нейронні мережі

У зв'язку зі швидким зростанням виробництва вітрової енергії в усьому світі, прогнозування вітроенергетики відіграватиме важливу роль у роботі електроенергетичних систем та ринків електроенергії. У статті наведено огляд сучасних методів та інструментів прогнозування вироблення електроенергії вітровими електростанціями. Особлива увага приділяється інтелектуальним підходам. Розглянуто питання підготовки та використання даних для таких прогнозів. Подано розробку системи прогнозування на основі нейронних мереж, виконану авторами статті.

The problem of finding objects in images using modern computer vision algorithms has been considered. The description of the main types of algorithms and methods for finding objects based on the use of convolutional neural networks has been given. A comparative analysis and modeling of neural network algorithms to solve the problem of finding objects in images has been conducted. The results of testing neural network models with different architectures on data sets VOC2012 and COCO have been presented.

Data acquisition and processing in cyber-physical system for remote monitoring of the human functional state have been considered in the paper. The data processing steps, strategies for multi-step forecasting evaluation metrics and machine learning algorithms to be implemented have been analysed and described. What is important, this way it will be possible to track the condition of the sick and response to the health changes in advance.

Сфор­мо­ва­но опе­ра­ційний ба­зис нейрон­них ме­реж і виб­ра­но для апа­рат­ної ре­алі­за­ції та­кі опе­ра­ції: по­шу­ку мак­си­маль­но­го і мі­ні­маль­но­го зна­чень, об­числен­ням су­ми квад­ра­тів різ­ниць і ска­ляр­но­го до­бут­ку.

 Розглядається зміст та основна проблематика англомовної монографії німецького науковця й філософа, президента Європейської академії наук та мистецтв, засновника Мюнхенського центру технологій у суспільстві (MCTS), почесного професора Технічного університету Мюнхену, професора факультету математики й природничих наук Тюбінґенського університету Клауса Майнцера.

Розроблено новий підхід до детектування полум’я на зображеннях, який ґрунтується на використанні згорткових нейронних мереж. Запропоновано структуру реалізації каскадного підходу до детектування вогню, яка забезпечує покращену ефективність розпізнавання на зображеннях з низькою роздільною здатністю, та об’єктів, які можуть візуально нагадувати полум’я. Проведено експерименти з дослідження запропонованого методу порівняно з сучасним методом детектування об’єктів Faster R-CNN. У результаті проведених експериментів було виявлено покращення показника ефективності в середньому на 20 %.

Досліджено методи забезпечення надвисокої роздільної здатності зображень на
основі машинного навчання. Проаналізовано роботу різних груп цих методів, подано
їхні переваги та недоліки. На основі проведених практичних експериментів здійснено
порівняльний аналіз (за критерієм PSNR) методів забезпечення надвисокої роздільної
здатності у випадку одного вхідного зображення з різних класів. Експериментально
встановлено, що найкращі результати отримано при використанні методу на основі

Проаналізовано сучасні методи спектроскопії в медицині, розглянуто їх класифікацію. Наведено огляд портативних спектроскопічних систем, проаналізовано переваги і недоліки їх використання, складові для спектроскопічного аналізу. Розглянуто методи класифікації спектрів, наведено концептуальну схему обробки отриманих даних та їх класифікацію. Оглянуто сфери застосування портативних спектроскопічних систем.

Розглянуто проблему обстежень, контролю параметрів і діагностування стану поверхневих шарів металу підземних трубопроводів з урахуванням впливу корозійного середовища. Запропоновано методику контролю характеристик, що полягає у врахуванні основних інформативних параметрів за допомогою штучних нейронних мереж, а також визначено напрями застосування методології для контролю технічного стану трубопроводів (КТСТ) (товщина стінки, наявність дефектів, енергетичні характеристики міжфазних шарів, корозійні струми, процеси розвитку дефектів тощо).

Розглянуто задачу істотного підвищення продуктивності обчислювальних систем за рахунок використання сучасних апаратних засобів, таких як графічний процесор загального призначення. Описано відповідну програмну технологію CUDA і проаналізо- вано її ключові особливості, які суттєво впливають на продуктивність. На основі проведеного аналізу вибрана модель нейронної мережі та описано підхід до її реалізації. Наведено порівняльний аналіз реалізацій нейронної мережі на центральному та графічному процесорі, а також вплив деяких параметрів мережі на продуктивність.