Кафедра цифрових технологій та проєктно-аналітичних рішень (ЦТПАР)
Постійне посилання колекціїhttps://dspace.mipolytech.education/handle/mip/22
Переглянути
Документ Using of Intelligence Analysis of Technological Parameters Database for Implementation of Control Subsystem of Hot Blast Stoves Block ACS(CEUR Workshop Proceedings, 2021) Koyfman, O. O.; Simkin, O. I.; Klimov, Ye. G.; Scherbakov, S.; Сімкін, О. І.; Койфман, О. О.One of the main trends in the development of automation control systems of blast-furnace production units is the use of the intelligence analysis of the data in order to identify new dependencies between technological parameters. In automated control of the heating of the hot blast stove checkerwork, its thermal state depending on the different duration of mode switching and heat loss to the environment is not taken into account. The goal of the work is the application of the intelligence analysis of technological information from a database about the state of the hot blast stove during the periods of its switching from mode to mode for timely adjustment of the set values of parameters in controlling of the hot blast heating. An algorithm and program have been developed for extracting from the archive database the values of the parameters of technological process of heating the hot blast to analyze the states of the hot blast stove when it switches from mode to mode. The structure of an automatic control system for hot blast stoves block using the subsystem of the intelligence analysis of the data has been proposed, it is based on the algorithm with the capability to adjust the operating modes of the block. The application of the proposed intelligence analysis algorithm in the automatic control system will allow to increase the hot blast temperature without significant capital investments in the reconstruction of the hot blast stoves block.Документ Інформаційна система розпізнавання зображень(Харківський національний університет Повітряних Сил ім. І. Кожедуба, 2021) Шматко, О. В.; Голоскокова, А. О.; Мілевський, С. В.; Воропай, Н. І.; Shmatko, O. V.; Goloskokova, A.; Milevskyi, S.; Voropay, N.; Voropay, N.Класифікація даних за наявності шуму може призвести до набагато гірших результатів, ніж очікувалося, для чистих шаблонів. У даній роботі була досліджена проблема розпізнавання та ідентифікації особи у відеопослідовності. Основні внески, представлені в цій роботі – це експериментальне дослідження впливу різних типів шуму та підвищення безпеки шляхом розробки комп’ютерної системи для розпізнавання та ідентифікації користувачів у відеоряді. На основі вивчення методів та алгоритмів пошуку облич на зображеннях було обрано метод Віоли-Джонса, вейвлет-перетворення та метод головних компонент. Ці методи є одними з найкращих за співвідношенням ефективності розпізнавання та швидкості роботи. Однак навчання класифікаторів відбувається дуже повільно, але результати пошуку обличчя дуже швидкі.