CC BY
11Математическое моделирование в информационных технологиях 137
Использование контроллера Leap Motion для прикладных систем распознавания языка жестов
С. А. Мустафина, Д. Г. Еникеев Башкирский государственный университет Email: [email protected] DOI: 10.24411/9999-017A-2019-10277
Современное развитие технологий распознавания и обучения видеообразов позволили создавать системы распознавания жестов. Они призваны обеспечить общество глухих и слабослышащих людей более удобным способом общения. Задачей устройства является перевод языка жестов в письменную либо аудио-речь. В представленной работе нами приведены основные свойства языка жестов, его параметры и отличия от других способов коммуникации. Также проведен обзор наиболее популярных аппаратных способов сбора данных о жестах и их обработке. В работе предлагается использование контроллера Leap motion [1] от одноименной компании в системе распознавания жестов, так как такой контроллер позволяет избавиться от проблем с процессом распознавания рук пользователя и выделением основных характеристик. Высокая скорость обработки информации и независимость от условий освещения позволяет рассматривать Leap motion в качестве основы для эффективной и универсальной системы распознавания жестов.
Список литературы
1. SubhaRajam P., Balakrishnan G. Sign Language Recognition System For Deaf And Dumb People // International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT). 2013. С. 382-387
Способ верификации прикладного программного обеспечения АСУ ТП
С. С. Журавлев, В. В. Окольнишников, С. Р. Шакиров Институт вычислительных технологий СО РАН Email: [email protected] DOI: 10.24411/9999-017A-2019-10278
Прикладное программное обеспечение (ППО) автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП) обеспечивает функции контроля и управления промышленным оборудованием. Надежность функционирования ППО влияет на безопасность процессов производства. Ошибки, допущенные на этапе разработки АСУ ТП, могут привести к выходу из строя оборудования, нарушению технологического процесса и даже к человеческим жертвам.
Верификация ППО на предприятии изготовителе позволяет обеспечить контроль надежности функционирования алгоритмов АСУ ТП [1].
В работе рассматривается способ верификации ППО АСУ ТП, позволяющий обеспечить контроль корректности: выполнения команд управления контроллерного и диспетчерского уровней, идентификации состояний технологического оборудования, формирования управляющих воздействий, состояния контроллера АСУ ТП и др.
Список литературы
1. Журавлев С.С., Рудометов С.В., Окольнишников В.В., Шакиров С.Р. Применение модельно-ориентированного проектирования к созданию АСУ ТП опасных промышленных объектов // Вестн. НГУ Серия: Информационные технологии. 2018. Т. 16, № 4. С. 56-67.
Алгоритм обучения нейросетей с псевдослучайным распределением связей
А. Н. Иванов, С. А. Мустафина, Н. Д. Морозкин Башкирский государственный университет Email: [email protected] DOI: 10.24411/9999-017A-2019-10279
Для решения задач моделирования физико-химических процессов на примере режима работы ртутного электролизера, используемого в производстве каустической соды, показана применимость искусственных нейронных сетей [1]. Описаны основные качества существующих нейросетей и способы их обучения. Авторами предлагается решение задачи моделирования на основе сетей с псевдослучайным распределением связей, предложено три алгоритма их обучения [2]. Реализация нейросетей
