Сетевое научное
издание
Государственный
университет "Дубна"

Институт Системного Анализа и Управления
     



ВездеАвторНазваниеСодержание


Выпуск 2015 № 2


МОДЕЛИРОВАНИЕ МУЗЫКАЛЬНОГО ТВОРЧЕСТВА: ИСТОРИЧЕСКИЙ ОБЗОР
Аверкин А. Н., Арутюнов В. О. - к. ф.-м. н., доцент кафедры САУ; аспирант
В данной статье приведен обзор существующих методов моделирования музыкального творчества. При этом для более общей картины рассмотрены не только компьютерные методы, но и их предшественники. Помимо этого, в статье рассмотрены основные направления, вовлеченные в тематику моделирования музыкального творчества и то, какое влияние каждое из них они оказали друг на друга.

скачать ( размер: 813 Кб, скачиваний: 171 )

СОЗДАНИЕ УНИВЕРСАЛЬНОГО ИНТЕРФЕЙСА ВЫСОКОГО УРОВНЯ ДЛЯ «УМНОГО» УЗЛА БЕСПРОВОДНОЙ СЕНСОРНОЙ СЕТИ
Аверкин А.Н., Лавров Г.К. - к.ф.-м.н., доцент Института САУ; аспирант
В статье представлена модель «умного» сенсорного узла и схема функционирования. Сформулирована способ передачи данных и правил на основе языка разметки. Описаны типы XML-парсеров и измененная модель «умного» сенсорного узла. Кроме того, предложен язык разметки для команд управления нечетким контроллером, сделано сравнение объема передаваемых данных при использовании языка XML и бинарного формата данных. Сделан вывод об области применения языка XML и бинарного формата передаваемых данных.

скачать ( размер: 1 MБ, скачиваний: 174 )

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ И РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА
Аверкин А.Н., Ярушев С.А. - к.ф.-м.н., доцент Института САУ; аспирант
В статье рассматриваются два основных направления в прогнозировании временных рядов, а именно, нейросетевые методы прогнозирования и методы на основе регрессионного анализа. Производится сравнение результатов прогноза на примере отдельных показателей, произведенных на основе двух методов. Анализируются основные проблемы, возникающие при использовании данных методов, а так же методы их решения, в частности гибридизация данных методов. Проводится широкий обзор исследований по сравнению прогностической производительности методов на основе искусственных нейронных сетей и других методов прогнозирования. Особое внимание уделяется сравнению методов ИНС и методов множественной регрессии.

скачать ( размер: 855 Кб, скачиваний: 163 )

АЛГОРИТМЫ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ АВТОМОБИЛЬНЫХ НОМЕРОВ
Мельникова О.И., Петров С.П. - к.т.н., доцент Института САУ; аспирант
В статье рассматривается общая последовательность этапов, выполняемая в процессе распознавания автомобильных номеров на изображениях и видео. Описаны алгоритмы, которые могут быть использованы на различных этапах распознавания. Приведены основные требования, возможности и ограничения этих алгоритмов.

скачать ( размер: 731 Кб, скачиваний: 170 )

ВОССТАНОВЛЕНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ В НЕЙТРОННОЙ РАДИОГРАФИИ
Сидорова О.В., Светов Л.А., Зейналов Ш.С. - к.ф.-м.н., доцент Института САУ; аспирант: к.ф.-м.н., с.н.с.
В работе обсуждаются теоретические и практические основы нейтронной радиографии, изучаются вопросы применения позиционно-чувствительной двойной ионизационной камеры в качестве альтернативного детектора частиц, а также возможности алгоритмов и программного обеспечения, разработанных авторами для накопления и анализа экспериментальных данных.

скачать ( размер: 1005 Кб, скачиваний: 136 )

 
 
Государственный университет «Дубна»
© 2008-2020 Все права защищены
12+
г. Дубна, ул. Университетская, д.19, ауд. 1-312
7(496) 216-60-10
sanse@saudubna.ru