Управління розвитком складних систем
Постійне посилання на фондhttps://repositary.knuba.edu.ua/handle/987654321/326
Переглянути
5 результатів
Результат пошуку
Документ Онтология цифрового изображения дефекта типа «трещина» на объектах строительства(КНУБА, 2017) Горда, Елена Владимировна; Михайленко, Виктор МефодиевичВ последние десятилетия наблюдается быстрое развитие технологий и методов компьютерной обработки цифровых изображений. Актуальность моделирования цифрових изображений дефектов типа «трещина» определяется необходимостью и возможностью реализации различных подходов в исследовании задач диагностики технического состояния строительных объектов и оборудования. На основани проведенных исследований построєна онтология цифровых изображений дефектов типа «трещина» с использованием модели цветовых пространств и функций специального вида, которая позволяет построить адекватную топологию распределения цвета по изображению и учитывать специфику распределения цветов на дискретном цифровом изображении. Описаны свойства онтологии. Применение на практике онтологии цифрового изображения дефекта типа «трещина» позволяет, с одной стороны, формализовать его описание в наиболее емком и полном представлении, а с другой – определить классы особенностей, что в свою очередь дает возможность строить адаптивные алгоритмы распознавания дефектов такого типа в рамках методик неразрушающего контроля технического состояния объектов строительства.Документ Парадигмы нейросетевого распознавания эмоций(КНУБА, 2019) Михайленко, Виктор Мефодиевич; Терейковская, Людмила АлексеевнаОдной из наиболее важных тенденций развития современных информационных систем является интеграция в них невербальных каналов взаимодействия с пользователем, создание которых связывают с разработкой нейросетевых средств распознавания эмоций. Установлено, что для обеспечения эффективного распознавания следует учесть ряд разнообразных факторов, которые должны быть адекватно отражены в парадигмах построения указанных средств. Вместе с тем, большинство современных исследований в данной области направлены на создание оригинальных решений и характеризуются недостаточной обоснованностью используемых парадигм построения. Для устранения этого недостатка разработано множество базовых парадигм построения нейросетевых средств распознавания эмоций. Отличительной чертой разработки является соотнесение предложенных парадигм с основными факторами, влияющими на эффективность нейросетевого распознавания, что предопределяет возможность эффективного использования соответствующих средств в ожидаемых условиях. Показана целесообразность проведения дальнейших исследований в направлении разработки нейросетевых моделей, базирующихся на предложенном множестве парадигм, а также расширении указанного множества с целью отражения в нем наиболее перспективных решений в области теории нейронных сетей.Документ Концептуальная модель нейросетевого распознавания эмоционального состояния слушателей системы дистанционного обучения(КНУБА, 2019) Михайленко, Виктор Мефодиевич; Терейковская, Людмила АлексеевнаОдной из наиболее существенных тенденций развития систем дистанционного обучения является внедрение автоматических средств обучения, результат восприятия которых в значительной степени зависит от функционального состояния слушателей. Как следствие, возникает необходимость диагностирования текущего функционального состояния слушателей. Определено, что диагностировать состояние слушателей возможно за счет использования нейросетевых средств распознавания эмоционального состояния человека. Установлено, что в современной научно-прикладной литературе недостаточно полно очерчены направления исследований по созданию нейросетевых средств распознавания эмоций, предназначенных для использования в условиях системы дистанционного обучения. В результате проведеннях исследований разработана концептуальная модель нейросетевого распознавания эмоционального состояния слушателей системы дистанционного обучения, которая за счет конкретизации операций, влияющих на нейросетевое распознавание эмоций, а также за счет обоснования передня параметров оценки эффективности позволяет детализировать направления исследований по проектированию соответствующих средств распознавания. Определено, что направления дальнейших исследований связаны с усовершенствованием методологической базы разработки и использования нейросетевых средств распознавания эмоций слушателей системы дистанционного обучения.Документ Обзор средств распознавания эмоционального состояния человека по геометрии лица(КНУБА, 2019) Михайленко, Виктор Мефодиевич; Терейковская, Людмила АлексеевнаОдной из наиболее существенных тенденций развития информационных систем общего и специального назначения является разработка интерфейсных средств, обеспечивающих непосредственное взаимодействие конечного пользователя и компьютера. Для этого разрабатываемый интерфейс должен обладать свойством гибкой реакции на изменение эмоционального состояния пользователя, что предполагает необходимость определения указанного состояния. Повсеместное внедрение видеорегистраторов предопределяет актуальность научно-прикладной задачи повышения эффективности средств распознавания эмоционального состояния по геометрии лица. Установлено, что в современной научно-прикладной литературе недостаточно полно очерчены подходы, определяющие зависимость эффективности таких средств распознавания от условий использования. В результате проведенных исследований обоснован базовый перечень характеристик средств автоматизированного распознавания эмоционального состояния человека по геометрии лица, который позволяет оценить соответствие указанных средств условиям поставленной задачи распознавания. Показана целесообразность формирования перечня характеристик средств распознавания эмоций на основании анализа таких биометрических признаков, как цвет подкожного узора кровеносных сосудов лица, тембр голоса, рисунок сетчатки глаза.Документ Адаптация параметров двухслойного персептрона, предназначенного для биометрической аутентификации пользователей по отпечаткам пальцев(КНУБА, 2018) Михайленко, Виктор Мефодиевич; Терейковская, Людмила Алексеевна; Легеза, Виктор ПетровичОдним из основных направлений развития систем биометрической аутентификации является внедрение в них нейросетевых методов распознавания отпечатков пальцев. Показано, что эффективность таких систем может быть обеспечена за счет использования двухслойного персептрона, адаптированного к условиям задачи распознавания отпечатков пальцев. Установлено, что адаптация должна быть направлена на минимизацию ошибки распознавания при использовании ограниченного объема вычислительных ресурсов. При этом в качестве отправной точки процесса адаптации целесообразно использовать определение множества входных параметров двухслойного персептрона. Показано, что основными особенностями задачи распознавания отпечатков пальцев являются размер отпечатка пальца и размер блока изображения, соответствующего отдельной минуции и количеству распознаваемых пользователей. Разработано математическое обеспечение для расчета значений адаптируемых параметров, с использованием которого и особенностей поставленной задачи распознавания предложена процедура адаптации, базирующаяся на сопоставлении входных нейронов двухслойного персептрона с координатами блоков изображений, характеризующих отдельную минуцию. Перспективность предложенных решений подтверждена результатами экспериментальных исследований.