№ 1

 

Recent Submissions

  • Физически неклонируемая функция типа АБИТР с нелинейными парами путей 

    Иванюк, А. А.; Шамына, А. Ю. (БНТУ, 2023)
    Физически неклонируемые функции (ФНФ) являются базовыми элементами физической криптографии, позволяющие решать такие задачи как, неклонируемая идентификация, аутентификация и доказательство авторства на цифровые устройства, генерирование случайных последовательностей и т.п. Отличительными особенностями ФНФ являются их случайность, непредсказуемость и невоспроизводимость, обусловленные ...
    2023-07-19

  • Итерационная реконструкция медицинских фантомов на вычислительном кластере EAGLE 

    Золотарев, С. А.; Таруат, А. Т.; Биленко, Э. Г. (БНТУ, 2023)
    В настоящее время одной из наиболее важных задач является разработка и адаптация итерационных методов для решения сверхбольших разреженных систем алгебраических уравнений. К таким вычислительным задачам приводит задача итерационной параллельной реконструкции трехмерных изображений промышленных объектов. Важным является то, что итерационные методы решения вычислительных задач ...
    2023-07-19

  • Статистический алгоритм обработки термографических снимков вымени коровы для диагностики мастита с использованием критерия Байесса 

    Гируцкий, И. И.; Сеньков, А. Г.; Ракевич, Ю. А. (БНТУ, 2023)
    Сформулирована математическая задача многогипотезного обнаружения субклинического и клинически выраженного мастита у молочных коров по получаемым в результате цифровой обработки тепловых изображений вымени максимальным значениям температуры вымени. Численным методом последовательного перебора значений определены оптимальные пороговые значения температуры, соответствующие байесовскому ...
    2023-07-19

  • Methodics and tools of cough sound processing on basic of neural net 

    Vishniakou, U. А.; Shaya, B. H. (БНТУ, 2023)
    The purpose of the article is to analyze the methods and means of processing cough sounds to detect lung diseases, as well as to describe the developed system for classifying and detecting cough sounds based on a deep neural network. Four types of machine learning and the use of convolutional neural network (CNN) are considered. Hypermarkets of CNN are given. Varieties of machine ...
    2023-07-19

  • Нейросетевой классификатор для определения диабетической ретинопатии по изображениям сетчатки 

    Лукашевич, М. М. (БНТУ, 2023)
    С распространением сахарного диабета диабетическая ретинопатия (ДР) становится основной проблемой здравоохранения (особенно в развивающихся странах). Долгосрочные осложнения, возникающие в результате ДР, оказывают значительное влияние на пациентов. Ранняя диагностика и последующее лечение могут уменьшить наносимый здоровью вред. Предсказательная аналитика может быть основа на ...
    2023-07-19

  • Анализ погрешностей датчика авиагоризонта на базе системы технического зрения 

    Шейников, А. А.; Иваницкий, Л. А.; Малкин, В. А. (БНТУ, 2023)
    Рассматривается задача определения особенностей и постановки задачи математического моделВ статье рассматриваются особенности практической реализации датчика авиагоризонта на базе бортовой системы технического зрения. Предложен, разработанный на базе известных приложений, вариант алгоритма работы видеосистемы ориентации беспилотного летательного аппарата. Показаны проблемы ...
    2023-07-19

  • Математическое моделирование движения летательных аппаратов мультироторного типа 

    Лобатый, А. А.; Пэнхао, Гу (БНТУ, 2023)
    Рассматривается задача определения особенностей и постановки задачи математического моделирования летательных аппаратов (ЛА) мультироторного типа. Рассматривваются отличия их математических моделей от классических математических моделей ЛА самолетного и одновинтового вертолетного типа. Проводится анализ и обоснование действующих на мультироторный ЛА сил и моментов, с учетом ...
    2023-07-19

  • Огибание препятствий при перемещении мобильного робота 

    Сидоренко, А. В.; Солодухо, Н. А. (БНТУ, 2023)
    Рассмотрены вопросы моделирования при навигации с огибанием препятствий мобильного робота с использованием методов машинного обучения: Q-обучения, алгоритма SARSA, глубокого Q-обучения и двойного глубокого Q-обучения. Разработанное программное обеспечение включает средства Mobile Robotics Simulation Toolbox, Reinforcement Learning Toolbox и пакет визуализации Gazebo для моделирования ...
    2023-07-17