Главная – Журналы – Поиск по журналам

Проанализировано влияние изменения главных параметров алгоритма на идентификацию трещин на изображениях роликов машин беспрерывного литья заготовок. Рассмотрено влияние фонового порога бинарного преобразования и размера ядра фильтра на общую погрешность вычисления геометрических характеристик трещин. На основании экспериментально полученных данных вычислен диапазон длин трещин, при котором может использоваться разработанный алгоритм.

Предлагаются новые непараметрические статистики и основанный на них критерий (тест) для проверки гипотезы однородности трёх и двух выборок, одна из которых содержит чётное число элементов и, значит, может быть разбита на две выборки, против альтернативной гипотезы, состоящей в том, что случайные величины одной выборки стохастически больше случайных величин двух других выборок. Критерий чувствителен главным образом к сдвигам распределений и является более мощным, чем критерии Вилкоксона - Манна - Уитни и Уитни, по крайней мере для задач с выборками из экспоненциальных и равномерных распределений.

Предложен эффективный алгоритм прогнозирования тренда (детерминированной основы) m(t) стационарного в широком смысле случайного процесса X(t). Исходная информация относительно случайного процесса X(t) ограничивается предположением, что его среднее значение (математическое ожидание) равно нулю. Интервал наблюдения [0, T] за суммой тренда m(t) и реализации x(t) случайного процесса X(t) предполагается конечным. Построение прогнозирующей оценки μ(T + τ), где τ - интервал упреждения, обеспечивает автоматический учёт статистических характеристик случайного процесса X(t).

На основе анализа асимптотических свойств семейства непараметрических решающих функций в задаче распознавания образов предлагается методика синтеза его структуры.

Рассмотрена задача сокращения времени расчёта при формировании единого изображения на основе отдельных его фрагментов методом скользящего окна. Получена функция выигрыша. Методами численного моделирования показано влияние погрешности измерений, а также размера окна на точность определения координат сдвига фрагментов. Обоснован выбор вида функционала и размера окна.

Рассматриваются усовершенствованные алгоритмы расчёта нефтенасыщенности пластов, основанные на методе «Кросс-плот». Нефтенасыщенность определяется путём сопоставления аналитических параметров, полученных при каротаже скважины, с соответствующими параметрами физических моделей пластов, которые специально создаются в метрологических центрах. Обсуждаются результаты применения кластерного анализа для решения данной задачи. Тестирование проводилось на реальных данных.

Рассматриваются RQ-системы (Retrial Queueing Systems) с пуассоновским (простейшим) и марковским модулированным пуассоновским потоками. Исследование проводится методом асимптотических семиинвариантов с использованием теории векторных характеристических функций и матричной формы записи уравнений, что даёт возможность получить асимптотические результаты для целого класса моделей. Проведённый анализ однолинейной RQ-системы позволяет показать область применимости асимптотических результатов к допредельной ситуации.

Представлен сканирующий туннельный микроскоп, снабжённый приставкой для выполнения туннельной спектроскопии высокого разрешения. Электронный блок микроскопа обеспечивает подвод иглы, сканирование, измерение туннельного тока и имеет средства сопряжения с блоком спектрометра туннельных токов. Спектрометр использует модуляционную методику для измерения второй производной вольт-амперной характеристики туннельного промежутка и имеет чувствительность до 0,25 пкА при амплитуде модулирующего сигнала 2 мВ.

Предложено решение задачи обнаружения локальных искусственных изменений (фальсификаций) изображений. Рассмотрены основные свойства изображений (наличие дубликатов, ресэмплирование, применение JPEG-сжатия), на основе анализа которых можно выделить произведённые изменения. Известные методы обнаружения перечисленных свойств пока не удовлетворяют в полной мере требованиям к оценке достоверности фотографий ни по надёжности, ни по вычислительной сложности. Решается задача развития этих методов и улучшения их характеристик в целях возможного применения для обнаружения локальных искусственных изменений на крупноразмерных изображениях.

Рассматривается применение стохастической аппроксимации в бесконечномерном гильбертовом пространстве к задаче обнаружения объекта на одном наблюдаемом изображении, искажённом шумом, а также к задаче скорейшего обнаружения момента появления объекта в последовательности зашумлённых изображений. Наличие априорной информации не предполагается, но предполагается, что в распоряжении наблюдателя имеются две стохастически независимые последовательности независимых «точных» реализаций зашумлённых изображений, не содержащих и содержащих объект, который наблюдатель должен будет (неоднократно) обнаруживать в ближайшее время.