Информационная технология классификации изображений пятен лазерных пучков и прогнозирования координат их энергетических центров с использованием параллельно-иерархической сети

Л.И. Тимченко, д-р техн. наук,
С.В. Наконечная, Н.И. Кокряцкая, кандидаты техн. наук
Государственный экономико-технологический университет транспорта
(Украина, 03049, Киев, ул. Лукашевича, 19,
тел.: +380673550976, +380432531123,
е-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її., Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її., Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.)

АННОТАЦИЯ

Розглянуто метод прогнозування положення енергетичного центру (ЕЦ) зображення лазерного пучка з використанням паралельно-ієрархічної (ПІ) мережі. Визначено основні етапи класифікації та прогнозування координат ЕЦ зображень плям лазерного променя, що дало можливість розробити нову інформаційну технологію класифікації та прогнозування положення координат їх ЕЦ. Наведено результати порівняльної експериментально
ї оцінки прогнозування на основі відомих нейронних мереж і запропонованого методу з використанням ПІ мережі.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:

прогнозирование, энергетический центр, лазерный луч, параллельно-иерархическая сеть, классификация, препарирование, нейронные сети.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. — М. : Статистика, 1977. — 200 с.
2. Ghiassi M., Saidane H., Zimbra D.K. A dynamic artificial neural network model for forecasting time series events // Intern. Journal of Forecasting . — 2005. — Vol. 21 (2). — P. 341—362.
3. Zhang G., Patuwo B.E., Hu M.Y. Forecasting with artificial neural networks: The state of the art // Ibid. — 1998.— Vol. 14 (1). — P. 35—62.
4. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика.—М.: Горячая Линия — Телеком, 2002. —382 с.
5. Hill T., Marquez L., O’Connor M., Remus W. Artificial neural network models for forecasting and decision making // Ibid. — 1994— Vol. 10 (1). — P. 5—15.
6. Nakonechna S., Petrovskyi M., Timchenko L. et al. A new approach to detection of noise-distorted signals based on themethod of S-preparation // IXIntern. Symposium on Telecommunications, BIHTEL 2012, October 25-27, 2012.—Sarajevo, Bosnia andHerzegovina, 2012.—6 ð.
7. Наконечна С.В. Метод S-препарування для кореляційного порівняння малорозмірних об’єктів // Зб. тез XLII науково-практичної конференції молодих учених, аспірантів і студентів «Залізничний транспорт: сучасні проблеми науки», 21 листопада 2012 р.— Київ: ДЕТУТ, 2012.— С. 237.
8. Тимченко Л.И., Наконечная С.В., Яровой А.А. Параллельно-иерархические сети на основе кластерной CPU-ориентированной аппаратной платформы // Современный научный вестник. Серия: Современные информационные технологи. 2014. — № 8 (204). — С. 50—56. — Белгород: ООО «Руснаучкнига».
9. Тимченко Л.І., Наконечная С.В. Комп’ютерні засоби для реалізації багаторівневих паралельно-ієрархічних мереж на основі GPU-орієнтованої апаратної платформи // Зб. наук. праць ДЕТУТ. Серія: Транспортні системи і технології. — Київ: ДЕТУТ, 2013.— Вип. 23. — С. 142—149.
10. Кормановський С.І. Організація однорідних оптоелектронних логіко-часових середовищ аналізу геометричних ознак об’єкту // Вісн. Вінницького політехнічного ін-ту.— 2002. — № 1. — С. 34—39.
11. Яровой А.А., Яровой А.М. Теоретико-методологические и прикладные аспекты использования технологий визуализации для задач профилирования лазерных лучей [Электронный ресурс] : [Электронный журнал Национального исследовательского ядерного университета МИФИ, Москва] // Научная визуализация. — 2010. — Том 2. — №3. — С. 50—72.
12. Кожем’яко В.П., Тимченко Л.І., Яровий А.А. Методологічні підходи до паралельно-ієрархічної обробки плямових зображень лазерних пучків та їх прикладна реалізація // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. — 2006. — №1 (11). — С. 14—25.
13. Абдрахманов К.Ш., Быкова О.Г., Улановский М.В. Стандартизация методов измерений ширин, углов расходимости и коэффициентов распространения пучков лазерного излучения (Измерение расходимости лазерного пучка) //Метрология.—2010.—№2.—C. 23—44.
14. Garcia-Zambrana A., Castillo-Vazquez C., Castillo-Vazquez B. Space-time trellis coding with transmit laser selection for FSO links over strong atmospheric turbulence channels // Optics Express. — 2010.— Vol. 18 (6). — P. 5356—5366.
15. Orlov D.A., Neverova E.A. Determination of the position of the center of a laser beam when the dynamic range of the matrix receiver is exceeded // Measurement Techniques. —2011. — Vol. 53 (10). — P. 1140—1146.
16. Боровиков В.П. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере. 2-е изд. — СПб.: Питер, 2003.— 688 с.
17. Kaiser M. Time-Delay Neural Networks for Control // Proc. of the 4th Intern. Symposium on Robot Control (SYROCO ‘94). Capri, Italy.— 1994.

ТИМЧЕНКО Леонид Иванович, д-р техн. наук, профессор, зав. кафедрой телекоммуникационных технологий и автоматики Государственного экономико-технологического университета транспорта. В 1979 г. окончил Винницкий политехнический ин-т. Область научных исследований — системы искусственного интеллекта.

НАКОНЕЧНАЯ Светлана Вячеславовна, канд. техн. наук, доцент кафедры телекоммуникационных технологий и автоматики Государственного экономико-технологического университета транспорта. В 2010 г. окончила Государственный экономико-технологический университет транспорта. Область научных исследований — обработка изображений, GPGPUтехнологии.

КОКРЯЦКАЯ Наталья Ивановна
, канд. техн. наук, доцент кафедры телекоммуникационных технологий и автоматики Государственного экономико-технологического университета транспорта. В 1973 г. окончила Винницкий педагогический ин-т. Область научных исследований — математическое моделирование и параллельная обработка информации.

Полный текст: PDF (русский)