Купить статью

< Вернуться к списку статей

Авторы: Дли М. И., Пучков А. Ю., Рысина (Лобанева) Е. И. Опубликовано в № 2(80) 27 апреля 2019 года
Рубрика: Эффективные алгоритмы

Купить статью

Скачать первую страницу

Алгоритмы формирования изображений состояний объектов для их анализа глубокими нейронными сетями

Представлены алгоритмы визуализации числовых данных, характеризующих состояние объектов и систем различной природы с целью нахождения в них скрытых закономерностей с помощью сверточных нейронных сетей. В алгоритмах применены методы получения изображений из числовых данных на основе дискретного преобразования Фурье фрагментов временного ряда, а также на основе применении визуализации с помощью диаграмм трехкомпонентных систем, если такое трехкомпонентное представление системы возможно. Программная реализация предложенных алгоритмов выполнена в среде Linux на языке Python 3 с применением открытой нейросетевой библиотеки Keras, являющейся надстройкой над фреймворком машинного обучения TensorFlow. Для процесса обучения нейронной сети был задействован графический процессор фирмы Nvidia, поддерживающий технологию программно-аппаратной архитектуры параллельных вычислений CUDA, что позволило значительно сократить время обучения. Также представлена программа, осуществляющая генерацию наборов изображений для реализации процесса обучения и тестирования сверточныйх нейронных сетей с целью их предварительной настройки и оценки качества предлагаемых алгоритмов.

Ключевые слова

нечеткая логика, классификация, распознавание изображений, большие данные, сверточные нейронные сети

Автор статьи:

Дли М. И.

Ученая степень:

докт. техн. н., профессор заместитель директора Филиала НИУ «МЭИ» в Смоленске кафедра Высшей математики и естественно-научных дисциплин Московского финансово-промышленного университета «Синергия

Местоположение:

г. Смоленск

Все статьи автора:

Метод интеллектуального управления информационными ресурсами промышленного предприятия

Технология динамического контроллинга в промышленности

Методика построения комплексной математической модели управления рисками предприятия металлургической промышленности

Нейро-нечеткий метод построения моделей сложных объектов

Конфигурирование информационных и транспортных сетей в условиях неопределенности

Трехуровневая нечеткая когнитивная модель для анализа процессов инновационного развития региона

Модель оценки траекторий для управления прое

Автор статьи:

Пучков А. Ю.

Ученая степень:

канд. техн. наук, доцент, кафедра информационных технологий в экономике и управлении, филиал Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Национальный исследовательский университет «МЭИ» в г. Смоленске

Местоположение:

г. Смоленск, Россия

Все статьи автора:

Алгоритмы формирования изображений состояний объектов для их анализа глубокими нейронными сетями

Анализ влияния архитектуры входных слоев свертки и подвыборки глубокой нейронной сети на качество распознавания изображений

Предварительная оценка прагматической ценности информации в задаче классификации на основе глубоких нейронных сетей

Алгоритм прогнозирования параметров системы переработки отходов апатит-нефелиновых руд

Нейросетевой метод анализа процессов термической обработки окомкованного фосфатного рудного сырья

Многоуровневые алг

Автор статьи:

Рысина (Лобанева) Е. И.

Ученая степень:

аспирант, кафедра прикладной математики и искусственного интеллекта, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет "МЭИ"», Москва, Россия,