Кафедри
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/35393
Переглянути
7 результатів
Результати пошуку
Документ Компьютерные методы моделирования синтетической структуры высокопрочного чугуна для статистической оценки его механических свойств и прочностных характеристик(2020) Шаповалова, Мария Игоревна; Водка, Алексей АлександровичДокумент Один из методов извлечения графических изображений расположенных на одном листе(2018) Шаповалова, Мария Игоревна; Водка, Алексей АлександровичДокумент Разработка алгоритмов сегментации изображений, полученных в результате оцифровки фотокаталогов(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2017) Шаповалова, Мария Игоревна; Водка, Алексей АлександровичДокумент Методы распознавания микроструктуры материала(Национальный технический университет "Харьковский политехнический институт", 2017) Шаповалова, Мария Игоревна; Водка, Алексей АлександровичДокумент Алгоритм определения химического состава стали по изображению его микроструктуры(НТУ "ХПІ", 2018) Шаповалова, Мария Игоревна; Водка, Алексей АлександровичДокумент Методы распознавания микроструктуры материала(Национальный технический университет "Харьковский политехнический институт", 2017) Шаповалова, Мария Игоревна; Водка, Алексей АлександровичВ статье рассмотрены некоторые существующие методы распознавания образов, в том числе и распознавание микроструктуры материала. Отмечены положительные моменты и указаны недостатки предложенных методов. Определены пути решения задачи распознавания сложной зернистой структуры металла. При выявлении качественных и количественных характеристик материала по его изображению, основная задача заключается в определении границы зерна, так как вся интересующая нас информация скрыта не в яркости различных областей, а в их контуре. Для этого необходимо применить к снимку соответствующие фильтры, и при необходимости бороться с зашумленностью фотографии. Современные технологии и развитие искусственного интеллекта, позволяет создавать автоматизированную компьютерную систему принятия решения, работающую с применением математических методов обработки данных. Предпочтение отдается нейросетевым технологиям, созданию нейронной сети прямого распространения, качественно обученную с использованием метода обратного распространения ошибки. В реальных условиях, при плохо формализуемых входных данных, приветствуется использование теории нечетких множеств. Создание алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия решений - позволяет снизить влияние человеческого фактора в ходе анализа, сокращает время, затраченное на исследование, повышает точность и достоверность процесса контроля, дает возможность связывать свойства материала с его микроструктурой.Документ Интегрированные компьютерные системы анализа динамики и прочности машин и их элементов(НТУ "ХПИ", 2017) Водка, Алексей Александрович; Кедровская, Ольга ВалентиновнаВ пособии представлена методика создания программного приложения моделирующего взаимодействия пользователя с техническими средствами программ, что позволит студентам разрабатывать собственные программные приложения для проведения параметрического геометрического моделирования различных конструкций и их элементов с дальнейшей возможностью проведения многовариантных расчетов задач инженерного анализа. Приведены лабораторные работы по интегрированным компьютерным системам анализа поведения элементов конструкций. Предназначено для студентов специальностей 113 "Прикладная математика", 122 "Компьютерные науки и информационные технологии".