ISSN 1991-2927
 

АПУ № 1 (55) 2019

Автор: "Тронин Вадим Георгиевич"

УДК 004.852

Михеев Александр Вячеславович, Ульяновский областной центр новых информационных технологий при УлГТУ, окончил Ульяновский государственный технический университет. Программист Ульяновского областного центра новых информационных технологий при УлГТУ. Область научных интересов - машинное обучение. [e-mail: a.miheev@simcase.ru]А.В. Михеев,

Святов Кирилл Валерьевич, Ульяновский государственный технический университет, кандидат технических наук, окончил УлГТУ. Декан факультета информационных систем и технологий УлГТУ. Имеет 40 статей, 3 монографии, учебное пособие, 4 свидетельства о регистрации программы для ЭВМ. Область научных интересов - машинное обучение и робототехника. [e-mail: k.svyatov@ulstu.ru]К.В. Святов,

Канин Даниил Павлович, Ульяновский государственный технический университет, студент факультета информационных систем и технологий УлГТУ, кафедра «Вычислительная техника». Победитель соревнований по робототехнике. Область научных интересов - машинное обучение. [e-mail: dan-kan@mail.ru]Д.П. Канин,

Сухов Сергей Владимирович, Ульяновский филиал Института радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН, кандидат физико-математических наук, окончил филиал Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова в г. Ульяновске. Старший научный сотрудник Ульяновского филиала Института радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН. Имеет монографию, 70 статей, 2 патента на изобретения. Область научных интересов: оптика, вычислительная нейробиология, машинное обучение. [e-mail: ssukhov@knights.ucf.edu]С.В. Сухов,

Тронин Вадим Георгиевич, Ульяновский государственный технический университет, кандидат технических наук, окончил УлГТУ. Доцент кафедры «Информационные системы» УлГТУ. Имеет более 50 публикаций, учебное пособие. Область научных интересов: управление проектами, наукометрия, теория решения изобретательских задач. [e-mail: v.tronin@ulstu.ru]В.Г. Тронин

Сегментация сцен в задачах навигации автономного автомобиля с использованием нейросетевых моделей с вниманием55_5.pdf

В статье рассматривается процесс проектирования программного модуля для распознавания дорожных знаков. Данный модуль предназначен для использования в автоматизированной системе управления беспилотным автомобилем и разрабатывается в Ульяновском государственном техническом университете.Одной из главных задач, решаемых при создании систем технического зрения, в том числе для беспилотного транспорта, является создание размеченной выборки, достаточной для обучения нейросетевых моделей. При этом в задаче семантической сегментации сцены подготовка большой выборки может потребовать значительных трудозатрат на «ручную» разметку. В статье рассмотрена модель сверточной сети с мягким механизмом внимания. Данная сеть обучена задаче классификации с возможностью извлечения из внутреннего состояния маски внимания, которую можно использовать для семантической сегментации изображения. Подобный подход позволяет существенно снизить затраты на разметку данных.

Искусственный интеллект, нейронные сети, машинное обучение, компьютерное зрение, сети с вниманием.

2019_ 1

Рубрика: Информационные системы

Тематика: Информационные системы.



УДК 65.012.122

Тронин Вадим Георгиевич, Ульяновский государственный технический университет, кандидат технических наук, начальник научно-исследовательского отдела Ульяновского государственного технического университета, доцент кафедры «Информационные системы» УлГТУ. Сфера научных интересов - наукометрия, моделирование вычислительных сетей на прикладном уровне, технологии эффективного управления. [e-mail: v.tronin@ulstu.ru]В.Г. Тронин,

Аввакумова Валерия Сергеевна, ФНПЦ АО «НПО «Марс», магистрант, окончила факультет информационных систем и технологий УлГТУ по направлению «Прикладная информатика в экономике» и гуманитарный факультет УлГТУ по направлению «Перевод в сфере профессиональной коммуникации»; специалист службы по военно-технической политике ФНПЦ АО «НПО «Марс». Область научных интересов - компьютерная лингвистика, CRM-системы, локализация контента. [e-mail: valeria.avvakumova73@gmail.com]В.С. Аввакумова,

Шеянова Ирина Николаевна, Ульяновский государственный технический университет, магистрант, окончила факультет информационных систем и технологий УлГТУ по направлению «Прикладная информатика в экономике»; инженер технической поддержки ООО «Эквид». Область научных интересов - интеллектуальный анализ данных, классификация и прогнозирование, исследование и построение систем поддержки принятия решений. [e-mail: irene.sheyanova@gmail.com]И.Н. Шеянова

Однокритериальная оптимизация расписания работы экипажа научно-исследовательской подводной лодки000_12.pdf

В настоящей статье рассмотрены основные математические модели и алгоритмы, применяемые для планирования работы экипажа научно-исследовательской подводной лодки (НИПЛ), и представлен обзор существующих методов решения задачи оптимального планирования и составления расписаний. На примере планирования исследовательских рейдов НИПЛ был проведен системный анализ и формализация исходных данных. Авторы описывают математическую постановку задачи составления расписания работы членов экипажа (ЧЭ) НИПЛ в контексте однокритериальной оптимизации с использованием методов целочисленной оптимизации, системного анализа, теории принятия решений, теории расписаний, имитационного моделирования, а также экспертной оценки. В качестве эксперимента авторами представлен модифицированный генетический алгоритм, предлагаемый для дальнейшего использования в качестве одного из основных математических аппаратов системы планирования работы ЧЭ. Кроме того, авторами проведено исследование эффективности предложенного генетического алгоритма. Данная статья может представлять научный и практический интерес для специалистов крупных военных и научно-исследовательских предприятий, занимающихся планированием работы членов экипажа таких сложных объектов, как, например, самолет, космический корабль, подводная лодка или глубоководный водолазный комплекс.

Научно-исследовательская подводная лодка, генетические алгоритмы, теория расписаний, кроссинговер, «жадная» стратегия.

2016_ 3

Рубрика: Информационные системы

Тематика: Информационные системы, Автоматизированные системы управления , Математическое моделирование, Архитектура корабельных систем .


© ФНПЦ АО "НПО "Марс", 2009-2018 Работает на Joomla!