Представлен подход к реализации алгоритма эмоционального состояния человека с использованием сверточных нейронных сетей. На основе общей концепции научного исследования рассмотрен вариант усложнения иерархии идентифицируемых эмоций. Проведен сравнительный анализ применения оконного преобразования Фурье и алгоритма MFCC в качестве инструмента для обработки информационных данных. Вариант усложнения предлагаемого метода рассматривается как логический переход от более простого математического аппарата, представленного в виде оконного преобразования Фурье, к мелкепстральным коэффициентам. Благодаря данному подходу сформирован более информативный входной набор данных без усложнения архитектуры нейронной сети, скорректирована методология научного исследования и с использованием идеализированной базы данных достигнута точность идентификации, близкая к 100 %. Приведено обоснование применения Deep Network Designer как инструмента для создания архитектуры нейронной сети.

Рассматривается метод динамической актуализации формальной модели параллельных процессов, который предназначен для отладки и верификации программного обеспечения микроконтроллеров в процессе натурных испытаний. Предложенный метод основан на применении методов интеллектуального анализа процессов и изначально отличается от предыдущих подходов тем, что позволяет записывать наблюдаемое поведение системы в формальную модель и обновить эту модель в режиме реального времени в процессе функционирования системы. Такой подход позволяет существенно сократить затраты ресурсов памяти на журналирование событий, поддерживать причинно-следственную связь между ними, производить наблюдение за системой в случаях, когда доступ к ней ограничен в течение продолжительного времени, а также строить модели процессов для распределенных систем в режиме реального времени. Метод, воплощенный в виде библиотеки на языке C, был реализован в виде совокупности предварительно подготовленных таблиц, представляющих собой динамически актуализируемую модель процессов системы в форме событийного графа с частотными характеристиками, обновляемыми за счет поступления информации о событиях в системе. Приведена формула для оценки необходимых ресурсов для целевых платформ, а также даны указания по применению разработанного инструментария.

Обсужается применение интервалов равной длины или интервалов равной вероятности для использования критерия типа χ2. При этом интервалы равной вероятности предопределяются проверяемым законом распределения. При формировании исходной выборки по данным реального производства она часто сразу является группированной с заранее заданными и неизменяемыми на производстве границами группировки и может не удовлетворять рекомендациям по применению критериев типа χ2. Предложен способ построения набора оптимальных интервалов группировки путем объединения некоторых из имеющихся в исходной выборке интервалов. Под оптимальным набором таких интервалов понимается набор интервалов, имеющий наименьшее квадратическое отклонение взвешенных частот попадания от дискретного равномерного распределения, что позволяет не изменять набор интервалов при смене подбираемого закона распределения и автоматически решить проблему выбора оптимального числа интервалов. Перечислены некоторые свойства таких наборов, рассмотрены примеры возникающих при их построении ситуаций, приведен пример формирования оптимального набора.

Для многоабонентных систем рассматривается способ организации случайного множественного доступа к общему каналу связи, использующий алгоритмы разрешения конфликтов, построенные на основе алгоритма АЛОХА. В таких системах время в общем канале разделено на слоты, равные длительности времени передачи сообщения, и абоненты случайным образом выбирают слот для передачи. В некоторых системах слоты имеют разную длительность, что при определенных условиях позволит повысить скорость алгоритма. Для определения этих условий рассмотрены варианты влияния длительности слотов на скорость алгоритма. Показано, что скорость алгоритмов, построенных на основе алгоритма АЛОХА, возможно увеличить, если от носительная длительность пустого слота отлична от единицы. Предложен алгоритм, обеспечивающий при выполнении этого условия максимальную скорость. Сформулирована и решена оптимизационная задача по выбору оптимального значения параметра, при котором скорость предложенного алгоритма максимальна. Аналогичное решение показано и для случая, когда относительная длительность пустого слота намного больше единицы.

Рассматривается задача распознавания рукописного текста на дореформенном русском языке с применением технологий глубоких нейронных сетей. В качестве исходных данных использованы отсканированные JPGснимки исторических документов, в частности XIX века, содержащие различные шумы и помехи, что затрудняет работу алгоритма распознавания. Распознавание текста выполнено в три этапа: устранение шумов, сегментация (выделение) строк текста на изображении, так как входными данными для работы глубокой нейронной сети являются именно строки, и затем распознавание текста выделенных срок с помощью дообученной модели Tesseract OCR, осуществляющей электронный перевод изображений рукописного или печатного текста в текстовые данные. В качестве модели использована сверточно-рекуррентная нейронная сеть; модель представляет собой комбинацию сверточной нейронной сети для извлечения локальных признаков из изображения и рекуррентной нейронной сети, представленной двумя слоями двунаправленных сетей LSTM для обработки последовательности. Использование именно такой модели позволяет достоверно распознавать рукописный текст.

Рассматривается усовершенствованная инженерная методика оценки вероятности обнаружения и распознавания объектов местности посредством телевизионных камер (ТК) воздушного и наземного базирования, работающих в видимом и/или ближнем инфракрасном диапазоне спектра в дневное и ночное время суток. Представленная методика концептуально схожа с таковой для тепловизионных приборов, что обеспечивает возможность получения сопоставимых оценок показателей эффективности этих видов аппаратуры наблюдения и, значит, прогнозирование эффективности всего оптико-электронного комплекса, состоящего из телевизионного и тепловизионного каналов. Предложенная расчетно-аналитическая методика, в отличие от известных, учитывает ряд дополнительных существенных факторов: работу ТК в зависимости от уровня естественной освещенности местности как в шумоограниченном, так и контрастно-ограниченном режиме, когда их эффективность лимитируется соответственно шумом ТК или же ограниченной контрастной чувствительностью зрительного анализатора человека-оператора; тип и балльность облачности, ослабляющей облученность объекта от Солнца; турбулентность атмосферы, размывающую изображение; дымку, увеличивающую фотонный шум ТК; возможность выбора условий дешифрирования изображения (яркости, контрастности, увеличения); усовершенствованную модель зрительного анализатора оператора при пространственно-временном интегрировании визуальных сигналов и его квалификацию.

Представлен низкокогерентный интерферометрический зонд, работающий в сканирующем режиме измерений. Получены данные о рельефе поверхности при движении разработанного зонда и изменении разности хода опорного зеркала в плече интерферометра. Представлены функциональная схема оптического измерительного блока, сканирующий режим измерений, проанализирована обработка сигналов с фотоприемных устройств. Получены картина нерегулярных волновых фронтов при падении низкокогерентного излучения на негладкую поверхность, кривая интенсивности интерференционной картины при изменении рельефа поверхности вдоль оси OZ, а также результаты измерений амплитуды и огибающая интерференционного сигнала при расфокусировке.

Представлен подход к аппроксимации и анализу компонента сигнала КТ-плотности, ассоциированного с внутрисосудистым рентгеноконтрастным веществом (РКВ) по данным компьютерно-томографических ангиографических (КТА) изображений брюшного отдела аорты. Цель работы — исследование возможности извлечения и анализа РКВ-индуцированного компонента в просвете и стенке брюшного отдела аорты на КТАизображении. Предложен функционал для описания одномерного и двумерного распределения РКВ в виде набора сумм сигмоидов специального вида. Для аппроксимации использован метод нелинейных наименьших квадратов с оптимизацией Левенберга — Марквардта. Тестирование алгоритма проведено на открытом наборе данных, состоящем из 594 КТА-изображений. Подготовка данных проведена с помощью специализированного программного обеспечения Slicer 3D. Результаты демонстрируют отсутствие статистически значимых различий значений КТ-плотности между исходными изображениями и результатами аппроксимации (p > 0,05, парный тест Вилкоксона). Продемонстрирована чувствительность модели к различному распределению РКВ в области аневризмы, тромбоза и отхождения магистральных артерий. Чувствительность определена как наличие статистически значимых различий расчетных параметров модели для области однородного и неоднородного распределения РКВ в рамках каждого из КТ-исследований. Значения среднеквадратической ошибки аппроксимации для указанных областей статистически значимо не отличаются и унимодально распределены (p > 0,7) в рамках отдельно взятого КТ-исследования. Предложенный подход может быть полезен для персонализации КТА, развития алгоритмов обработки КТА-данных, синтеза бесконтрастных КТ-данных, обучения алгоритмов искусственного интеллекта.