Вісники НТУ "ХПІ"

Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/2494


З 1961 р. у ХПІ видається збірник наукових праць "Вісник Харківського політехнічного інституту".
Згідно до наказу ректора № 158-1 від 07.05.2001 року "Про упорядкування видання вісника НТУ "ХПІ", збірник був перейменований у Вісник Національного Технічного Університету "ХПІ".
Вісник Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут" включено до переліку спеціалізованих видань ВАК України і виходить по серіях, що відображають наукові напрямки діяльності вчених університету та потенційних здобувачів вчених ступенів та звань.
Зараз налічується 30 діючих тематичних редколегій. Вісник друкує статті як співробітників НТУ "ХПІ", так і статті авторів інших наукових закладів України та зарубіжжя, які представлені у даному розділі.

Переглянути

Фільтри

2008 - 200912020 - 20212

Налаштування

Ключові слова: search.filters.subject.центр мас

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 3 з 3
  • Ескіз
    Документ
    Development and comparative analysis of semi-supervised learning algorithms on a small amount of labeled data
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Yamkovyi, Klym
    The paper is dedicated to the development and comparative experimental analysis of semi-supervised learning approaches based on a mix of unsupervised and supervised approaches for the classification of datasets with a small amount of labeled data, namely, identifying to which of a set of categories a new observation belongs using a training set of data containing observations whose category membership is known. Semi-supervised learning is an approach to machine learning that combines a small amount of labeled data with a large amount of unlabeled data during training. Unlabeled data, when used in combination with a small quantity of labeled data, can produce significant improvement in learning accuracy.The goal is semi-supervised methods development and analysis along with comparing their accuracy and robustness on different synthetics datasets. The proposed approach is based on the unsupervised K-medoids methods, also known as the Partitioning Around Medoid algorithm, however, unlike K-medoids the proposed algorithm first calculates medoids using only labeled data and next process unlabeled classes – assign labels of nearest medoid. Another proposed approach is the mix of the supervised method of K-nearest neighbor and unsupervised K-Means. Thus, the proposed learning algorithm uses information about both the nearest points and classes centers of mass. The methods have been implemented using Python programming language and experimentally investigated for solving classification problems using datasets with different distribution and spatial characteristics. Datasets were generated using the scikit-learn library. Was compared the developed approaches to find average accuracy on all these datasets. It was shown, that even small amounts of labeled data allow us to use semi-supervised learning, and proposed modifications ensure to improve accuracy and algorithm performance, which was demonstrated during experiments. And with the increase of available label information accuracy of the algorithms grows up. Thus, the developed algorithms are using a distance metric that considers available label information.
  • Ескіз
    Документ
    Метод контурів для позиціонування об'єктів в мобільних системах комп'ютерного зору
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Кондратьєв, Сергій Борисович; Костенко, Віталій Леонідович; Ядрова, Марина Василівна
    В роботі розглянута можливість підвищення якості технічного зору за допомогою методу контурів, який використовується для позиціонування об'єктів в мобільних системах комп'ютерного зору. Апаратна частина системи позиціонування об'єктів включає дві відеокамери, мікрокомп'ютер Raspberry Pi 3, екран контурної карти глибин, блок управління двигунами. Наведено коди програм на основі бібліотеки OpenCV, алгоритм роботи системи і приклади реалізації методу контурів. Алгоритм розробленої методики позиціонування включає виділення контурів об'єктів на кадрах стереопари, видалення всіх незамкнутих контурів, обчислення моменту(центру мас) кожного замкнутого контуру, визначення зміщення по осі х моментів відповідних контурів, заливку кожного замкнутого контуру точками з яскравістю, прямо пропорційній зміщенню моментів. Наявність двох відеокамер, мікрокомп'ютера Raspberry Pi 3, екрану контурної карти глибин забезпечує стереоскопічність і панорамності «зору», тобто можливість визначити наявність об'єктів і їх віддаленість, а також отримати загальну картину в полі «зору» системи. Наявність блоку управління двигунами дозволяє забезпечити обхід перешкод мобільними пристроями. На підставі аналізу результатів досліджень встановлено, що запропонована система забезпечує підвищення якості позиціонування об'єктів і зниження необхідного обчислювального ресурсу, що дає значне зменшення споживаної потужності і забезпечує автономність системи.
  • Ескіз
    Документ
    Динамічне дослідження механізму просівання формувальної землі
    (НТУ "ХПІ", 2008) Зінченко, Олена Іванівна
    In the article method of dynamical analysis of mechanisms of screening forming earths with application analytical method and by means approximate of spline are considered