Найти

Результаты поиска

• МОДУЛЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ ПО ЗАДАННЫМ АМПЛИТУДНО-ЧАСТОТНЫМ ХАРАКТЕРИСТИКАМ

  В.И. Шлаев

  93-103

  2025-11-10

  Аннотация ▼

  Рассматривается решение задачи разработки преобразователей по заданным амплитудно-частотным характеристикам. Основная проблема заключается в проведении большого количества измерительных мероприятий с изменением параметров преобразователей для достижения необходимых амплитудно-частотных характеристик, что приводит к большим временным и ресурсным затратам на разработку. Проводится анализ основных параметров преобразователей, влияющих на заданные амплитудно-частотные характеристики. Анализируются существующие подходы, методы и алгоритмы при создании преобразователей требуемых характеристик. Описывается разработка модуля прогнозирования параметров электромеханических преобразователей, основанного на заданных амплитудно-частотных характеристиках. Задачи исследования включают создание структурно-параметрической и математической моделей для расчета характеристик преобразователей на стадии проектирования. Описывается алгоритм обучения модели на основе экспериментальных данных, полученных в ходе проведения измерений. Использование методов машинного обучения для предсказания параметров приводит к минимизации количества проводимых экспериментов и снижению затрат на разработку преобразователей. Предложенный подход основывается на использовании зависимости между конструктивными параметрами преобразователей и их частотными характеристиками. Для повышения точности прогнозирования применяется алгоритм градиентного бустинга. Представлены этапы подготовки данных для обучения модели. Описывается процесс обучения модели. Результаты демонстрируют значительное сокращение времени моделирования преобразователей: применение модуля позволяет ускорить процесс в несколько раз по сравнению с экспериментальным подходом. Прогнозирование характеристик на основе модели обеспечивает сопоставимую точность при большем объеме данных. Выводы исследования подтверждают эффективность предлагаемого подхода в разработке преобразователей, снижая временные и финансовые затраты, повышая точность моделирования и применимость в условиях ограниченных ресурсов

• ДВУХЭТАПНЫЙ БУСТИНГ БИНАРНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ НА ОСНОВЕ ПРИМЕНЕНИЯ БИОИНСПИРИРОВАННЫХ АЛГОРИТМОВ

  Д. В. Балабанов , А. В. Ковтун , Ю. А. Кравченко

  2020-10-11

  Аннотация ▼

  В процессе решения широкого круга прикладных задач возникает необходимость де-
  композиции объектов. Как следствие, проблема классификации является актуальной про-
  блемой в современных системах интеллектуального анализа данных. Бинарная классифи-
  кация является одной из важнейших задач, и имеет целый ряд нерешенных проблем. Одной
  из таких проблем является эффективность автоматизированной классификации. В зада-
  чах автоматизированной классификации, актуально применение алгоритмического аппа-
  рата эволюционных вычислений. Таким образом целесообразно применение генетических и
  биоинспирированных алгоритмов, в задаче поиска оптимальных значений параметров
  классификатора. Для решения данной задачи предлагается применить алгоритм роя час-
  тиц(PSO). Данный алгоритм в контексте задачи поиска субоптимальных значений пара-
  метров классификатора способен обеспечить высокое качество классификации. Модифи-
  кацией алгоритма является динамическое изменение значений координат, которые отве-
  чают за тип функции ядра. Данная доработка позволяет значительно снизить затрачи-
  ваемое время разработки классификатора. Для повышения эффективности классификации
  целесообразно применять ансамбли алгоритмов. В работе приведена структура двухуров-
  невого классификатора. На первом уровне данного классификатора, формируется ан-
  самбль простых классификаторов которые формируют учебную выборку, которая, в даль-
  нейшем используется алгоритмом роя частиц на втором этапе. Такой подход позволяет
  значительно уменьшить временные затраты, а также повысить качество получаемых
  решений. Алгоритм роя частиц(PSO), в контексте задачи поиска субоптимальных значе-
  ний параметров классификатора способен обеспечить высокое качество классификации.
  Предложенный двухуровневый алгоритм был экспериментально протестирован. Произве-
  дено сравнение с аналогами, приведены сравнительные диаграммы. Описанные исследова-
  ния показывают, что работа имеет высокую теоретическую значимость, а проведенные
  экспериментальные исследования доказывают высокую практическую значимость.