Russian Chinese (Simplified) English German

Публикация научных работ

Publication of scientific papers foto Журнал «Проблемы современной науки и образования» выходит ежемесячно, 15 числа (уточняется в месяц выхода). Следующий номер журнала № 05(137), май 2019 г. Выйдет - 15.05.2019 г. Статьи принимаются до 10.05.2019 г.

Если Вы хотите напечататься в ближайшем номере, не откладывайте отправку заявки. Потратьте одну минуту, заполните и отправьте заявку в Редакцию.

linecolor




ЭЛЕКТРОСОРТИРОВКА ХЛОПКА-СЫРЦА ПОВЫШАЕТ ЭФФЕКТИВНОСТЬ ХЛОПКОВОДЧЕСКИХ КЛАСТЕРОВ

Юсубалиев А., Пиримов О.Ж., КурбонбоевТ.О., Хусанов А.М.

Email: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Юсубалиев Аширбай - доктор технических наук, заведующий кафедрой,

 кафедра электроснабжения и возобновляемых источников энергии,

факультет электрификации и автоматизации сельского хозяйства;

Пиримов Одил Жураевич – кандидат технических наук, старший научный сотрудник-соискатель;

Курбонбоев Тулаган Омарбоевич – научный сотрудник-соискатель,

Ташкентский институт инженеров ирригации и механизации сельского хозяйства;

Хусанов Азимжон Мамадалиевич – ассистент,

кафедра мехатроники, инженерно-физический факультет,

Ташкентский государственный технический университет,

г. Ташкент, Республика Узбекистан

Аннотация: в статье приведен краткий анализ состояния и дальнейшего развития хлопководства и текстильной промышленности в Узбекистане. Обоснована возможность внедрения новых интенсивных и ресурсосберегающих инновационных технологий в процессы углубленной переработки хлопка-сырца при переходе к кластерной системе производства. Приведены некоторые результаты исследования сортирования летучек хлопка-сырца с помощью электрического поля. Они позволяют получить высококачественное хлопковое волокно и на этой основе улучшить ассортимент конкурентоспособной на международном рынке текстильной продукции.

Ключевые слова: хлопок-сырец, летучки, семена, волокна, сортирование, электрическое устройство.

ELECTROSORTING OF COTTON-RAW RAISES EFFICIENCY OF COTTON-GROWING CLUSTERS

Yusubaliev A., Pirimov O.J., Kurbonboev T.O., Husanov A.M.

Yusubaliev Ashirbay – Doctor of Technical Sciences, Head of the Department,

DEPARTMENT OF ELECTRICITY AND RENEWABLE ENERGY,

FACULTY OF ELECTRIFICATION AND AUTOMATION OF AGRICULTURE;

Pirimov Odil Jurayevich - Candidate of Technical Sciences, Senior Researcher-Applicant;

Kurbonboev Tulagan Omarboyevich - Researcher-Applicant,

TASHKENT INSTITUTE OF ENGINEERS OF IRRIGATION AND MECHANIZATION OF AGRICULTURE;

Husanov Azimjon Mamadaliyevich – Assistant,

CHAIR OF MECHATRONICS, FACULTY OF ENGINEERING PHYSICS,

TASHKENT STATE TECHNICAL UNIVERSITY,

TASHKENT, REPUBLIC OF UZBEKISTAN

Abstract: to the article the short analysis of the state is driven and further development of the cotton growing and textile industry in Uzbekistan. Possibility of introduction is reasonable new intensive and resources of saving innovative technologies in the processes of deep processing of cotton-raw in transition to the cluster system productions. Some results over of research are brought sorting of cotton segments of cotton-raw by means of electric-field. They allow to get a high-quality linter on it to improve the assortment of competitive at the international market textile products basis.

Keywords: cotton-raw, сotton segments, seeds, fiber, quality, sorting, electric device.

Список литературы / References

  1. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://ru.sputniknews-uz.com/economy/20180213/7495946/gosudarst-vo- proinvestiruet-fermerov-zhelayushchih-vyrashchivat-hlopok.html/ (дата обращения: 02.07.2018).
  2. Барер Н.Б. и др. Сортирование хлопка-сырца // Хлопководство. 1980. № 8.С. 21-22.
  3. Голдберг Г., Ломухина Г. Изменение ассортимента хлопка-сырца при его сортировании. Ташкент: УзНИИНТИ, 1989. 20 с.
  4. А.с.№1660750 СССР. Диэлектрический сепаратор / Юсубалиев А., Нигматов Л., Юсупов Ф. Опубл. в Б.И., 1991. № 25.
  5. Юсубалиев А. Сепарирование хлопка-сырца в диэлектрическом устройстве // Механизация хлопководства. 1991. № 4. С.13-14.
  6. Yusubaliev A., Yusupalieva U. Improvement of quality of a cotton fibre Sorting cotton segments in the electric device//European science review.May-Jun. 2014. № 5-6. pp. 46-48.
  7. Юсубалиев А., Пиримов О.Ж., Курбонбоев Т.О. Возможности повышения качества хлопка-сырца рассортировкой летучек в электричес-ком поле// Проблемы современной науки и образования.2016.№33(75). С.20-22.
  8. Юсубалиев А. Электротехнология подготовки семян хлопчатника. Ташкент;” Навруз”.2014.232 с.
  9. Герасимова Н., Максудов И., Хафизов И. Качество пряжи после сортировки // Хлопок. 1988. № 6. С. 39.

Ссылка для цитирования данной статьи

Publication-of-scientific-papers-copyright    

Юсубалиев А., Пиримов О.Ж., КурбонбоевТ.О., Хусанов А.М. ЭЛЕКТРОСОРТИРОВКА ХЛОПКА-СЫРЦА ПОВЫШАЕТ ЭФФЕКТИВНОСТЬ ХЛОПКОВОДЧЕСКИХ КЛАСТЕРОВ // Проблемы современной науки и образования  №08 (128), 2018. - С. {см. журнал}.

Publication of scientific papers 2

СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОЙ КАТЕГОРИЗАЦИИ ГРАФИЧЕСКОГО КОНТЕНТА

Пучило Т.Н., Щегрикович Д.В.

Email: PuchylоЭтот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Пучило Татьяна Николаевна – магистрант;

Щегрикович Дмитрий Васильевич – кандидат физико-математических наук, доцент,

кафедра интеллектуальных систем, факультет радиофизики и компьютерных технологий,

Белорусский государственный университет,

г. Минск, Республика Беларусь

Аннотация: целью работы является разработка автоматической системы категоризации графического контента, применимой к реалистичным изображениям в реальном времени. Для достижения поставленной цели решаются такие задачи, как сравнительный анализ методов поиска и описания особых точек на изображениях, определение визуальных слов методом «Мешок визуальных слов», сравнительный анализ методов машинного обучения для решения задачи многоклассовой классификации, используется язык Python. Производится настройка параметров выбранного метода и разрабатывается программное решение в виде веб-приложения.

Ключевые слова: обработка изображений, ключевые точки, компьютерное зрение, многоклассовая классификация, машинное обучение.

A SYSTEM OF THE AUTOMATIC CATEGORISATION OF GRAPHIC CONTENTS

Puchylо T.N., Shchehrykovich D.V.

Puchylо Tatiana Nikolaevna – Graduate Student;

Shchehrykovich Dmitry Vasilyevich – PhD in Physics and Mathematics, Associate Professor,

INTELLIGENT SYSTEMS DEPARTMENT,

FACULTY OF RADIOPHYSICS AND COMPUTER TECHNOLOGIES, BELARUSIAN STATE UNIVERSITY, MINSK, REPUBLIC OF BELARUS

Abstract: the goal of the work is to develop an automatic system for categorizing graphic content that can be apply to realistic images in real time. This has been done by using the Python language and the detection and description of key points of images methods comparison. Visual words were defined with the help of "Bag of Visual Words" method. The parameters of the selected method of machine learning with the help of the comparison of methods for multi-class classification were tuned and a software solution was developed in the form of a web application.

Keywords: image processing, key points, computer vision, multi-class classification, machine learning.

Список литературы / References

  1. Онлайн-курс лекций Натальи Васильевой «Анализ изображений и видео». [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.youtube.com/watch? v=3oMHsofc0HA/ (дата обращения: 05.10.2017).
  2. Lisin Dimitri A. «Combining Local and Global Image Features for Object Class Recognition» / Dimitri A. Lisin, Marwan A. Mattar, Matthew B. Blaschko, Mark C. Benfield, Erik G. Learned-Mille // Computer Vision Laboratory, Dept. of Oceanography & Dept. of Computer Science Coastal Sciences/Fisheries Inst. University of Massachusetts Louisiana State University. Amherst. MA 01003 US.
  3. Jianbo Shi «Good Features to Track» / Jianbo Shi, Carlo Tomasi // 1994. 
  4. Rodehorst V. «Comparison and evaluation of feature point detectors» / V. Rodehorst, A. Koschan. // 2006. 
  5. Lisin Dimitri A. «Combining Local and Global Image Features for Object Class Recognition» / Dimitri A. Lisin, Marwan A. Mattar, Matthew B. Blaschko, Mark C. Benfield, Erik G. Learned-Mille // Computer Vision Laboratory, Dept. of Oceanography & Dept. of Computer Science Coastal Sciences/Fisheries Inst. University of Massachusetts Louisiana State University. Amherst. MA 01003 US.
  6. Eichhorn J. «Object categorization with SVM: kernels for local features, tech. rep.» / J. Eichhorn and O. Chapelle // Max-Planck-Institut f¨ur biologische Kybernetik. July, 2004.
  7. Bay Herbert. «SURF: Speeded Up Robust Features» / Herbert Bay, Tinne Tuytelaars, Luc Van Gool // Proceedings of the ninth European Conference on Computer Vision. Рp. 404–417, 2006.
  8. Yang Х. «LDB: An ultra-fast feature for scalable augmented reality» / X. Yang, K. T. Cheng // In IEEE and ACM Intl. Sym. on Mixed and Augmented Reality (ISMAR). Рp. 49–57, 2012.
  9. «Complete Guide to Parameter Tuning in XGBoost (with codes in Python)». [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python/. Accessed. 2 April, 2018/
  10. Онлайн-курс «Обучение на размеченных данных». [Электронный ресурс]. Режим доступа: Режим доступа: https://www.coursera.org/learn/supervised-learning/lecture/f2X6o/kachiestvo-otsienok-prinadliezhnosti-klassu/ (дата обращения: 01.02.2018).

Ссылка для цитирования данной статьи

Publication-of-scientific-papers-copyright    

Пучило Т.Н., Щегрикович Д.В. СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОЙ КАТЕГОРИЗАЦИИ ГРАФИЧЕСКОГО КОНТЕНТА // Проблемы современной науки и образования  №08 (128), 2018. - С. {см. журнал}.

Publication of scientific papers 2

ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ЛОЯЛЬНОСТЬЮ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Галлямова И.Р., Сметанина О.Н.

Email: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Галлямова Ирида Радиковна – магистрант,

направление: информатика и вычислительная техника,

профиль: компьютерный анализ и интерпретация данных;

Сметанина Ольга Николаевна – доктор технических наук, профессор,

кафедра вычислительной математики и кибернетики, факультет информатики и робототехники,

Уфимский государственный авиационный технический университет,

г. Уфа

Аннотация: в статье анализируются вопросы лояльности потребителей вуза (студентов). Если студенты не просто заинтересованы в получении комплекса образовательных услуг, но еще и  гордятся своим университетом,  осознают социальную ответственность перед вузом, готовы  творчески участвовать в его начинаниях, то все вышеперечисленное дает вузу дополнительное преимущество на конкурентном рынке. В рамках данной статьи предпринята попытка  исследования лояльности студентов по отношению к УГАТУ. В качестве основных методов исследования комплексной установки  студентов была использована анкета с прямыми вопросами к студентам. Результаты исследования могут использоваться высшими учебными заведениями при продвижении своих образовательных услуг на рынок.

Ключевые слова: анализ, конкурентоспособность, лояльность.

INFORMATION SUPPORT OF DECISION MAKING AT MANAGEMENT OF LOYALTY WITH USE ARTIFICAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES

Gallyamova I.R., Smetanina O.N.

Gallyamova Irida Radikovna –Master Student,

DIRECTION: INFORMATICS AND COMPUTER SCIENCE,

PROFILE: COMPUTER ANALYSIS AND DATA INTERPRETATION;

Smetanina Olga Nikolaevna – Doctor of Technical Sciences, Professor,

CHAIR OF COMPUTING MATHEMATICS AND CYBERNETICS,

DEPARTMENT OF COMPUTER SCIENCE AND ROBOTICS,

UFA STATE AVIATION TECHNICAL UNIVERSITY,

UFA

Abstract: the article analyzes the loyalty of the university consumers – students. When students are interested in getting the complex educational services, when they are proud of their university, aware the social responsibility to their alma Mater, ready to creatively participate in its projects, it gives the university an additional advantage in a competitive struggle. The article presents an attempt to study attitudes of students towards the USATU. As the method of the complex students’ attitudes research were used questionnaire with direct questions to students. The research results can be used universities to promote their educational services to the market.

Keywords: analysis, competitiveness, loyalty.

Список литературы / References

  1. Галлямова И.Р. Информационная поддержка принятия решений при управлении лояльностью потребителей // Актуальные проблемы науки и техники: материалы XI Всероссийской зимней школы-семинара магистрантов, аспирантов и молодых ученых (с международным участием), Уфа: Изд-во Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та, 2018. Т.1. С. 51-54.
  2. Уэллс У., Бернет Д., Мориарти С. Реклама: принципы и практика / У. Уэллс, Д. Бернет, С. Мориарти / Пер. с англ. – 3-е изд., испр. и доп. СПб.: Питер, 2001. 797 с.
  3. Фоксол Г. Психология потребителя в маркетинге / Г. Фоксол, Р. Голдсмит / Пер. с англ. – СПб.: Пи-тер, 2001. 352 с.

Ссылка для цитирования данной статьи

Publication-of-scientific-papers-copyright    

Галлямова И.Р., Сметанина О.Н. ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ЛОЯЛЬНОСТЬЮ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА // Проблемы современной науки и образования  №07 (127), 2018. - С. {см. журнал}.

Publication of scientific papers 2

ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ КЛАССИФИКАЦИИ ВЫСШИХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ И НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИХ УЧРЕЖДЕНИЙ ПО НАУЧНОМУ ПОТЕНЦИАЛУ

Махманов О.К., Таджиходжаев З.А.

Email: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Махманов Ориф Кудратович - доктор философии (PhD) по техническим наукам,

отдел внедрения информационных систем и развития интерактивных государственных услуг;

Таджиходжаев Закирходжа Абдусатторович - доктор технических наук, профессор, руководитель,

Центр внедрения и развития информационно-коммуникационных технологий,

г. Ташкент, Республика Узбекистан

Аннотация: в работе рассматриваются вопросы совершенствования параметрической модели для классификации мониторинга научного потенциала высших образовательных (ВОУ) и научно-исследовательских (НИУ) учреждений. Изучена классификация показателей научного потенциала ВОУ и НИУ по отношению к среднему показателю по республике. В результате исследования выявлена возможность формирования рейтинга ВОУ и НИУ по регионам, по соответствующим министерствам и ведомствам, факультетам, кафедрам, лабораториям, а также по научным и научно-педагогическим кадрам. На основе предложенной параметрической модели проведены экспериментальные расчеты научного потенциала по 73 ВОУ и их педагогических кадров основного штата, 70 НИУ и их научных сотрудников, работающих в основном штате.

Ключевые слова: информационные системы, научный потенциал, мониторинг, классификация, показатели.

PARAMETRIC MODEL OF CLASSIFICATION OF HIGHER EDUCATIONAL AND SCIENTIFIC RESEARCH INSTITUTIONS ON SCIENTIFIC POTENTIAL

Mahmanov O.K., Tadzhihodzhaev Z.A.

Mahmanov Orif Kudratovich - Doctor of Philosophy (PhD),

DEPARTMENT OF INFORMATION SYSTEMS IMPLEMENTATION AND DEVELOPMENT OF INTERACTIVE PUBLIC SERVICES;

Tadzhihodzhaev Zakirkhodja Abdusattorovich - Doctor of Technical Sciences, Professor, Head,

CENTER FOR INTRODUCTION AND DEVELOPMENT OF INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES,

TASHKENT, REPUBLIC OF UZBEKISTAN

Abstract: this article  contains questions of the parametric model for the classification of monitoring the scientific potential of higher educational (HEI) and research (SRI) institutions. The classification of indicators of scientific potential of HEI and SRI in relation to the average index for the republic was studied. As a result of the research, the possibility of rating the HEI and SRI by regions, relevant ministries and departments, departments, departments, laboratories, as well as scientific and scientific-pedagogical personnel was revealed. Based on the proposed parametric model, experimental calculations of the scientific potential for 73 HEI and their pedagogical staff in the main state, 70 SRI and their research staff working in the main state were carried out.

Keywords: information systems, scientific potential, monitoring, classification, indicators.

Список литературы / References

  1. Донецкая С.С. Анализ квалификации преподавателей технических вузов, основанный на объективной оценке их деятельности // Вестник НГУ, 2009. Том 9, выпуск 2. С. 89-97.
  2. Махманов О.К., Зайнидинов Х.Н., Таджиходжаев З.А. Информационные системы мониторинга научного потенциала как элемент оценки деятельности (рейтинга), подбора и расстановки кадров // «Наука и Мир», Международный научный журнал, 2016. Том 1. № 12 (40). С. 61-64.
  3. Капралов И., Коданев В., Павличева Е. Разработка системы автоматизированного формирования рейтинга профессорско-преподавательского состава ВУЗА // Вестник «Информационные ресурсы образования», 2014. № 2. C. 35-37.
  4. Махманов О.К., Зайнидинов Х.Н., Таджиходжаев З.А. Разработка, применение и функциональные возможности информационной системы «Научный потенциал» // «Молодой учёный» Международный научный журнал, 2016. № 25 (129). С. 52-56.
  5. Махманов О.К., Таджиходжаев З.А. // Определение степени важности признаков при мониторинге научного потенциала // Современные технологии: Актуальные вопросы, достижения и инновации. Сборник статей IX Международной научно-практической конференции (Пенза, 27 сентября 2017), 2017. С. 27-30.

Ссылка для цитирования данной статьи

Publication-of-scientific-papers-copyright    

Махманов О.К., Таджиходжаев З.А. ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ КЛАССИФИКАЦИИ ВЫСШИХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ И НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИХ УЧРЕЖДЕНИЙ ПО НАУЧНОМУ ПОТЕНЦИАЛУ// Проблемы современной науки и образования  №07 (127), 2018. - С. {см. журнал}.

Publication of scientific papers 2

Старый сайт

oldsite Старая версия сайта >>>

Импакт-фактор российских научных журналов
 
  Рейтинг@Mail.ru
 

Контакты

  • Адрес: 153008, Россия, г. Иваново, ул. Лежневская, д. 55, 4 этаж. Время работы: с 10-00 до 18-00. Кроме выходных.
  • Tel: +7(910)690-15-09
  • Fax: +7(910)690-15-09
  • Email: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
  • Website: http://www.ipi1.ru/
  • Вконтакте: http://vk.com/scienceproblems
Вы здесь: Главная Статьи 05.00.00 Технические науки