Вісник № 02. Динаміка і міцність машин
Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/56750
Переглянути
2 результатів
Результати пошуку
Документ Програмний засіб для розпізнавання україномовних наукових статей(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Татарінова, Оксана Андріївна; Овсяніков, В. В.Розглядається задача комп’ютерного розпізнавання, як окремо друкованих символів, так і цілих текстів, що можуть містити математичні формули, та подальшого збереження результуючого документа у форматі “Латекс”. В розробленому програмному забезпеченні реалізовано можливість розпізнавання друкованих символів латиниці, кирилиці, літер грецького алфавіту та спеціальних математичних знаків. Для цього застосовуються багатошарова згортальна нейронна мережа, побудована за допомогою бібліотеки машинного навчання “Керас”, та додаткові валідаційні евристики. Для підвищення якості розпізнавання нейронної мережі розроблено складний механізм преобробки зображень, що допомагає видалити шуми із зображення, виключити похибки пов’язані з нахилом символів, коректувати дефекти символів, пов’язані з якістю вхідного зображення. Також реалізовано механізми збирання окремих символів в слова або ж математичні формули, відтворення положення знаків індексів та ступенів, формування звичайних дробів та виразів під знаком кореня. Відбувається збереження результатів розпізнаного тексту до файлу з одночасною побудовою структури «latex» документу. Для демонстрації можливостей розробленого програмного забезпечення додано графічний інтерфейс користувача, за допомогою якого можна ще до початку розпізнавання обрати та оглянути вхідне зображення. Під час тестування програмного засобу, було проведено розпізнавання зображень різних типів: повністю текстуальні, математичні формули без тексту, математичні формули, які знаходяться між блоками тексту.Публікація Класифікація робочого стану підшипників кочення за допомогою згорткової нейронної мережі зі змінними факторами дилатації(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Бабуджан, Руслан Андрійович; Ісаєнков, Костянтин Олександрович; Красій, Данило Максимович; Водка, Олексій Олександрович; Задорожний, Іван В'ячеславович; Ющук, Михайло ВікторовичРобота описує процес обробки даних роботи підшипників кочення, та їх використання в задачі побудови математичної моделі бінарної класифікації робочого стану підшипників методом згорткової нейронної мережі зі змінними факторами дилатаціїї ядер згорткових шарів. Для класифікації підшипників, що мають дефекти, були використані дані віброприскорень з власного випробувального стенду та з набору даних, що знаходяться у вільному доступі. В роботі також було досліджено спосіб узагальнення класифікації сигналів підшипників, що були отримані в результаті принципово різних експериментів, та що мають різний типорозмір. Для уніфікації сигналів пропонується наступний спосіб обробки: виділити ділянки даних із зсувом, перейти до частотного простору за допомогою швидкого перетворення Фур’є, відсікти частоти, що перевищують 10-кратну частоту обертання валу, відновити сигнал зі збереженням 10 періодів обертання валу, відмасштабувати отриманий сигнал діленням його на діаметр орбіти обертання тіла кочення та інтерполювати сигнал на 2048 точок. Даний алгоритм також дає можливість генерувати збалансовану вибірку для побудови математичної моделі. Ця можливість надається за допомогою варіювання кроку розбиття початкового сигналу. Перевага даного алгоритму над класичними методами копіювання чи видалення прикладів постає у створенні нових об’єктів, які уточнюють статистичні параметри генеральної сукупності. Алгоритм обробки сигналу було використано як для задачі бінарної класифікації всередині одного набору даних, так і для навчання на одному та тестуванні на іншому. Для збільшення набору даних для навчання та тестування математичної моделі використовується метод бутстрапування, який засновано на багаторазовій генерації вибірок методом Монте-Карло. Якість математичної моделі бінарної класифікації оцінювалась за часткою правильних відповідей. Задача сформульована як задача мінімізації бінарної перехресної ентропії. Отримані результати представлено в вигляді графіків, демонструючих процес навчання нейронної мережі та графіків щільності розподілу метрик.