Научные публикации

Зуев Егор Дмитриевич / Zuev Egor Dmitrievich – студент, кафедра информационных и телекоммуникационных технологий, Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет) г. Москва

Abstract: this paper outlines the way in which human can interact with wise things. It looks at different approaches of implementing the partial integration of human brain with smart playground; the ways of processing the voice input; fuzzy logic in text analyzing and non-strict commands input; what methods could be used to achieve full non-touch control.

Аннотация: в данной статье рассматривается возможность управления умными вещами через оператора. Здесь будут рассмотрены различные методы и подходы к частичной интеграции мозга оператора с умной площадкой; методы обработки голосовой информации; ленивые вычисления в анализе текста и нечетких голосовых команд; какие подходы позволят достичь полного бессенсорного контроля.

Keywords: levenshtein distance, Naïve Bayes, Wise home, automatization, voice input, phoneme – grapheme, EEG, neurosky, brain waves, neurology, R language, fuzzy logic, machine learning, wise things, classification.

Ключевые слова: дистанция Левенштейна, наивный Байес, умный дом, автоматизация, голосовой ввод, фонема-графема, ЭЭГ, нейроскай, мозговые волны, нейрология, язык R, ленивые вычисления, машинное обучение, умные вещи, классификация.

References

1. Hwang M-Y: Subphonetic Acoustic Modeling for Speaker-Independent Continuous
2. Speech Recognition. Ph.D. thesis, Carnegie Mellon University, 1993.
3. Hieronymusreport, Bell Labs, 1993.
4. Clarkson P., and Rosenfeld R.: Statistical Language Modeling Using the CMUCambridge Toolkit. In the proceedings of Eurospeech, Rodhes, Greece, 1997, 2707 – 2710.
5. Abu-Mostafa Y. S. (1990). Learning from hints in neural networks, J. Complexity 6, 192–198.
6. Akaike H.
7. Angel J. R. P., Wizinowich P., M. Lloyd-Hart, and D. Sandler
8. Baum E. B.
9. Bayes T. (1763). An essay towards solving a problem in the doctrine of chances, Philos.Trans. R. Soc. London 53, 370–418, reprinted in Biometrika (1958) 45, 293–315.
10. Haykin S. Neural networks: A comprehensive foundation. Prentice-Hall Inc., New Jersey, 1999. 97, 98
11. Hermansky H. and Malayath N. Speaker verification using speaker-specific mappings. In Speaker Recognition and its Commercial and Forensic Applications, France, 1998. 72
12. Huang X. D., Acero A, and Hon H-W. Spoken Language Processing: A Guide to Theory, Algorithm and System Development. Prentice Hall, 2001. 1
13. Hunt and. Black A. W. Unit selection in a concatenative speech synthesis system using a large speech database. Proceedings of ICASSP-96, 1:373–376, 1996. 5
14. Ikbal M. S., Misra H. and Yegnanarayana B. Analysis of autoassociative mapping neural networks. In IEEE Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, Washington, USA, 1999. 70  Angell R. C., Freund G. E. and Willett P. 1983. Automatic spelling correction using a trigram similarity measure. Inf. Process. Manage. 19,255 261.
15. Atwell E., and Elliott S.
16. Schimke S., Vielhauer C., Dittmann J. Using Adapted Levenshtein Distance for On-Line Signature Authentication. Proceedings of the Pattern Recognition, 17th International Conference on (ICPR'04), 2004.

Информация о материале

Категория: 05.00.00 Технические науки

Опубликовано: 08 июня 2016

Хазеева Регина Тагировна / Khazeeva Regina – студент, факультет компьютерных наук, департамент программной инженерии, Национальный исследовательский университет высшая школа экономики, г. Москва

Abstract: detection of the graphical primitives on the image is considered a significant problem connected with the image processing field of study. The Hough Transform (HT) represents one of the most popular, flexible, and easy in implementation algorithm that solves this problem. The work provides an overview of the related works, theoretical basis for the HT, description of the base Hough Transform algorithm, and modifications of the HT algorithm that make it possible to detect transformed shapes.

Аннотация: обнаружение графических примитивов на изображении считается весомой проблемой, относящейся к обработке изображений. Преобразование Хафа (HT) представляет собой один из самых популярных, гибких и простых в реализации алгоритмов, который решает данную проблему. В данной работе представлен обзор сопутствующих работ, теоретический фундамент преобразования Хафа, а также модификации преобразования Хафа, способствующие обнаружению преобразованных фигур.

Keywords: Hough Transform, affine transformation, shape detection, image processing.

Ключевые слова: преобразование Хафа, аффинное преобразование, обнаружение фигур, обработка изображений.

References

1. Illingworth J. and Kittler J. The Adaptive Hough Transform. IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1987.
2. Ballard D. H. Generalizing the Hough transform to detect arbitrary shapes. Pattern Recognition, 13
3. Montiel E., Aguado A. S., Nixon M. S. Improving the Hough Transform gathering process for affine transformations. Pattern Recognition, 22:959-969, 2001.
4. Ecabert O., Thiran J. P. Adaptive Hough transform for the detection of natural shapes under weak affine transformations. Pattern Recognition, 25:1411-1419, 2004.
5. Kimura T. Watanabe. An Extension of the Generalized Hough Transform to Realize Affine-Invariant Two-dimensional (2D) Shape Detection.
6. Montiel E., Aguado A. S., Nixon M. S. Invariant characterisation of the Hough transform for pose estimation of arbitrary shapes. Pattern Recognition, 35:1083–1097, 2002.
7. Ser P. K., Siu W. C. A new generalized Hough transform for the detection of irregular objects. Journal of Visual Communication and Image Representation, 6

Информация о материале

Категория: 05.00.00 Технические науки

Опубликовано: 11 апреля 2016

Пермяков Михаил Борисович / Permyakov Mikhail -доцент, кандидат технических наук, доктор наук Ph.D., директор Института строительства, архитектуры и искусства,  заведующий кафедрой;

Мышинский Максим Игоревич/ Myshinskij Maxim - кандидат технических наук, доктор наук Ph.D., старший преподаватель;

Давыдова Анастасия Михайловна / Davydova Anastasiya- научный сотрудник, кафедра строительного производства,

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение Высшего профессионального образования Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова;

Степочкин Владимир Михайлович / Stepochkin Vladimir- инженер;

Гибадуллин Роман Флюсович / Gibadullin Roman- инженер;

Лапшин Валерий Вячеславович / Lapshin Valerij– инженер;

Сагитдинов Ренат Айратович / Sagitdinov Renat- заместитель директора,

ЗАО «Магнитогорский центр технической экспертизы», г. Магнитогорск

Аннотация: в настоящее время в нашей стране эксплуатируется несколько десятков миллионов тонн строительных металлических конструкций. При этом наряду с высококачественными конструкциями и сооружениями имеются и такие, состояние которых затрудняет их эксплуатацию, а иногда приводит к авариям. Для решения этой проблемы необходимо всестороннее изучение аварий и повреждений металлических конструкций.

Abstract: currentlyoperated byseveraltens of millions oftonsof metal structuresin our country. At the same time, alongwith high-qualitydesignsand constructionsarealso thosewhose conditionmakes it difficult tooperate, and sometimes leadsto accidents. To solvethis problem,a comprehensive study ofaccidents anddamage tometal structures.

Ключевые слова: ресурс, авария, предельное состояние, обследование, риск.

Keywords: resource, failure, maximum state, inspection, risk.

Литература

1. Веселов А. В., Пермяков М. Б., Трубкин И. С., Токарев А. А. Сборно-монолитная составная свая и технология ее изготовления // Жилищное строительство. – 2012. – № 11. – С. 15-17.
2. Chernyshova E. P., Permyakov M. B. «Architectural town-planning factor and color environment». World applied sciences journal (indexed on Scopus http://www.scopus.com/results/), № 27(4), 2013. – pp. 437-443. – ISSN 1818-4952.
3. Федосихин В. С., Воронин К. М., Гаркави М. С., Пермяков М. Б., Кришан А. Л., Матвеев В. Г., Чикота С. И., Голяк С. А. Научные исследования, инновации в строительстве и инженерных коммуникациях в третьем тысячелетии // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. – 2009. – № 2. – С. 49-50.
4. Permyakov M. B. «Building residual life calculation at hazardous production facilities» // Advances in Environmental Biology (экология, окружающаясреда, безопасностьжизнедеятельности) / Volume 8, Number 7, 2014. – pp. 1969-1973.
5. Permyakov M. B. «Methods of building residual life calculation» // Advances in Environmental Biology (экология, окружающаясреда, безопасностьжизнедеятельности) / Volume 8, Number 7, 2014. – pp. 1983-1986.
6. Пермяков М. Б. Анализ аварий производственных зданий и сооружений//Архитектура. Строительство. Образование. – 2014. – №1 (3). – С. 264-270.
7. Пермяков М. Б., Чернышова Э. П. Направления подготовки высшего профессионального образования в институте строительства, архитектуры и искусства//Архитектура. Строительство. Образование. – 2015. – № 1 (5). – С. 3-11.
8. Пермяков М. Б., Тимофеев С. В. Совершенствование технологии устройства противофильтрационных завес способом «стена в грунте»//Архитектура. Строительство. Образование. – 2013. – № 2. – С. 129-138.
9. Пермяков М. Б., Веселов А. В., Токарев А. А., Пермякова А. М. Исследование технологии погружения забивных свай различных конструкций // Архитектура. Строительство. Образование. – 2015. – № 1 (5). – С. 12-17.
10. Пермяков М. Б. Методика расчета остаточного ресурса зданий на опасных производственных объектах // Архитектура. Строительство. Образование. – 2012. – № 1. – С. 169-176.
11. Пермяков М. Б., Чернышова Э. П. Архитектурно-строительному факультету Магнитогорского Государственного технического университета им. Г.И. Носова -70 лет//Жилищноестроительство. – 2012. – №5. – С. 2-3.
12. Mishurina O. A., Mullina E. R., Chuprova L. V., Ershova O. V., Chernyshova E. P., Permyakov M. B., Krishan A.L. «Chemical aspects of hydrophobization technology for secondary cellulose fibers at the obtaining of packaging papers and cardboards» // International Journal of Applied Engineering Research / Volume 10, Number 24, 2015. – pp. 44812-44814. – ISSN 0973-4562.

Информация о материале

Категория: 05.00.00 Технические науки

Опубликовано: 16 марта 2016

Васидов Абдухалил Хасанович / Vasidov Abduhalil Hasanovich – соискатель, кафедра автотракторных двигателей и транспортной экологии;

Калауов Сайдулла Аймаханович / Kalauov Saydulla Ajmahanovich – кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой, кафедра электротехники и электромеханики;

Базаров Бахтиёр Имамович / Bazarov Baxtiyor Imamovich – доктор технических наук, профессор, кафедра автотракторных двигателей и транспортной экологии,

Ташкентский автомобильно-дорожный институт, г. Ташкент, Республика Узбекистан

Аннотация: в статье рассматриваются системные представления перевода и эксплуатации транспортных средств с дизелями на питание углеводородными газами, в частности сжатым природным газом. Изучение сложной системы «Производство – технология – перевод – эксплуатация» связано с необходимостью учитывать множество всевозможных факторов в условиях неопределенности и недостаточной информированности, а также проведением многокритериального анализа с выбором соответствующих оценочных критериев.

Abstract: the article deals with a translation system and the use of vehicles with diesel engines in the hydrocarbon gases meals, in particular with compressed natural gas. The study of complex systems «Manufacturing - Technology - Transfer - operation» is related to the need to take into account the set of all possible factors of uncertainty and lack of information, as well as the conduct of multi-criteria analysis to the selection of appropriate evaluation criteria.

Ключевые слова: системный анализ, сложные структуры при переводе на природный газ, эксплуатация транспортных средств, функционирование системы, оценочные критерии.

Keywords: system analysis, the complex structure of the translation natural gas, operation of vehicles, the operation of the system, evaluation criteria.

Литература

1. Базаров Б. И., Калауов С. А., Васидов А. Х. Альтернативные моторные топлива. – Ташкент: SHAMSASA, 2014. – 189 с.
2. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. – М.: Радио и связь, 2003. – 320 с.
3. Саати Т. Л. Принятие решений при зависимости и обратных связях: Аналитические сети. – М.: Издательство ЛКИ, 2008. – 360 с.
4. Andersen T., Faderhaus T. Root gauze analysis. – Wisconsin, ASQ, 1999. –155 р.
5. Рыков А. С. Системный анализ: модели и методы принятия решений и поисковой оптимизации. – М.: Издательский Дом МИСиС, 2009. – 608 с.

Информация о материале

Категория: 05.00.00 Технические науки

Опубликовано: 16 марта 2016