Звіти з наукових досліджень
Permanent URI for this collectionhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/107
Browse
4 results
Search Results
Item Бортова система безпілотного літального апарату для автономного розпізнавання наземних малогабаритних об’єктів(Сумський державний університет, 2020) Довбиш, Анатолій Степанович; Довбыш, Анатолий Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Шелехов, Ігор Володимирович; Шелехов, Игорь Владимирович; Shelekhov, Ihor Volodymyrovych; Лавров, Євгеній Анатолійович; Лавров, Евгений Анатольевич; Lavrov, Yevhenii Anatoliiovych; Токаренко, Ганна В`ячеславівна; Токаренко, Анна Вячеславовна; Tokarenko, Hanna Viacheslavivna; Бровко, Наталія Миколаївна; Бровко, Наталия Николаевна; Brovko, Nataliia Mykolaivna; Великодний, Дмитро Володимирович; Великодный, Дмитрий Владимирович; Velykodnyi, Dmytro Volodymyrovych; Симоновський, Юлій Віталійович; Симоновский, Юлий Витальевич; Symonovskyi, Yulii Vitaliiovych; Савченко, Т.Р.; Ободяк, Віктор Корнелійович; Ободяк, Виктор Корнелиевич; Obodiak, Viktor Korneliiovych; Авраменко, Віктор Васильович; Авраменко, Виктор Васильевич; Avramenko, Viktor Vasylovych; Москаленко, В`ячеслав Васильович; Москаленко, Вячеслав Васильевич; Moskalenko, Viacheslav Vasylovych; Мироненко, Микита Ігорович; Мироненко, Никита Игорович; Myronenko, Mykyta Ihorovych; Барченко, Наталія Леонідівна; Барченко, Наталья Леонидовна; Barchenko, Nataliia Leonidivna; Дрозденко, Олексій Олександрович; Дрозденко, Алексей Александрович; Drozdenko, Oleksii Oleksandrovych; Теницька, А.О.Мета роботи – підвищення функціональної ефективності бортової системи безпілотного авіаційного комплексу для автономного розпізнавання малогабаритних наземних об’єктів шляхом надання системі властивості адаптивності до довільних початкових умов формування зображення об’єкту та гнучкості при перенавчанні через розширення потужності алфавіту класів розпізнавання.Item Інтелектуальний протез кінцівки, що самонавчається(Сумський державний університет, 2019) Довбиш, Анатолій Степанович; Довбыш, Анатолий Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Шелехов, Ігор Володимирович; Шелехов, Игорь Владимирович; Shelekhov, Ihor Volodymyrovych; Москаленко, В`ячеслав Васильович; Москаленко, Вячеслав Васильевич; Moskalenko, Viacheslav Vasylovych; Токаренко, Ганна В`ячеславівна; Токаренко, Анна Вячеславовна; Tokarenko, Hanna Viacheslavivna; Ободяк, Віктор Корнелійович; Ободяк, Виктор Корнелиевич; Obodiak, Viktor Korneliiovych; Москаленко, Альона Сергіївна; Москаленко, Алена Сергеевна; Moskalenko, Alona Serhiivna; П'ятаченко, Владислав Юрійович; Пятаченко, Владислав Юрьевич; Piatachenko, Vladyslav Yuriiovych; Мироненко, Микита Ігорович; Мироненко, Никита Игорович; Myronenko, Mykyta Ihorovych; Коробов, Артем Геннадійович; Коробов, Артем Геннадьевич; Korobov, Artem Hennadiiovych; Савченко, Т.Р.; Супруненко, М.К.; Шендрик, Віра Вікторівна; Шендрик, Вера Викторовна; Shendryk, Vira Viktorivna; Лавров, Євгеній Анатолійович; Лавров, Евгений Анатольевич; Lavrov, Yevhenii Anatoliiovych; Берест, Олег Борисович; Берест, Олег Борисович; Berest, Oleh BorysovychРозроблено метод інформаційно-екстремального машинного навчання системи керування протезом кінцівки руки з неінвазивною системою зчитування біосигналів. Розроблено категорійні моделі і на їх базі розроблено алгоритми інформаційно-екстремального машинного навчання за ієрархічною структурою даних. Формалізовано постановку задачі та розроблено і програмно реалізовано алгоритми інформаційного синтезу здатної самонавчатися системи керування протезом кінцівки руки з неінвазивною системою зчитування біосигналів, яка функціонує в режимах кластер-аналізу біосигналів, що дозволяє автоматично формувати вхідну навчальну матрицю, і факторного кластер-аналізу, що дозволяє автоматично перенавчати систему керування при розширенні алфавіту класів розпізнавання.Item Інтелектуальний протез кінцівки, що самонавчається(Сумський державний університет, 2018) Довбиш, Анатолій Степанович; Довбыш, Анатолий Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Шелехов, Ігор Володимирович; Шелехов, Игорь Владимирович; Shelekhov, Ihor Volodymyrovych; Москаленко, В`ячеслав Васильович; Москаленко, Вячеслав Васильевич; Moskalenko, Viacheslav Vasylovych; Токаренко, Ганна В`ячеславівна; Токаренко, Анна Вячеславовна; Tokarenko, Hanna Viacheslavivna; Ободяк, Віктор Корнелійович; Ободяк, Виктор Корнелиевич; Obodiak, Viktor Korneliiovych; П'ятаченко, В.Ю.Об’єктом дослідження є процес класифікаційного керування здатним самонавчатися протезом кінцівки руки на пасивних міографічних датчиках. Мета роботи – підвищення функціональної ефективності інтелектуальної системи керування протезом кінцівки руки з неінвазивною системою зчитування біосигналів.Item Інтелектуальний протез кінцівки, що самонавчається(Сумський державний університет, 2017) Довбиш, Анатолій Степанович; Довбыш, Анатолий Степанович; Dovbysh, Anatolii Stepanovych; Москаленко, В`ячеслав Васильович; Москаленко, Вячеслав Васильевич; Moskalenko, Viacheslav Vasylovych; Шелехов, Ігор Володимирович; Шелехов, Игорь Владимирович; Shelekhov, Ihor Volodymyrovych; Токаренко, Ганна В`ячеславівна; Токаренко, Анна Вячеславовна; Tokarenko, Hanna Viacheslavivna; Москаленко, Альона Сергіївна; Москаленко, Алена Сергеевна; Moskalenko, Alona Serhiivna; Коробов, Артем Геннадійович; Коробов, Артем Геннадьевич; Korobov, Artem HennadiiovychСтворення інтелектуальних протезів руки дозволяє суттєво розширити їх функціональні можливості. Тому тема науково-дослідної роботи (НДР) є актуальною, оскільки присвячена підвищенню функціональної ефективності системи керування протезом кінцівки руки. Найбільш досконалими є інтелектуальні протези кінцівок з інвазивною системою зчитування біосигналів. Але їх основним недоліком є дуже висока вартість на світовому ринку. Крім того, застосування інвазивних систем зчитування біосигналів вимагає попереднього хірургічного втручання, яке дозволяє підвищити відношення “біосигнал/завада”. Суттєво дешевшими і зручнішими у використанні є протези з неінвазивною системою зчитування біосигналів. Але їх основним недоліком є відносно висока зашумленість біосигналу, що суттєво впливає на точність виконання біокоманд. Зміст роботи полягає у розробленні інтелектуальної інформаційної технології керування протезом кінцівки руки на основі пасивних міографічних датчиків.