где должна быть прямая, то, как подсказывали ранее, метод наименьших квадратов Вам в руки. Попытайтесь найти им коэффициенты прямой по набору точек, попавших в заданную область. Мерой попадания будет среднеквадратичное отклонение. Возможно, нужно будет еще учесть максимальное по модулю отклонение, это зависит от Ваших данных. Аналогично можно попытаться с овалом (видимо, эллипсом? или там другая функция?). После этого оцениваете, где меньше среднеквадратичное отклонение, с некоторой вероятностью получете фигуру, которая лучшим образом описывает Ваши точки.

[400VAC 0]

Спасибо за наметки, буду смотреть метод.

 

Модераторам: если не затруднит, перенесите пожалуйста тему в ветку для начинающих.

[Гость TSerg]

Приведите здесь несколько характерных форм графиков в виде списка координат X-Y. (файлы)

 

[400VAC 0]

В формате xls нормально будет? Столбец 1 - Х, столбец 2 - Y.

Вечером выложу.

[400VAC 0]

выкладываю

chart.rar

[Гость TSerg]

Ok.

[Sergu 0]

выкладываю

 

Динамограммы распознаете чтоли ? ;-)

 

Вот посмотрите пару работ

ДИАГНОСТИКА И КОНТРОЛЬ СОСТОЯНИЯ СКВАЖИННОЙ ШТАНГОВОЙ НАСОСНОЙ УСТАНОВКИ НА ОСНОВЕ ДИНАМОМЕТРИРОВАНИЯ И НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

http://www.ugatu.ac.ru/assets/files/docume.../dunaev_i_v.pdf

 

и

СИСТЕМА ДИАГНОСТИКИ ШТАНГОВОЙ ГЛУБИННО-НАСОСНОЙ УСТАНОВКИ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

__________________________________________________________________________________.pdf

[400VAC 0]

Динамограммы распознаете чтоли ? ;-)

Они самые))), пытаемся. За ссылки спасибо

нейросети не вариант, образцов много не имеем возможности ни хранить ни обрабатывать.

Изменено 17 марта, 2016 пользователем 400VAC

[Гость TSerg]

Они самые))), пытаемся.

 

Задачка интересная, а главное - решаемая. Нейросети не нужны.

Нужны алгоритмы технического зрения + подгонка под типовые формы через МНК.