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 № 12(145), декабрь 2019 г. Выйдет - 15.12.2019 г. Статьи принимаются до 10.12.2019 г.

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

linecolor




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

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ОСНАСТКА ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ИННОВАЦИОННЫХ МЕТОДОВ ВОЛОЧЕНИЯ ТРУБ ИНСТРУМЕНТОМ С РЕГУЛЯРНОЙ МИКРОГЕОМЕТРИЕЙ В УСЛОВИЯХ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТАЛЛОПЛАКИРУЮЩИХ СМАЗОК

Щедрин А.В., Жаворонков С.А.

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

Щедрин Алексей Владиславович – кандидат технических наук, доцент;

Жаворонков Сергей Александрович – студент,

кафедра технологии и оборудования прокатки,

Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана,

 г. Москва

Аннотация: в данной статье представлена  конструкция экспериментальной оснастки для исследования инновационных методов оправочного волочения труб и труднообрабатываемых материалов инструментом с регулярной микрогеометрией поверхности в условиях металлоплакирующих смазок. В ходе эксперимента, проведенного на экспериментальной оснастке, было выявлено, что совместное использование данных методов в процессе волочения, позволяет снизить усилия в очаге деформации, а также реализовать фундаментальное научное открытие «эффект безызносности при трении Гаркунова-Крагельского». Проведенное исследование показало стабильное  снижение усилия волочения. Полученные результаты дают нам основание утверждать, что подобный энергосиловой эффект может существенно повысить качество обработки поверхности и стойкость инструмента.

Ключевые слова: оправочное волочение труб, регулярный микрорельеф, металлоплакирующая смазка, эффект безызносности при трении.

EXPERIMENTAL EQUIPMENT FOR INVESTIGATION OF INNOVATIVE METHODS OF TUBES WITH A TOOL WITH REGULAR MICROGEOMETRY IN CONDITIONS OF APPLICATION OF METAL-LIQUID LUBRICANTS

Shchedrin A.V., Zhavoronkov S.A.

Shchedrin Alexey Vladislavovich - PhD in Technical Sciences, Associate Professor;

Zhavoronkov Sergey Alexandrovich - Student,

DEPARTMENT TECHNOLOGIES AND EQUIPMENT OF ROLLING,

MOSCOW STATE TECHNICAL UNIVERSITY N.E. BAUMAN,

 MOSCOW

Abstract: this article presents the design of experimental rigging for the study of innovative methods of mandrel drawing of pipes and hard-to-digest materials using a tool with regular surface microgeometry under conditions of metal-luting greases. During the experiment carried out on the experimental equipment, it was revealed that the joint use of these methods in the process of drawing allows to reduce the forces in the deformation zone, and also to realize the fundamental scientific discovery "the effect of non-friction with friction Garkunov-Kragelsky." The study showed a stable reduction in the drag force. The obtained results give us grounds to assert that such energy-power effect can significantly improve the quality of surface treatment and tool life.

Keywords: mandrel drawing of pipes, regular microrelief, metal-clad grease, frictionless effect.

Список литературы / References

  1. Савин Г.А. Волочение труб. М.: «Металлургия», 1982. 160 с.
  2. Гаркунов Д.Н., Мельников Э.Л., Бабель В.Г. и др. Трибология на основе самоорганизации. Германия. LAMBERT. 245 с.
  3. Щедрин А.В., Чихачева Н.Ю., Ульянов В.В. и др. Трибология как фундаментальная основа системного проектирования конкурентоспособных технологических объектов // Ремонт, восстановление, модернизация, 2009. № 4. С. 15-22.
  4. Щедрин А.В., Гаврилов С.А., Ерохин В.В. и др. Повышение качества и производительности методов комбинированной обработки инструментом с регулярной микрогеометрией поверхности на основе применения металлоплакирующих смазок // Упрочняющие технологии и покрытия, 2011. № 8. С. 21-25.
  5. Гаврилов С.А. Совершенствование процесса поверхностного пластического деформирования на основе применения металлоплакирующих смазочных материалов // Трение и смазка в машинах и механизмах, 2013. № 4. С. 33-34.
  6. Гаврилов С.А., Зинин М.А. Применение эффекта безызносности при синтезе маталлоплакирующих смазок для экстремальных условий трения // Заготовительные производства в машиностроении, 2013. № 3. С. 21-25.
  7. Щедрин А.В., Гаврилов С.А., Косарев И.В. и др. Формирование очагов деформации при охватывающем поверхностном пластическом деформирование // Трение и смазка в машинах и механизмах, 2014. № 10. С. 3-7.
  8. Щедрин А.В. и др. Теоретические и экспериментальные исследования охватывающего поверхностного пластического деформирования в условиях применения металлоплакирующих смазочных материалов // Упрочняющие технологии и покрытия, 2014. № 2. С. 11-17.
  9. Щедрин А.В., Козлов А.Ю., Кострюков А.А. Совершенствование охватывающего поверхностного пластического деформирования за счет регуляризации микрогеометрии поверхности обрабатываемой заготовки // Упрочняющие технологии и покрытия, 2017. Том 13. № 4. С. 162-168.
  10. Щедрин А.В., Козлов А.Ю. Совершенствование технологии применения металлоплакирующих смазочных материалов в методах охватывающего поверхностного пластического деформирования инструментом с регулярной микрогеометрией // Упрочняющие технологии и покрытия, 2014. № 3. С. 8.
  11. Щедрин А.В., Кострюков А.А., Чихачёва Н.Ю. и др. Технологические возможности метода комбинированного прошивания отверстий с противодавлением металлоплакирующих смазок // Сборка в машиностроении, приборостроении, 2016. № 9. С. 30-35.
  12. Щедрин А.В., Кострюков А.А. Применение триботехнологий на основе самоорганизации для системного совершенствования процессов холодного пластического деформирования // Упрочняющие технологии и покрытия, 2017. Том 13. № 11. С. 495-499.

Ссылка для цитирования данной статьи

Publication-of-scientific-papers-copyright    

Щедрин А.В., Жаворонков С.А. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ОСНАСТКА ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ИННОВАЦИОННЫХ МЕТОДОВ ВОЛОЧЕНИЯ ТРУБ ИНСТРУМЕНТОМ С РЕГУЛЯРНОЙ МИКРОГЕОМЕТРИЕЙ В УСЛОВИЯХ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТАЛЛОПЛАКИРУЮЩИХ СМАЗОК // Проблемы современной науки и образования  №06 (126), 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