Кафедри
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/35393
Переглянути
19 результатів
Фільтри
Налаштування
Результати пошуку
Документ Узагальнений підхід до вибіркового пошуку об'єктів на зображеннях(Мелітопольський державний педагогічний університет ім. Богдана Хмельницького, 2023) Власенко, Володимир Олександрович; Дашкевич, Андрій Олександрович; Воронцова, Дар'я Володимирівна; Охотська, Олена ВадимівнаРоботу присвячено процесу дослідження та розробці власного підходу для розпізнавання обʼєктів на зображеннях у випадках вибіркового пошуку. У сучасному світі у сфері комп’ютерного зору та обробки зображень, розпізнавання об’єктів є одним із найважливіших напрямків досліджень. Застосування нейронних мереж, таких як YOLO (You Only Look Once) та R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network), виявилося дуже ефективним у вирішенні цієї задачі. Ці алгоритми здатні знаходити об’єкти на зображеннях та повертати обмежувальні рамки, які точно описують ці об’єкти. Однак, у деяких випадках, коли ми працюємо з інтерактивними програмами, наприклад, обираємо об’єкт, клацаючи або торкаючись розпізнаної області, виникає проблема вибору правильного об’єкта та його обмежувальної рамки. Це може вплинути на точність визначення обраного об’єкта в контексті вибіркового пошуку. Виникає необхідність знайти таку область пошуку, яка дозволить нам належним чином визначити обраний об’єкт, особливо у випадку перетину обмежувальних рамок. Ефективний підхід до визначення розміру області пошуку та візуалізація процесу дослідження можуть покращити точність і швидкість вибору об’єктів, забезпечуючи більш зручний та ефективний пошук об’єктів на зображеннях. Ми пропонуємо вирішення проблеми перетину обмежувальних рамок, що виникає при роботі нейронних мереж типу YOLO та R-CNN, розробивши метод оцінки оптимального розміру області пошуку, який дозволить знайти відповідний об’єкт та його обмежувальну рамку та пропонуємо узагальнений підхід до візуалізації процесу дослідження, що дозволить наочно представити перекриття обмежувальних рамок та полегшить вибір оптимального об’єкта. Для підтвердження ефективності запропонованого методу ми проводимо експерименти на відповідному наборі даних та порівнюємо їх. Результати таких досліджень можуть мати значний практичний вплив на розробку систем розпізнавання об’єктів і покращення їх функціональності в цілому. Майбутні дослідження можуть фокусуватися на розширенні набору даних для випадків вибіркового пошуку, включаючи різні сценарії перекриття обмежувальних рамок та об’єктів з різною формою та розмірами.Документ Analysis Of Modeling Methods Of Computer Engineering Digital Devices(Ninety Nine Publication, 2021) Dmitrienko, V. D.; Zakovorotnyi, A. Yu. ; Leonov, S. Yu.When designing new digital instruments and devices, there are a vast variety of reasons why the finally designed devices will malfunction. To decrease the number of such failures and to increase design accuracy, various methods and systems for modeling digital devices are used. In these systems, various methods for describing signals in models of designed devices can be used. In this case, three-valued, four-valued, ..., nine-valued, thirteen-valued, as well as analog signal descriptions can be applied. Increasing signal and element models complexity in digital devices allows designing more accurate models. However, when modeling digital devices, multi-valued alphabets do not allow to increase the accuracy of modeling and research of dynamic processes in devices. This is due to the impossibility of taking into account processes and interference caused by both stray capacitances and inductances between separate components of the devices and conductors connecting them, as well as dynamic processes, caused by external electromagnetic fields affecting the device designed. Describing such processes using continuous or K-valued differential equations improves the accuracy of digital devices modeling. Nevertheless, the problems of automated testing of these devices and the automation of determining their performance remain unsolved. For automated recognition of failures in the designed digital devices, neural networks, in particular, adaptive resonant theory (ART) neural networks, can be applied, since they have an important property, the ability to retrain when additional information about failures occurs. However, neural networks also have an essential drawback: they do not allow getting more than one solution, although with K-valued differential calculus of digital devices, this can occur quite often, which makes it possible to recognize failures that can be attributed simultaneously to two or more different classes of errors, and, therefore, to recognize failures, which can be simultaneously assigned to two or more different classes, and consequently, get more accurate results. In this regard, it is necessary to develop neural networks that could recognize two or more possible solutions (or types of failures). This would expand the field of failures automated detection in the designed digital devices and determine the performance accuracy. Figs.: 3. Refs: 12 titles.Документ Нейронные сети, учитывающие физические явления, сопровождающие процесс резания(National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute", 2020) Равская, Н. С.; Клочко, Александр Александрович; Заковоротный, Александр Юрьевич; Корбут, Евгений Валентинович; Родин, Р. П.У статті розглядаються питання застосування штучних нейронних мереж для управління процесом різання. Розглянуто питання підвищення точності управління системи і необхідність створення ШНС на основі явищ, що супроводжують процес різання. Створення таких ШНС є актуальною проблемою і має велике практичне значення. У статті показано, що не дивлячись на те, що метод штучних нейронних мереж дозволяє вирішувати завдання класифікації образів, часто вже не формалізуються або важко формалізуються, але цей метод не застосуємо для отримання моделей процесу різання з метою прогнозування явищ його супроводжуючих і оптимізацію умов проведення його. Для вирішення подібних завдань доцільно застосовувати МГУА.Документ Структурные взаимосвязи подсистемы управления энергоэффективностью предприятия с использованием искусственных нейронных сетей(Georgian technical university, 2020) Клепикова, Светлана ВладимировнаНа основе опыта автора по применению искусственных нейронных сетей совместно с методами экспертных оценок и корреляционного анализа для расчёта прогнозного показателя энергоёмкости предприятия с целью использования результатов при управлении его энергоэффективностью предложено создание группы интеллектуального менеджмента, определены ее профессиональный состав, функции и содержание взаимодействия со структурными подразделениями и руководством предприятия.Документ Програмні компоненти бортової комп'ютерної системи дизель-потяга(Полтавський національний технічний університет імені Юрія Кондратюка, 2019) Главчев, Дмитро МаксимовичПри вирішенні завдань в рамках геометричної теорії управління виникають проблеми, пов'язані зі складністю виконання розрахунку похідних Лі, перевірки розподілень на інволютивність, пошуку функцій перетворення, які пов’язують змінні та рівняння лінійної та нелінійної моделей. При виконанні цих операцій людиною виникає потреба у виконанні занадто об’ємних аналітичних розрахунків які можуть стати причиною відмови від застосування геометричної теорії управління. Вирішити цю проблему можна за допомогою використання спеціалізованого програмного забезпечення, що розглядається як програмне забезпечення для бортової комп’ютерної системи дизель-потяга, яке здатне автоматизувати необхідні розрахунки, чим істотно скоротити час виконання лінеаризації та пошуку функцій перетворення для математичних моделей за рахунок використання потужностей комп’ютерної техніки та нейронних мережДокумент Modern high-resolution satellite image processing overview(Петров В. В., 2020) Yaloveha, V.; Hlavcheva, D.; Podorozhniak, A.Документ CNN hyperparameters optimization applied to eurosat dataset(Тарасенко В. П., 2021) Podorozhniak, A. A.; Yaloveha, V. A.; Hlavcheva, D. M.Документ Моделирование температуры обратной сетевой воды ТЭЦ(Інститут електродинаміки НАН України, 2005) Вороновский, Геннадий Кириллович; Махотило, Константин Владимирович; Сергеев, Сергей АлександровичThe return water temperature model for a large district heating system is suggested. The hot tap water load impact on return water tem-perature is considered and the distribution time for heating network is estimated. The neural-network-based model is synthesized and successfully tested on data from Kharkiv CHP Plant 5 during heating season 2005.Публікація Modeling the emotional intelligence impact on decision-making in problem situations(Global Scientific Trend, 2021) Sergienko, Olena; Baranova, V.; Yakimenko-Tereschenko, Natalia; Volosnikova, N.The article is devoted to the research of the problem of subjective factors influence in making individual and group decisions. Subjective factor is considered in terms of the emotional intelligence impact on the decision-making process. In this case, the methods of analysis and influence of emotional intelligence on the decision-making process were applied. Through the implementation of the test for emotional intelligence, a hypothesis was proposed and proved. The hypothesis essence is that the higher the emotional intelligence level, the more objective a person makes decisions. For assessment the influence of emotional intelligence level on the outcome of the decision using neural network, the model of individual decision makers’ emotional intelligence classification was proposed and built. The obtained research results made possible to model the subjective factors influence in the decision-making process. The problem of group decision-making by modeling the behavior of decision makers under the influence of advertising, information from other agents and internal factors influencing the decision of decision makers is considered. For modeling the behavior of group decision makers in the market the agent simulation in the AnyLogic environment was used, which made possible to simulate the changes in the decision makers state depending on the impact of the environment and emotional intelligence. The received results showed that with the necessary information about the consumer and knowledge of the behavioral economics mechanisms, it is possible to predict and control his behavior, which is a great competitive advantage in certain segment market.Документ Використання асоціативної пам'яті при проектуванні технологічного процесу(ФОП Петров В. В., 2019) Дмитрієнко, Валерій Дмитрович; Леонов, Сергій Юрійович; Бречко, Вероніка ОлександрівнаПри проектуванні технологічних процесів механообробки використовується банк даних, в якому необхідно знайти потрібну інформацію та скомпонувати її в залежності від задачі. При цьому виникає необхідність побудови багаторівневої структури обробки даних. Також необхідно забезпечити швидкий пошук необхідної інформації, яка знаходиться в банку даних. Вирішити цю проблему можна за допомогою асоціативної пам'яті, застосувати яку можна як при пошуку інформації, так і при подальшому збереженні отриманого технологічного процесу. Метою роботи є розробка нейронних мереж асоціативної пам'яті для проектування і зберігання технологічних процесів для високоточних і унікальних деталей. Результати. За допомогою запропонованих нейронних мереж асоціативної пам'яті розроблено технологічний процес для виробництва конкретної деталі. Алгоритм навчання окремих модулів багатошарової мережі являє собою процес визначення навчального набору зображень і побудови матриць вагів зв’язків між вхідним і вихідними шарами нейронів. При використанні асоціативної пам'яті збільшується швидкість роботи з даними за рахунок паралельної обробки інформації. Математичне моделювання технологічного процесу виробництва деталі підтвердило правильність теоретичних положень. Висновки. Розроблені нейронні мережі для проектування і зберігання технологічних процесів для виробництва високоточних деталей.