Найти

Результаты поиска

• ПОВЫШЕНИЕ КАЧЕСТВА РАЗНОМОДАЛЬНЫХ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ ГИБРИДИЗАЦИИ МЕТОДОВ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ И МУЛЬТИСЕНСОРНОГО СЛИЯНИЯ

  А. А. Александров , М.А. Бутакова

  21-38

  2026-09-10

  Аннотация ▼

  Исследуются методы предварительной обработки данных и слияния разномодальных данных. Собираемые с мультисенсорных устройств данные содержат шумы, аномалии и включают отказы датчиков. Использование неочищенных данных неизбежно приводит к получению ложных закономерностей при использовании моделей машинного обучения, в которых эти данные используются. Для улучшения качества данных необходимо применение специальных методов предварительной их обработки и слияния. Целью работы является создание гибридного конвейера предварительной обработки и мультисенсорного слияния данных, функционирующего на уровне периферийных вычислений. Для её достижения решены задачи удаления из данных последствий технических сбоев и шумов, временной синхронизации, масштабирования признаков и объединения дублирующих источников с учетом их динамического веса. Применены методы: межквартильного размаха для выявления выбросов, линейная интерполяция для их замены, фильтр высоких частот для подавления шумов и взвешенное мультисенсорное слияние с динамическим расчётом весов. Кроме того, представлены методы обработки визуальных, сенсорных и акустических данных в рамках гибридного конвейера, допускающие адаптацию для реализации на уровне периферийных вычислений. Экспериментальная проверка разработанного конвейера проведена на смоделированном наборе климатических данных с искусственно внесёнными зашумлениями и аномалиями. Предложенный подход продемонстрировал высокую эффективность восстановления данных. Для температуры воздуха коэффициент детерминации (R²) увеличился с 0,9807 до 0,9964 при незначительном изменении средней абсолютной процентной ошибки (MAPE) с 10,11% до 10,48%. Для относительной влажности метрика R² выросла с 0,9248 до 0,9675, а ошибка MAPE снизилась с 2,87% до 2,57%. Наиболее значительное улучшение достигнуто для атмосферного давления. Метрика R² с отрицательного значения -0,124 выросла до 0,974, а ошибка MAPE сократилась с 0,12% до 0,06 %. Полученные результаты подтверждают, что предложенный конвейер снижает погрешность и повышает качество мультисенсорных данных, минимизирует объём передаваемых данных. Практическая ценность заключается в создании непрерывного цикла локальной фильтрации и слияния данных без накопления погрешностей

• МЕТОД РЕШЕНИЯ ГРАФОВЫХ NP-ПОЛНЫХ ЗАДАЧ НА РЕКОНФИГУРИРУЕМЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ НА ОСНОВЕ ПРИНЦИПА РАСПАРАЛЛЕЛИВАНИЯ ПО ИТЕРАЦИЯМ

  А. В. Касаркин

  2021-02-25

  Аннотация ▼

  При решении графовых NP-полных задач на многопроцессорных системах рост обо-
  рудования не приводит к пропорциональному росту производительности системы, поэто-
  му не всегда удается решить задачу за приемлемое время. Целью работы, описанной в
  статье, является минимизация времени решения задачи поиска максимальных клик графа с
  использованием реконфигурируемых вычислительных систем (РВС). При решении задачи
  на РВС методом распараллеливания по слоям рост производительности также замедля-
  ется, несмотря на лучшую степень масштабируемости по сравнению с многопроцессор-
  ными реализациями. В статье предложен метод создания параллельно-конвейерных про-
  грамм для реконфигурируемых вычислительных систем на основе распараллеливания по
  итерациям для решения графовых NP-полных задач. Рассмотрено, что использовать би-
  товый способ представления множеств (как в методе распараллеливания по слоям) для
  метода распараллеливания по итерациям не является эффективным. Новый метод отли-
  чается организацией вычислений, а именно – обработкой неупорядоченных множеств,
  доступ к элементам которых осуществляется не по адресам (как в массивах), а по значе-
  ниям (именам вершин и именам дуг графа). Показано, что новый метод на основе распа-
  раллеливания по итерациям, несмотря на более низкую удельную производительность, свя-
  занную с тем, что вычислительным подструктурам из-за символьного представления
  множеств необходимо обработать большее число промежуточных данных, обеспечивает
  практически линейный рост реальной производительности РВС при значительно большем
  количестве вычислительного ресурса по сравнению с методом распараллеливания по слоям.

• ОЦЕНКА СОСТОЯНИЯ ДИНАМИЧЕСКОГО ВЗВЕШИВАНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ФИЛЬТРА КАЛМАНА

  Е.В. Заргарян , Ю. А. Заргарян , А. Я. Номерчук

  2022-05-26

  Аннотация ▼

  В настоящее время в связи с повсеместной компьютеризацией разработка систем
  автоматизированного управления является актуальной. В связи с развитием малого бизне-
  са приобретение промышленно выпускаемых систем является весьма дорогостоящим ре-
  шением. Возможно создание аналогичных систем управления на основе недорогих микро-
  процессорных комплектов (в данном конкретном случае используется микропроцессорный
  комплект К1816ВЕ35). В дальнейшем подобную систему нетрудно будет усовершенство-
  вать, а также легко реализовать сопряжение с различными электронно-вычислительными
  машинами (управление с персонального компьютера). Разработке подлежит система из-
  мерения и регулирования сыпучего сырья (система автоматизированного взвешивания),
  обеспечивающая управление автоматикой пневмотранспорта с 2-х скоростным ротаци-
  онным дозатором, посредством которого сыпучее сырье подается на весовой бункер, под-
  вешенный на тензодаточное устройство. Измерения веса сыпучей массы в бункере весов, с
  последующим управлением автоматикой выгрузки сыпучего сырья из бункера. Рентабель-
  ность любой промышленной операции, включающей взвешивание сырья, незавершенного
  производства и готовой продукции, напрямую зависит от точности данных о весе. Однако
  даже при использовании высокоточного оборудования для взвешивания метод сбора, запи-
  си и обработки данных о весе для системы микро ингредиентов может быть подвержен
  ошибкам и неточностям. Это может вызвать потенциальную утечку доходов, которую
  трудно обнаружить и проверить. Во многих случаях предполагается, что причина пробле-
  мы связана с весовым оборудованием, тогда как на самом деле это связано с традиционной
  системой сбора данных и управления. На многих заводах, где смешивают сыпучие продук-
  ты партиями, дозирование весов представляет собой ручную, трудоемкую операцию, при
  которой ингредиенты взвешиваются по отдельности перед загрузкой в блендер или другую
  технологическую емкость. Значительное количество таких заводов может выиграть от
  установки автоматизированной системы взвешивания и дозирования.