https://rep.bntu.by/handle/data/159254 Thu, 09 Apr 2026 10:23:56 GMT 2026-04-09T10:23:56Z https://rep.bntu.by/handle/data/159280 Использование технологий машинного обучения, нейронных сетей, интернета вещей, блокчейна в образовании Вишняков, В. А. Целью статьи является исследование использования технологий машинного обучения, нейронных сетей, интернета вещей и блокчейна для повышения эффективности образования. В рамках исследования рассмотрены ограничения традиционного образования и влияние цифровизации. Приведены преимущества и системы от отдельного использования машинного обучения и нейронных сетей: прогнозирование успеваемости, анализ поведения студентов, проверка знаний. Рассмотрена архитектура интернета вещей в образовании, состоящая из трех уровней: восприятия, сетевой и приложений. Разработан процесс интеграции технологий машинного обучения, нейронных сетей, интернета вещей и блокчейна, включая сбор данных с использованием устройств интернета вещей, аналитическая обработка данных с помощью машинного обучения и нейронных сетей, надежного хранения данных, используя блокчейн. На основании этой схемы предложена структура системы интеграции трех технологий, состоящая из модулей сбора данных, интеллектуального анализа и хранения, подтверждения, защиты данных. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT https://rep.bntu.by/handle/data/159280 2025-01-01T00:00:00Z https://rep.bntu.by/handle/data/159279 Метод реколоризации изображений для людей с протанопией и дейтеранопией Синицына, В. В. В результате проведенных исследований разработан метод для помощи людям с наиболее распространенными формами дихромазии – дейтеранопией и протанопией. Для людей с протанопией осуществляется преобразование цветов с превалирующей красной составляющей, для дейтеранопов – с преобладающей зеленой составляющей. Особенностями описанного метода являются нахождение неразличимых для дихроматов цветов при помощи настраиваемого колориметрического отклонения и изменение координат b и L неразличимых цветов таким образом, чтобы в результате преобразований неразличимые цвета одного изображения как можно сильнее отличались друг от друга, но в то же время наилучшим образом сохраняли свою натуральность. Среди преимуществ данного метода следует отметить возможность для каждого пользователя настроить в соответствии с индивидуальным восприятием визуальной информации такие персонализированные параметры реколоризации, как колориметрическое отклонение неразличимых цветов, коэффициент преобразования координаты b и коэффициент преобразования яркости L. Реколоризация согласно разработанному методу допустима как для более реалистичных изображений, так и для графиков, вывесок, HTMLдокументов, интерфейсов приложений. Проверка корректности работы метода произведена посредством рассмотрения нормальным трихроматом симулированного при помощи метода Brettel et al. реколоризованного изображения для дейтеранопического и протанопического зрения, в результате чего ранее недоступные для зрения дихромата области изображения стали различимыми. Качество реколоризации также оценено по потерям натуральности цветов и глобальному хроматическому разнообразию. Так, потери натуральности цветов для тестовых изображений имели удовлетворительные значения и изменялись в пределах от 4.39 до 20.15 в зависимости от цветовой составляющей изображений. Глобальное хроматическое разнообразие всех тестовых изображений в результате реколоризации было увеличено. Время выполнения метода для обоих случаев дихромазии указывает на удовлетворительную скорость обработки изображений и составляет 3 с для изображений размером 170 000 пикселей. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT https://rep.bntu.by/handle/data/159279 2025-01-01T00:00:00Z https://rep.bntu.by/handle/data/159278 Объективная оценка качества цифровых изображений сетчатки при скрининговом исследовании Голуб, Ю. И.; Старовойтов, В. В. В статье представлен новый метод автоматизированной безэталонной количественной оценки качества цифровых изображений сетчатки для задач скрининга диабетической ретинопатии. Предложенный метод не требует локализации анатомических структур и основан на анализе центрального фрагмента изображения в зелёном спектральном канале с применением параметра масштаба распределения Вейбулла для интеграции локальных оценок качества. Проведён сравнительный анализ 36 безэталонных функций, выбраны две оценки, показавшие наиболее стабильные результаты. Экспериментально показано, что использование центрального фрагмента (crop) размером 50–67 % от исходных размеров снимка позволяет повысить точность оценки качества на 40 % по сравнению с анализом полного кадра. Масштабирование этого фрагмента до 512×512 пикселей сокращает время анализа снимка до 20 раз без потери точности. Эффективность метода подтверждена на трех тысячах изображениях из различных источников (базы Kaggle, DDR, белорусские клинические данные). Разработанный подход не требует эталонных данных и может быть интегрирован в системы массового скрининга изображений глазного дна, снижая нагрузку на специалистов, повышая доступность диагностики для пациентов при ограниченных вычислительных ресурсах. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT https://rep.bntu.by/handle/data/159278 2025-01-01T00:00:00Z https://rep.bntu.by/handle/data/159277 Modeling of determining the degree of obesity using the fuzzy logical inference method Huseynzade, S. S.; Abbasova, G. Y. The article is devoted to computer modeling of the social and medical problem of determining the degree of obesity of body mass. An analysis was conducted, the significance of the solution to the problem was revealed. Using modern mathematical methods based on the theory of fuzzy sets and the method of fuzzy logical deduction, an approach is presented to determining the degree of obesity of body weight. Based on a short review, it was concluded that the body mass index, waist circumference size, degrees of abdominal obesity are recognized as direct factors in measuring the degree of obesity of body weight. Since all three factors are fuzzy parameters, the method of fuzzy logic inference is used to make a decision. The revealed universes of fuzzy variables of obesity of body weight, body mass index, waist circumference size, degrees of abdominal obesity. With the help of vague production rules, the answer options are provided for various situations. Fuzzy logical inference is implemented by the Mamdani method. The constructed model allows to calculate obesity rates for a large number of people in a short period of time objectively and accurately. Due to this feature, the developed approach can be used in population studies when defining specific categories of body weight as a health problem. The accumulated data of this kind are significant in life insurance. The results are related not only to adverse health problems, but also to social problems, such as determining the fatness of the population of different regions. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT https://rep.bntu.by/handle/data/159277 2025-01-01T00:00:00Z