Перетворення структури складної технічної системи із частково недоступними елементами до зорового образу

Автор(и)

  • Сергій Анатолійович Нестеренко Одеський національний політехнічний університет пр. Шевченка, 1, м. Одеса, Україна, 65044, Україна https://orcid.org/0000-0002-3757-6594
  • Андрій Олександрович Становський Одеський національний політехнічний університет пр. Шевченка, 1, м. Одеса, Україна, 65044, Україна
  • Алла Володимирівна Торопенко Одеський національний політехнічний університет пр. Шевченка, 1, м. Одеса, Україна, 65044, Україна
  • Павло Степанович Швець Одеський національний політехнічний університет пр. Шевченка, 1, м. Одеса, Україна, 65044, Україна

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2015.51186

Ключові слова:

штучний інтелект, зорове відображення, мережеві структури, важкодоступні елементи

Анотація

Розглянуто розпізнавання стану структури прихованої частини складних мережевих об'єктів в умовах обмеженої інформації від їх важкодоступних елементів. Метод розпізнавання стану мережних об'єктів ліг в основу побудови інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень при експлуатації та реінжинірингу відновлюваних бездротових комп'ютерних мереж з недоступними для моніторингу елементами.

Біографії авторів

Сергій Анатолійович Нестеренко, Одеський національний політехнічний університет пр. Шевченка, 1, м. Одеса, Україна, 65044

Доктор технічних наук, професор

Кафедра комп’ютерних інтелектуальних систем і мереж

Андрій Олександрович Становський, Одеський національний політехнічний університет пр. Шевченка, 1, м. Одеса, Україна, 65044

Кафедра комп’ютерних інтелектуальних систем і мереж

Алла Володимирівна Торопенко, Одеський національний політехнічний університет пр. Шевченка, 1, м. Одеса, Україна, 65044

Кандидат технічних наук

Кафедра нафтогазового та хімічного машинобудування

Павло Степанович Швець, Одеський національний політехнічний університет пр. Шевченка, 1, м. Одеса, Україна, 65044

Кандидат технічних наук

Кафедра електропостачання та енергетичного менеджменту

Посилання

  1. Saveleva, O. S., Maksimov, V. G., Purich, D. A. (2012). Metod distantsionnoy strukturnoy diagnostiki nizkochastotnoy analogovoy seti, chastichno nedostupnoy monitoringu. Pratsi Odeskogo politehnichnogo universytetu. 2 (39), 208–213.
  2. Nesterenko, S. A., Purich, D. A., Stanovskiy, An. A. (2012). Strukturnaya diagnostika chastichno nedostupnyih monitoringu neftegazovyih ob'ektov. Tehnika i progresivni tehnologiyi u naftogazoviy inzheneriyi – 2012, 181–183.
  3. Gavrilova, T. A., Horoshevskiy, V. F. (2000). Bazyi znaniy intellektualnyih system. SPb.: Piter, 384.
  4. Bondarenko, M. F., Shabanov-Kushnarenko, Yu. P. (2006). Teoriya intellekta: uchebnik. Harkov: SMIT, 576.
  5. Besprovodnyie seti. Available at: http://xreferat.com/33/466-1-besprovodnye-seti.html (Last accessed: 14.08.2015).
  6. Ponyatie i vidyi besprovodnyih setey. Available at: http://inphormatika.ru /lectures/ponyatie_i_vidy_besprovodnyh_setei.html (Last accessed: 13.07.2015).
  7. Nesterenko, S. A., Purich, D. A., Stanovskiy, An. A. (2012). Otsenka sostoyaniya setevyih struktur s latentnyimi elementami s pomoschyu skryityih markovskih modeley. Mizhnarodna konferentsiya z upravlinnya «Avtomatika – 2012», 231.
  8. Pahomov, S., Afanasev, M. Besprovodnyie seti: lomaem, chtobyi zaschischat. Metodyi zaschityi besprovodnyih setey. Available at: http://compress. ru/article.aspx?id=19154 (Last accessed: 11.07.2015).
  9. Saveleva, O. S., Plachinda, O. E., Purich, D. A (2011). Morphological models of fault-tolerance of complex technical systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3/2 (51), 39–42. Available at: http://journals.uran.ua/eejet/article/view/1496/1394
  10. Purich, D. A., Saveleva, O. S., Tonkonogiy, V. M. (2013). Ekspress-analiz strukturnoy nadezhnosti slozhnyih tehnicheskih sistem s nagruzhennyim rezervirovaniem. Suchasni tehnologiyi v mashinobuduvanni, 8, 272–280.
  11. Ryabinin, I. A. (2000). Nadezhnost i bezopasnost strukturno-slozhnyih system. SPb: Politehnika, 248.
  12. Saveleva, O. S., Stanovskiy, O. L., Purich, D.O. (2009). Pidvischennya nadiynosti sistem distantsiynogo diagnostuvannya. Naukovi visti «Galitska akademiya», 15 (1), 58–63.
  13. Naleva, G. V., Saveleva O. S., Purich, D. A. (2009). Intellektualnyie metodyi povyisheniya nadezhnosti telemetricheskoy diagnostiki oborudovaniya. Teoriya i praktika protsesiv. Podribnennya, rozdilennya, zmishuvannya i uschilnennya: zbirnyk naukovyh prats, 14, 95–103.
  14. Akimov, S. V. (2004). Kompyuternyie modeli dlya avtomatizirovannogo strukturno-parametricheskogo sinteza. Kompyuternoe modelirovanie 2004: Trudy 5-y mezhdunarodnoy konferentsii. Part 1. SPb.: Nestor, 191–197.
  15. Chetverikov, G. G., Vechirskaya, I. D. (2008). Formalnoe opisanie logicheskogo prostranstva. Shtuchniy Intelekt, 3, 781–789.
  16. Zinko, R. V. Morfologichne seredovysche dlya doslidzhennya tehnichnih sistem: monografIya. Lviv: Vidavnytstvo Lvivskoyi politehniky, 386.
  17. Ivchenko, B. P., Martyischenko, L. A., Monastyirskiy, M. L. (1997). Teoreticheskie osnovyi informatsionno-statisticheskogo analiza slozhnyih sistem SPb.: Lan, 320.
  18. Pankratova, N. D., Savchenko, I. O. (2009). Strategiya zastosuvannya metodu morfologichnogo analizu v protsesi tehnologichnogo. Naukovi visti NTUU «KPI», 2, 35–44.
  19. Zinko, R. V. (2012). Morfologichne seredovysche dlya modelyuvannya tehnichnyh system. Mizhvuzivskiy zbirnyk «Naukovi notatky», 38, 61–66.
  20. Solomon, C. J., Breckon, T. P. (2010). Fundamentals of Digital Image Processing: A Practical Approach with Examples in Matlab. Wiley-Blackwell, 328. doi: 10.1002/9780470689776
  21. Burger, W., Burge, Mark J. (2007). Digital Image Processing: An Algorithmic Approach Using Java. Springer, 565.
  22. Fisher, R., Dawson-Howe, K., Fitzgibbon, A., Robertson, C., Trucco, E. (2005). Dictionary of Computer Vision and Image Processing. John Wiley.
  23. Bhat, P., Zitnick, C. L., Cohen, M., Curless, B. (2010). Gradientshop: A gradient-domain optimization framework for image and video filtering. ACM Transactions on Graphics, 29 (2), 1–14. doi: 10.1145/1731047.1731048
  24. Malahov, E. V., Stanovskiy, P. A. (2008). Kodirovanie informatsii dlya poiska videopotokov v hranilischah dannyih. Trudy ONPU, 2 (30), 156–159.
  25. Stanovskiy, P. A. (2009). Kodirovanie i poisk podvizhnyih i nepodvizhnyih izobrazheniy v hranilischah dannyih. Elektromashinobuduvannya ta elektroobladnannya. Tematichniy vipusk «Komp’yuterni sistemi ta merezhi», Kyiv: TehnIka, 72, 231–234.
  26. Wolfram Language Artificial Intelligence: The Image Identification Project. Available at: http://blog.stephenwolfram.com/2015/05/wolfram-language-artificial-intelligence-the-image-identification-project/ (Last accessed: 14.05.2015).
  27. Fooprateepsiri, R., Kurutach, W. (2010). A Highly Robust Approach Image Identification based-on Hausdorff- Trace Transform. International Journal of Digital Content Technology and Its Applications, 4 (1), 26–31. doi: 10.4156/jdcta.vol4.issue1.3
  28. Srisuk, S., Fooprateepsiri, R., Petrou, M., Waraklang, S., Sunat, K. (2003). A General Framework for Image Retrieval using Reinforcement Learning. The Image and Vision Computing New Zealand 2003, Massey University, New Zealand, 36–41.
  29. Fizika vizualizatsii izobrazheniy v meditsine. Vol. 1, 2 (1991). Moscow: Mir, 156.
  30. Harel, D. (1987). Statecharts: a visual formalism for complex systems. Science of Computer Programming, 8 (3), 231–274. doi: 10.1016/0167-6423(87)90035-9
  31. Kuzo, I. V., Zinko, R. V., Lozoviy, I. S. (2010). Zastosuvannya grafiv pry doslidzhenni funktsionuvannya transportnih zasobiv z pruzhno zchlenovanimi elementami. Naukoviy visnyk NLTU, 20.12, 111–116.
  32. Cherevko, Yu. M., Zinko, R. V., Lozoviy, I. S. (2009). Vikoristannya grafiv strukturi zv’yazkiv dlya analizu mehanichnih sistem z pruzhno zchlenovanimi elementami. Avtoshlyahovik UkraYini, 4, 12–15.
  33. Zinko, R. V. (2011). Metodika vikoristannya grafiv pri doslidzhenni roboty mashini z gusenichnim rushiem. Naukoviy visnyk NLTU, 21.13, 117–122.

##submission.downloads##

Опубліковано

2015-10-20

Як цитувати

Нестеренко, С. А., Становський, А. О., Торопенко, А. В., & Швець, П. С. (2015). Перетворення структури складної технічної системи із частково недоступними елементами до зорового образу. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5(3(77), 30–35. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2015.51186

Номер

Том 5 № 3(77) (2015): Процеси управління

Розділ

Процеси управління

Ліцензія

Авторське право (c) 2015 Сергій Анатолійович Нестеренко, Андрій Олександрович Становський, Алла Володимирівна Торопенко, Павло Степанович Швець

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.