Найти

Результаты поиска

• НОВАЯ МЕТРИКА ВОСПРОИЗВОДИМОСТИ ДЛЯ СРАВНЕНИЯ КЛАССИФИКАТОРОВ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

  М. О. Доброхвалов , А.Ю. Филатов , Е.А. Чегодаева

  2026-02-27

  Аннотация ▼

  Воспроизводимость результатов экспериментов является критическим аспектом современного машинного обучения, однако выбор случайного инициализирующего сида существенно влияет на итоговое качество моделей, что создает проблему корректного сравнения различных архитектур и методов. Цель исследования заключалась в оценке влияния выбора случайного сида на результаты классификации временных рядов сверточными нейросетями и в разработке корректного способа сравнения моделей. Задачи включали измерение разброса метрик при множественных повторных запусках в рамках варьирующихся инициализаций, проверку нормальности распределений, введение метаметрики воспроизводимости RM и подбор ее параметра λ, а также проверку переносимости подхода на альтернативных архитектурах. Проведены эксперименты с двумя одномерными архитектурами (FCN, ResNet) сверточных нейронных сетей на семи открытых наборах данных временных рядов разной природы. Для каждой пары модель–датасет выполнено по 55 независимых запусков с фиксацией источников случайности и идентичными настройками обучения в PyTorch. Статистический анализ включал критерии Шапиро Уилка и Андерсона Дарлинга. Показано, что распределения аккуратности чаще всего не соответствуют нормальному закону, поэтому интервальные оценки, основанные на нормальности, некорректны. Варьирование сида приводит к различиям аккуратности до 12 процентных пунктов, причем величина разброса зависит от датасета и архитектуры. Предложенная метрика воспроизводимости (RM), штрафующая за дисперсию, при малом числе запусков на различных инициализирующих значениях приближает нижнюю наблюдаемую границу, при большом числе стремится к среднему. Предложенная RM позволяет сравнивать модели с учетом случайных “удачных” и “неудачных” инициализаций и ранжировать модели по устойчивости, задает стандарт отчетности, повышающий воспроизводимость экспериментов и надежность выводов. Эмпирическая проверка на архитектуре DenseNet подтвердила, что RM адекватно реагирует как на стабильные, так и на нестабильные наборы. Методика легко переносится на новые датасеты и архитектуры. Предложенная метрика может быть использована для стандартизации отчётности и повышения воспроизводимости исследований.

• СИСТЕМА ПЛАНИРОВАНИЯ ТРАЕКТОРИЙ ПЕРЕМЕЩЕНИЯ ДЕЛЬТА-РОБОТА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО НАЗНАЧЕНИЯ

  В.В. Соловьев , А.Я. Номерчук , Р.К. Филатов

  2025-01-14

  Аннотация ▼

  Целью данной работы является разработка системы планирования траекторий перемеще-
  ния дельта-робота для прополки сорняков. Дельта-робот устанавливается на мобильной плат-
  форме, которая перемещается в междурядьях культурных растений. Система технического зре-
  ния обнаруживает сорняки и определяет их координаты. Требуется планировать траекторию
  движения схвата при прополке сорняков без повреждения самого робота и культурных растений.
  Данное исследование является актуальным из-за увеличения численности населения, уменьшения
  пахотных площадей, естественного оттока населения из сельской местности и снижения количе-
  ства сельскохозяйственной техники. Для достижения поставленной цели в работе представлено
  решение прямой и обратной задачи кинематики дельта-робота аналитическим методом. Пред-
  ложена модель определения конструктивных параметров дельта-робота, позволяющая оценить
  степень влияния конструктивных параметров на его рабочую область. Определены длины рыча-
  гов дельта-робота, соответствующие поставленной задаче для прополки сорняков на кукурузных
  полях. Решена задача планирования траекторий путем декомпозиции на движение схвата в гори-
  зонтальной плоскости и движение по вертикали, с учетом размера комков земли и величины из-
  влечения сорняка почвы. По результатам экспериментальных исследований показана возмож-
  ность существенного уменьшения количества точек траектории движения схвата, что снижает
  вычислительную сложность предложенных методов и упрощает их реализацию в бортовом вы-
  числителе робота.

• СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ НАЗЕМНОЙ РОБОТИЗИРОВАННОЙ ПЛАТФОРМЫ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО НАЗНАЧЕНИЯ

  В.В. Соловьев , А.Я. Номерчук , Р.К. Филатов

  2024-05-28

  Аннотация ▼

  Целью данной работы является проведение системного анализа мобильных роботизирован-
  ных платформ, которые могут использоваться в сельском хозяйстве для транспортировки грузов
  и прополки сорняков. Данное исследование является актуальным из-за увеличения численности
  населения, уменьшения пахотных площадей, естественного оттока населения из сельской мест-
  ности и снижения количества сельскохозяйственной техники. Для достижения поставленной
  цели в работе сформировано «дерево» целей системного анализа конструктивного исполнения
  платформ, которые предваряют и декомпозируют этапы проектирования и разработки роботов
  сельскохозяйственного назначения. Из-за наличия нечетких и вербальных показателей оценки экс-
  пертами роботизированных платформ, авторы предлагают определять их в виде нечетких ин-
  тервалов, которые с применением аддитивной свертки позволяют получить комплексный показа-
  тель, который может представлять либо в нечетком виде, либо в виде пессимистической, опти-
  мистической или нейтральной оценок. При этом весовые коэффициенты аддитивной свертки
  также можно представить в нечетком виде. Для этого предложены операции умножения и сло-
  жения нечетких интервалов. Для проведения имитационного моделирования представлена структура программного обеспечения с применением объектно-ориентированного подхода. За счет
  перегрузки классических операций сложения и умножения удалось реализовать алгебраические
  операции с нечеткими интервалами без усложнения вычислений. Результаты моделирования под-
  твердили работоспособность подхода и позволили определить конструктивное исполнение, ком-
  поновку, двигатели и движители для сельскохозяйственной платформы. Предложенные методы
  можно использовать перед этапами проектирования и разработки роботов различного назначе-
  ния, а использование показателей в нечетком виде позволяет снизить нагрузку на экспертов.