Материалы в свободном доступе

Материалы по номеру

Материалы по рубрикам

Автор статьи

Алгоритмы формирования изображений состояний объектов для их анализа глубокими нейронными сетями № 2(80) 27 апреля 2019 года Рубрика: Эффективные алгоритмы Авторы: Дли М. И., Пучков А. Ю., Рысина (Лобанева) Е. И. Скачать статью	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. Продолжение...
Применение математических моделей на основе генетических алгоритмов в задачах планирования сложных технических объектов № 2(80) 27 апреля 2019 года Рубрика: Эффективные алгоритмы Авторы: Семенов Г. Е., Кейно П. П. Скачать статью	В статье рассматриваются вопросы построения математических моделей и разработки программного обеспечения для систем планирования. Показаны сложность моделей генерации приемлемых производственных планов для комплексных конструкторско-технологических данных и неэффективность использования точных математических методов оптимизации. Авторами показана возможность применения генетических алгоритмов для генерации приближенных решений. Показана интеграция модулей планировщика в разработанные авторами системы визуализации технологических данных. Продолжение...
Управление многопозиционной системой идентификации элементов адаптивных трансмиттеров на основе гибридной интеграции данных гетерогенной нейронной сетью № 2(80) 27 апреля 2019 года Рубрика: Сетевые технологии Автор статьи: Лавренков Ю. Н. Скачать статью	В статье рассматривается проектирование нейросетевой системы для определения положения источника информационных сигналов. Определение координат неизвестного источника является важной процедурой в задачах повышения эффективности функционирования систем беспроводных электронных коммуникаций. Решение проблемы требует преодоления ряда трудностей, связанных с оптимальным приемом сигналов от источников, размещением элементов систем передачи информации, относительной сложностью измерителя, включающего в свой состав средства преобразования поступающих сигналов. Способ обработки информации базируется на применении систем с множеством разнесенных пунктов приема, организованных как комплекс приемников дистанционной передачи данных. После прохождения группы функциональных блоков предобработанный сигнал с каждого приемника поступает на вычислительный модуль, основу которого составляет гетерогенная нейронная сеть. Нейроконтроллер выполнен из нейронных блоков трех типов, образующих трехслойную нейросетевую структуру. Первый слой составлен из нейронов-осцилляторов для поддержания постоянного функционирования двух других типов нейронов, организация которых требует постоянного стимулирования для функционирования всей сети. Нейросетевые модули второго и третьего типов сконструированы как устройства обработки сигналов, осуществляющие добавление и отсечение гармонических составляющих. Выполнено обоснование применяемого алгоритма обучения и показана эффективность спроектированной нейросетевой системы обработки информации. Продолжение...

Алгоритмы формирования изображений состояний объектов для их анализа глубокими нейронными сетями

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

Скачать статью

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.

Продолжение...

Применение математических моделей на основе генетических алгоритмов в задачах планирования сложных технических объектов

№ 2(80) 27 апреля 2019 года
Рубрика: Эффективные алгоритмы
Авторы: Семенов Г. Е., Кейно П. П.

Скачать статью

В статье рассматриваются вопросы построения математических моделей и разработки программного обеспечения для систем планирования. Показаны сложность моделей генерации приемлемых производственных планов для комплексных конструкторско-технологических данных и неэффективность использования точных математических методов оптимизации. Авторами показана возможность применения генетических алгоритмов для генерации приближенных решений. Показана интеграция модулей планировщика в разработанные авторами системы визуализации технологических данных.

Продолжение...

Управление многопозиционной системой идентификации элементов адаптивных трансмиттеров на основе гибридной интеграции данных гетерогенной нейронной сетью

№ 2(80) 27 апреля 2019 года
Рубрика: Сетевые технологии
Автор статьи: Лавренков Ю. Н.

Скачать статью

В статье рассматривается проектирование нейросетевой системы для определения положения источника информационных сигналов. Определение координат неизвестного источника является важной процедурой в задачах повышения эффективности функционирования систем беспроводных электронных коммуникаций. Решение проблемы требует преодоления ряда трудностей, связанных с оптимальным приемом сигналов от источников, размещением элементов систем передачи информации, относительной сложностью измерителя, включающего в свой состав средства преобразования поступающих сигналов. Способ обработки информации базируется на применении систем с множеством разнесенных пунктов приема, организованных как комплекс приемников дистанционной передачи данных. После прохождения группы функциональных блоков предобработанный сигнал с каждого приемника поступает на вычислительный модуль, основу которого составляет гетерогенная нейронная сеть. Нейроконтроллер выполнен из нейронных блоков трех типов, образующих трехслойную нейросетевую структуру. Первый слой составлен из нейронов-осцилляторов для поддержания постоянного функционирования двух других типов нейронов, организация которых требует постоянного стимулирования для функционирования всей сети. Нейросетевые модули второго и третьего типов сконструированы как устройства обработки сигналов, осуществляющие добавление и отсечение гармонических составляющих. Выполнено обоснование применяемого алгоритма обучения и показана эффективность спроектированной нейросетевой системы обработки информации.

Продолжение...