Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї

Параметричні автогенераторні перетворювачі для вимірювання товщини матеріалів на основі конденсаторних чутливих елементів

2024-11-18T15:12:48+02:00

У статті розглянуто основні характеристики параметричних автогенераторних товщиномірних перетворювачів з частотним вихідним сигналом. Конструкція запропонованих автогенераторних перетворювачів виконана на основі транзисторних структур з негативним диференціальним опором. В якості параметричних перетворювачів для вимірювання товщини матеріалів використовуються конденсатори з круглою і прямокутною кришками, які є пасивними елементами перетворювачів автогенераторів, що значно спрощує конструкцію приладів для вимірювання товщини матеріалів. Розроблено математичні моделі автогенераторних перетворювачів на основі принципу перетворення енергії постійного електричного поля в енергію змінного електричного поля, що дозволило отримати функції перетворення та чутливості автогенераторних перетворювачів без використання досить складного методу отримання рівнянь Кірхгофа з нелінійних еквівалентних схем параметричних перетворювачів. Показано, що основний внесок у зміну функцій перетворення та рівняння чутливості вносить зміна товщини вимірюваного матеріалу, яка викликає зміну еквівалентної ємності та від’ємного диференціального опору в коливальній системі автогенераторів, який змінює вихідну частоту перетворювачів автогенератора. Чутливість товщиномірних перетворювачів змінюється від 5,31 кГц/мкм до 7,5 кГц/мкм в діапазоні товщин від 0 до 500 мкм. Автогенераторні перетворювачі товщини з частотним виходом не потребують аналого-цифрових перетворювачів і підсилювачів для подальшої обробки інформаційних сигналів, що значно здешевлює інформаційно-вимірювальну апаратуру, а при роботі на надвисоких частотах можлива передача інформації. на значні відстані.

Інтегральний показник для оцінювання ефективності спеціалізованих моніторингових систем

2024-11-19T09:10:07+02:00

Метою статті є розробка методики розрахунку інтегрального показника на основі існуючих методик розрахунку забруднення ґрунтів, із запропонуванням алгоритму розрахунку системи інтегральних показників. На основі інтегрального показника проведено оцінку ефективності розробленого комплексу в порівнянні з іншими відомими рішеннями у сфері моніторингу забруднення ґрунту, який показав перевагу розробленого комплексу у порівнянні із аналогами на рівні 42%. Крім того, вимірювання ефективності служать основою для встановлення цільових показників ефективності та угод про рівень обслуговування. Встановлено кількісно вимірювані показники ефективності та контрольні показники, організації можуть визначити чіткі очікування щодо продуктивності та надійності системи. Ці цільові показники продуктивності не тільки забезпечують засіб для оцінки успіху проектів програмного забезпечення, але й служать основою для договірних угод між постачальниками послуг і клієнтами. Для вимірювання цих показників запропоновано застосовувати інформаційно-вимірювальні системи які є нескладними для реалізації з технічної та технологічної точки зору. Тому у статті запропоновано математичне та програмне забезпечення для моніторингу забруднення ґрунтів та ґрунтових вод шкідливими викидами і подальшого моделювання процесів за допомогою інтегрального показника.

Контурні моделі середовища електронної книги в системі «JETIQ VNTU»

2024-11-18T14:56:54+02:00

Стаття присвячена розробці контурних моделей для середовища електронної книги в інформаційній екосистемі JetIQ VNTU. Автори продовжили дослідження контурних моделей освітнього електронного інформаційного середовища, одним з елементів якого є електронна книга. Вона розглядається як окреме середовище для самостійного та змішаного навчання, формує середовище для вивчення визначених тем, виконання практичних завдань. Такі електронні підручники або лабораторні практикуми мають вбудовані тести, дозволяють вносити завдання викладачу, визначати час виконання завдань, інтегрувати отримані оцінки в електронний журнал. Розподіл контурів за типом дозволяє сфокусувати увагу дослідників на розвиток кожного з контурів – функціонального, комунікаційного, управлінського, мотиваційно-емоційного. Зв’язок між ними також показує вплив на рівень якості освітнього електронного середовища. Крім того, важливим є розвиток контуру безпеки для збереження власної бази знань на основі електронної книги, розвитку авторських електронних навчальних матеріалів.

Ідентифікація одиночного турбулентного газового факелу засобами й методами комп’ютерного зору в імітаційній установці топки котлоагрегата

2024-11-18T14:29:49+02:00

Питання оптимізації процесу спалення є досить актуальним для сучасної теплової енергетики й постає ще більше у контексті відновлення та перебудови енергетичної інфраструктури України. Використання засобів комп’ютерного зору дозволить напряму визначати якісні характеристики процесу спалення газів в реальному часі не опираючись на вимірювання вторинних параметрів, зміна значень яких є досить інерційною. Сам процес горіння турбулентного факелу, який зустрічається в промислових котлоагрегатах, є маловивченим й не дозволяє заздалегідь виконати його моделювання. Тому важливим етапом побудови будь-якої системи контролю та керування є ідентифікація об’єкту за рахунок проведення експериментальних замірів, на основі яких будуть визначені параметри та форми залежностей для отримання математичної моделі процесу. В ході поточної роботи розглядається процес ідентифікації процесу горіння метанового факелу всередині імітаційної установки топки котлоагрегата (камери спалення). За результатами проведення серії експериментів, вдалось отримати залежності характеристик візуального прояву процесу горіння, що фіксується відеокамерою, від його поточного режиму горіння, що визначався задоволеністю стехіометричного співвідношення подачі газу й повітря в пальник з попереднім змішуванням газо-повітряної суміші. Загалом, отримані залежності спектрального складу випромінювання, площі факела та його світимості від режиму горіння. Залежності характеризуються суттєвою нелінійністю при переході факела в режим значного хімічного недопалу, проте з легкістю піддаються лінеаризації в зоні інтересу, що розташована біля точки задоволення стехіометричного співвідношення. Результати цієї статті демонструють придатність параметрів, які отримуються засобами комп’ютерного зору, для їх використання в традиційних системах керування. Враховуючи швидкість отримання таких даних, можемо зробити висновок про доцільність створення системи керування, що опирається на параметри горіння, повністю отриманих методами та засобами комп’ютерного зору.

Факультету інформаційних електронних систем Вінницького національного технічного університету 55 років

2024-11-18T13:28:47+02:00

Стаття присвячена історії розвитку факультету інформаційних електронних систем Вінницького національного технічного університету. Надано інформацію про керівників факультету в різні роки його становлення. Надано інформації про наукові школи та досягнення факультету в науковому та освітньому напрямках. Також визначається внесок факультету та його роль у створенні потужних науково-освітніх осередків та наукових розробок та представлення їх на міжнародних та вітчизняних заходах.

Інтелектуальні системи прогнозування демографічних змін та їх вплив на маркетингові стратегії в ІТ-індустрії

2024-11-18T13:55:39+02:00

Стаття присвячена розробці інтелектуальної системи для прогнозування демографічних змін, що є важливим завданням у сучасному світі. Традиційний аналіз демографічних даних стикається з труднощами, такими як обмежений доступ до актуальної інформації та значний обсяг неструктурованих даних. Система автоматизує обробку демографічних показників (народжуваність, смертність, міграція) та їх структуризацію для подальшого аналізу й прогнозування. Автори реалізували моделі ARIMA та Exponential Smoothing, які дозволяють прогнозувати чисельність населення на основі трендів і сезонності. Тестування моделей для України, Бразилії та інших країн показало, що точність прогнозів залежить від соціально-економічних особливостей кожної держави. ARIMA виявила високу точність у прогнозуванні для стабільних регіонів, тоді як Exponential Smoothing адаптується до змін у трендах. Ця система надає аналітикам і урядам важливий інструмент для ухвалення обґрунтованих стратегічних рішень у сфері демографічної політики, дозволяючи враховувати складні взаємозв’язки та динамічні тенденції.

Метод та інтелектуалізована система лазерної кореляційно-поляризаційної діагностики біологічних шарів

2024-11-18T19:59:17+02:00

Удосконалено метод та систему поляризаційно інваріантної діагностики біологічних шарів шляхом комплексного вимірювання азимутально незалежних азимутів, еліптичностей поляризації зображень об’єктів і модуля та фази комплексного ступеня взаємної поляризації, доповненого їх статистичним та нечітким аналізом. Показано зростання достовірності методу диференціації патологічних станів біологічних шарів в розробленій системі.

Актуальні проблеми цифрової обробки трихологічних зображень

2024-11-18T20:23:07+02:00

У статті досліджуються сучасні методи цифрової обробки трихологічних зображень для діагностики стану волосся. Основна увага приділена модулям, що використовують методи комп'ютерного зору та алгоритми машинного навчання для покращення точності діагнозу. Запропоновані рішення автоматизованого аналізу зображень дозволяють ефективно визначати структурні аномалії волосся та спрощують процес діагностики. У статті розглянуто переваги та недоліки існуючих підходів, а також перспективи їх подальшого розвитку з метою поліпшення медичних процедур. Обговорюються можливості застосування цих технологій у клінічній практиці.

Аналіз методів і систем для багатохвильової поляриметричної діагностики біологічних шарів

2024-11-18T20:49:43+02:00

Проаналізовано сучасні методи та засоби багатохвильової лазерної поляриметрії біологічних шарів, визначено їх переваги та недоліки. На основі проаналізованих даних сформульовано підходи до удосконалення систем лазерної поляриметричної діагностики.

Особливості застосування телемедичних технологій на основі штучного інтелекту в медицині катастроф

2024-11-18T20:59:32+02:00

Останніми роками спостерігається швидке та експоненціальне зростання кількості цифрових даних, пов’язаних зі здоров’ям, які створюють самі громадяни, а також постачальники медичних послуг. Як наслідок, завдяки поширенню медичних інформаційних технологій відбувся рух до універсальних електронних систем медичних записів та автоматизованого накопичення інформації про пацієнтів. Доступність великих наборів даних у поєднанні зі швидким розвитком обчислювальної науки про дані (включно з методами машинного навчання на основі штучного інтелекту) пропонують багатообіцяючі можливості для отримання нових висновків і практичних ідей, які можуть значно покращити результати для здоров’я. Це більш складне середовище, збагачене даними, у свою чергу, дозволяє краще приймати клінічні рішення завдяки підтримці автоматизованими засобами, заохочуючи рух до інтелектуальної допомоги та діагностики.

Телемедичні технології все більше поширюються в охороні здоров’я, досягаючи різні цілі, а саме дистанційного моніторингу стану здоров’я та самоконтролю пацієнтів, що може сприяти швидкому прийняттю правильних рішень медичним персоналом під час неординарних ситуацій та умов, в тому числі виникнення природних катаклізмів та техногенних катастроф.

Методи оптимізації та трансферне навчання для покращення виявлення пухлин мозку на основі МРТ-зображень

2024-11-19T08:43:36+02:00

Це дослідження аналізує методи оптимізації навчання згорткових нейронних мереж, особливості використання малих наборів даних і застосування методів Transfer Learning для підвищення точності детектування пухлин мозку на КТ-зображеннях. Результати навчання цих моделей порівнювалися між собою на тестовому наборі даних з зображеннями пухлин мозку на КТ-знімках.

Реалізація лазерного волоконно-оптичного приладу для оцінювання тканинної мікроциркуляції

2024-11-19T08:59:39+02:00

Основною метою даної роботи було проведення досліджень, спрямованих на підвищення достовірності діагностики стану периферичного кровообігу шляхом вдосконалення методів реєстрації оптичного випромінювання та використання оптико-електронних засобів аналізу фотоплетизмографічної інформації. За результатами дослідження створено волоконно-оптичний пристрій для діагностики мікроциркуляції тканин із забезпеченням мініатюризації конструкції, зокрема чутливого елементу волоконно-оптичного сенсора, можливості проведення контролю, діагностики та скринінгу стану тканинної мікроциркуляції в різних оптичних режимах і умовах з високою надійністю.

Аналіз оптичних методів для визначення цукру в крові

2024-11-19T09:29:47+02:00

У статті розглянуто перспективні оптичні методи для неінвазивного контролю рівня глюкози в крові, зокрема, такі як оптична когерентна томографія (ОКТ), наближення інфрачервоного випромінювання (NIR), Раманівська спектроскопія, терагерцева спектроскопія (THz), флуоресцентна спектроскопія, поляриметрія та оксигемоглобінова спектроскопія. Описано принципи роботи кожного методу, їх переваги та обмеження. Розглянуто сучасні технологічні досягнення, які спрямовані на підвищення точності, ефективності та зручності цих методів для клінічного використання, особливо в контексті моніторингу пацієнтів із діабетом.

Моделювання процесу ранжування у нейромережному класифікаторі об’єктів

2024-11-18T09:05:25+02:00

У складі експертних систем різного призначення однією з базових є підсистема підт-римки прийняття рішень, яка, у свою чергу, потребує необхідності у процедурі кла-сифікації об’єктів. Особливо наочно це спостерігається в інтелектуальних системах медичного діагностування, в яких широко застосовуються методи та засоби штуч-ного інтелекту. В цьому контексті на високому рівні ефективно зарекомендував себе підхід із залученням сучасних методів нейротехнології. В даній роботі розглядаєть-ся варіант структурної організації нейромережного класифікатора об’єктів як вдос-коналеної моделі нейромережі Хеммінга. Особливістю наведеного варіанта класифі-катора є розширення його функціональних можливостей за рахунок формування ра-нгів входження класифікованого об’єкта до всіх визначених класів. На прикладі ме-дичного діагностування це означає ранжування всіх можливих діагнозів захворю-вання, тобто визначення не тільки найбільш вірогідного діагнозу, але й найближчих за рангом до нього. Фактично це дозволить уточнювати поставлений діагноз, а от-же, покращити результати медичного дігностування. Відповідно проведено іміта-ційне моделювання процесу класифікації з ранжуванням результатів, який відповідає класифікації з реалізацією конкуренції між нейронами конкурентного шару із залу-ченням від’ємно-зворотних (латеральних) зв’язків. Такий підхід є базовим у теорії нейронних мереж для визначення нейрона-переможця за версією WTA (Winner Takes All). Імітаційне моделювання варіанта класифікації виконувалось із залученням конкретних біомедичних даних (вісьмох симптомів) для діагностування захворювань апендициту (чотирьох діагнозів). Результати моделювання процесів нейромережної класифікації об’єктів з формуванням відповідних рангів наведено у вигляді таблиці. Вони підтвердили правильність алгоритму функціонування для розглянутої моделі класифікації.

Дослідження впливу топографії поверхні пакувального картону на якість друкованих продуктів

2024-11-18T14:41:44+02:00

Анотація. У статті досліджено вплив топографії поверхні різних типів пакувального картону на якість офсетних друкарських відбитків. таким, проаналізовано морфологічну структуру картонів із крейдованим (GD2) та некрейдованим (UD3) покриттям, їхню мікроструктуру, а також параметри шорсткості Ra, площі піків та впадин. У статті представлено також порівняльний аналіз морфологічних показників незадрукованих поверхонь картонів та їхніх друкарських відбитків. Запропоновано рекомендації щодо вибору пакувальних матеріалів для забезпечення оптимальної якості друку.

Методи та засоби оптимізації використання обчислювальних ресурсів в корпоративній мережі закладу вищої освіти

2024-11-18T15:47:48+02:00

У роботі розглянуто проблеми використання обчислювальних ресурсів в корпоративній мережі закладу вищої освіти. Запропоновано підхід до оцінювання ефективності навантаження комп’ютерних робочих місць, який ґрунтується на показниках завантаженості окремих обчислювальних ресурсів та їх імплементації в загальну систему обчислювальних ресурсів для окремих прикладних ресурсоємких задач. Встановлено, що для мінімізації затрат при побудові компютерної мережі (КМ) заклазу вищої освіти (ЗВО) необхідно використовувати нестандартні підходи, які могли б динамічно розподіляти обчислювальні ресурси, зокрема термінальні та кластерні технології побудови корпоративних мереж. Проведено ряд експериментальних досліджень на основі даних про функціонування комп’ютерної мережі закладу вищої освіти. Побудована математична модель оптимального розподілу навантаження на термінальні сервери, яка описує залежність між окремими вузлами мережі та системою доступу до файлів.

Опрацювання запитів контенту CSAF документів з використанням API на основі grapHQL

2024-11-18T16:08:26+02:00

Рекомендації щодо безпеки є важливим ресурсом для осіб, які відповідають за безпеку, оскільки вони пропонують інформацію про вразливі місця та ІТ-системи та компоненти програмного забезпечення, які зазнали впливу. Ці рекомендації випускають виробники, експерти з ІТ-безпеки або координаційні організації, щоб допомогти користувачам зрозуміти вразливі місця та вжити заходів для їх усунення або зменшення. Відсутність стандартизованого формату в різних виробників ускладнює роботу з порадами щодо безпеки для спеціалістів із ІТ-безпеки. Для вирішення цієї проблеми було запроваджено Загальну консультативну структуру безпеки (CSAF), яка надає стандартизований формат порад щодо безпеки. Отже, деякі поради тепер пропонуються у форматі CSAF. Збільшення кількості документів CSAF впливає на час обробки цих документів фахівцями з ІТ-безпеки. Щоб підвищити ефективність обробки цих запитів, у цьому документі пропонується зосередитися на документах, що містять певний вміст, а не на обробці всіх документів. Для цього пропонується використовувати GraphQL, мову запитів даних з відкритим кодом, яка дозволяє ефективно формалізувати запити документів CSAF. Ця стаття спрямована на впровадження API на основі GraphQL для підвищення ефективності обробки запитів документів CSAF.

Оптимізація обробки великих даних за допомогою «лінивих обчислень»: систематичний огляд технологій та застосування

2024-11-16T12:04:28+02:00

У статті розглянуто концепцію лінивих обчислень та її застосування для ефективної обробки великих обсягів даних. Проаналізовано основні принципи лінивих обчислень, їх реалізацію в різних мовах програмування та стратегії ефективного використання в контексті обробки Big Data. Досліджено переваги та обмеження лінивого підходу, зокрема щодо економії пам'яті, підвищення продуктивності та можливості роботи з нескінченними потоками даних. Запропоновано концепцію вибору стратегії обчислень залежно від розміру даних та складності обчислень.

Метод класифікації аритмій на ЕКГ-сигналі

2024-11-18T08:59:51+02:00

У статті запропоновано вдосконалений метод класифікації аритмій на основі згорткової нейронної мережі (CNN), застосованої до сигналів ЕКГ. Для покращення якості класифікації сигнали ЕКГ було розбито на фрагменти, що містять три кардіоцикли, з поточним кардіоциклом у центрі. Вдосконалена архітектура CNN включала додавання шарів пакетної нормалізації, додаткового згорткового шару та шару відсіювання, що сприяло підвищенню точності моделі. Окрім цього, було проведено оптимізацію гіперпараметрів. Модель навчалася на базі даних MIT-BIH Arrhythmia Database для класифікації дев'яти класів ЕКГ. Досягнута середня точність 99,26% підтверджує ефективність запропонованого методу в діагностиці різних типів аритмій.

Балансування ефективності та точності: поступове навчання як ключ до обробки великих даних

2024-11-18T09:21:32+02:00

У статті представлено комплексний огляд інкрементального навчання в контексті обробки великих даних. Розглянуто основні концепції, сучасні підходи та ключові аспекти інкрементального навчання. Проаналізовано переваги цього підходу для обробки великих обсягів даних, включаючи ефективне використання обчислювальних ресурсів, можливість обробки потокових даних у реальному часі та адаптивність до змін у даних. Досліджено основні обмеження та виклики, такі як проблема "катастрофічного забування", складність балансування нових та старих знань, залежність від порядку надходження даних та потенційна втрата точності. Представлено аналіз специфічних проблем, включаючи обробку концептуального дрейфу, незбалансованих класів та відсутніх ознак. Розглянуто застосування інкрементального навчання в різних галузях, включаючи аналітику даних, робототехніку, автономне водіння та розпізнавання активності. Запропоновано напрямки майбутніх досліджень для вирішення виявлених проблем та покращення ефективності інкрементального навчання у контексті великих даних.

Метод автоматичного виділення прямокутної зони об'єктів зображення

2024-11-18T16:36:07+02:00

В роботі розглянуто метод автоматичного виділення прямокутної зони об'єктів зображення, що сформовані в результаті зондування земної поверхні, для оптимізації розмірів зображення і підвищення ефективності дешифрування. Розроблено алгоритм обробки елементів зображення для підвищення ефективності групування окремих елементів у єдину структуру. Проведено моделювання для доведення ефективності запропонованого методу автоматичного виділення ефективної зони зображення. Основним інструментом який використано при розробці програмного застосунку є бібліотека з відкритим кодом OpenCV функцій та алгоритмів комп'ютерного зору, обробки зображень і чисельних алгоритмів загального призначення.

Класифікація електрокардіограм як динамічного процесу на основі спайкінгової нейронної мережі

2024-11-18T16:52:50+02:00

У статті проведено аналіз методів класифікації електрокардіограм. Запропоновано метод динамічної класифікації електрокардіограм з використанням спайкінгових нейронних мереж. Обрано динамічні параметри, що є репрезентацією сигналу ЕКГ у часовий ряд. Ці параметри подаються на вхід спайкінгової нейронної мережі, що видає результат як для одиничного удару серця, так і для повного дослідження ЕКГ. Розроблена спайкінгова нейронна мережа має швидке навчання та використовує великі об'єми даних для навчання.

Дослідження можливостей використання та технологій обробки цифрового зображення: огляд та застосування

2024-11-18T17:12:59+02:00

У статті досліджуються можливості використання технологій штучного інтелекту (ШІ) у сфері обробки цифрових зображень, аналізуються поточні застосування та майбутні перспективи. Техніки обробки зображень на основі ШІ, такі як зниження шуму, суперроздільна здатність, генерація зображень, трансформують традиційні підходи, забезпечуючи новий рівень точності, ефективності та творчого потенціалу. У статті розглядаються застосування ШІ в різних галузях, зокрема в охороні здоров’я для медичної діагностики, у сфері культури для реставрації мистецтва, в промисловості для контролю якості та в маркетингу для створення контенту.

Багатопараметрична поляризаційна джонс-матрична репрографія цифрових зображень двопроменезаломлення поліграфічних матеріалів

2024-11-18T18:05:04+02:00

Запропоновано модель-дизайн полікристалітної структури плівок поліетилену.У рамках репрографії розроблено метод статистичного, кореляційного та фрактального аналізу розподілів характеристичних значень графічних Джонс-матричних зображень двопроменезаломлюючих плівок поліетилену. Установлена діагностична ефективність визначення набору статистичних моментів 1-го – 4-го порядків, які характеризують розподіли характеристичних значень фазового Мюллер-матричного зображення плівок поліетилену у диференціації їхніх зовнішніх механічних і термічних деформацій.

Перспективи діагностики рухових розладів за допомогою методів комп’ютерного зору на базі мобільного пристрою

2024-11-18T18:34:14+02:00

У науковій роботі було досліджено безмаркерні технології відеоаналізу засновані на аналізі взаємного розташування неоднорідних частин зображень об’єкта на послідовних кадрах. Сучасні системи відеозахоплення руху є вже готовими кластерами точок у вигляді пластинок із розміщеними на них чотирма маркерами для довгих сегментів кінцівок, «шапочки» з маркерами для голови і т. ін. Було вивчено основні моделі, що використовуються у мобільних пристроях для оцінки рухів верхніх кінцівок та біомеханіки переміщення суглобів у реальному часі, а саме PoseNet, MoveNet Thunder, MoveNet Lightning, а також BlazePose у версіях Light, Full та Heavy. Моделі були оцінені за такими ключовими характеристиками, як швидкість роботи, вплив на пристрій та підтримка апаратного прискорення.

Метод класифікації МРТ зображень серця за каскадними моделями глибокого навчання

2024-11-18T18:48:56+02:00

МРТ-дослідження серця є ключовим методом для діагностики серцево-судинних захворювань .У статті запропоновано вдосконалення методу класифікації серцевих захворювань за допомогою каскаду бінарних класифікаторів на основі глибокого навчання. Запропонована модель спрямована на точне розпізнавання таких захворювань, як гіпертрофічна кардіоміопатія, інфаркт міокарда та дилатаційна кардіоміопатія. Використання каскаду дозволяє покращити ефективність класифікації, поділяючи загальну задачу на менші підзадачі, кожна з яких орієнтована на виявлення конкретної патології. Таким чином, модель може краще фокусуватися на характерних особливостях захворювань, що мінімізує ризики сплутування між подібними патологіями та підвищує загальну точність. Метод досягає середньої точності 97,2%, що перевершує результати відомих підходів. Окремі класифікатори показують точність до 100% при виявленні гіпертрофічної кардіоміопатії та аномалій правого шлуночка, в той час як для інфаркту міокарда та дилатаційної кардіоміопатії точність становить 90%. Ці результати свідчать про потенціал методу для використання в клінічній практиці, але також підкреслюють необхідність подальшого вдосконалення при роботі з менш типовими або складними випадками.

Архітектура інтелектуальної системи управління ризиками та розпізнавання видів грибів

2024-11-18T18:58:01+02:00

У статті представлено розробку інтелектуальної системи для розпізнавання видів грибів, яка забезпечує високу точність і зручність у використанні. Для навчання моделі було використано великий датасет "Mushrooms classification" з платформи Kaggle, що забезпечило необхідну різноманітність зображень і досягнення точності класифікації на рівні 85%. Попередня обробка даних включала перевірку якості зображень, їх стандартизацію та поділ на тренувальні, валідаційні й тестові вибірки, що сприяло ефективному навчанню моделі. Основою алгоритму розпізнавання стала згорткова нейронна мережа ResNet, яка продемонструвала перевагу в точності над іншими архітектурами.