"Комп’ютерне моделювання та інтелектуальні системи"




Скачати 96.87 Kb.
Назва"Комп’ютерне моделювання та інтелектуальні системи"
Дата конвертації17.03.2013
Розмір96.87 Kb.
ТипДокументы
uchni.com.ua > Інформатика > Документы
РІШЕННЯ

Міжнародної науково-технічної конференції

"Комп’ютерне моделювання та інтелектуальні системи"

З метою об’єднання зусиль учених, викладачів, практичних фахівців, аспірантів, студентів вищих навчальних закладів, наукових організацій і виробничих підприємств у сфері перспективних напрямів комп’ютерних наук й інформаційних технологій, математичного моделювання, штучного інтелекту та з нагоди святкування п’ятнадцятиріччя відкриття в Запорізькому національному технічному університеті спеціальності "Програмне забезпечення автоматизованих систем" і п’ятиріччя створення кафедри програмних засобів ЗНТУ було організовано та проведено Міжнародну науково-технічну конференцію "Комп’ютерне моделювання та інтелектуальні системи" (КМІС-2007).

Організаторами конференції отримано 60 одноосібних і колективних заявок на участь у роботі конференції та статей для публікації у збірнику наукових праць. Всі отримані статті пройшли попереднє резензування провідними науковими спеціалістами.

Конференція проходила у Запорізькому національному технічному університеті 26 – 27 березня 2007 р.

У конференції за очною та заочною формами брали участь: 131 особа (з яких – 73 іногородні особи), що представляли 28 освітянських, наукових та виробничих організацій.

Конференція охоплювала такі напрями:

  • загальні проблеми побудови інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень і керування складними об’єктами та процесами;

  • розпізнавання образів;

  • методи оптимізації й еволюційний пошук;

  • штучні нейронні мережі та нейрокомп’ютери;

  • нечітка логіка та нейро-нечіткі мережі;

  • цифрова обробка зображень і сигналів;

  • візуалізація й аналіз багатомірних даних;

  • діагностичні експертні системи;

  • математичне та комп’ютерне моделювання, сучасні інформаційні технології у науці, техніці, промисловості, медицині, освіті, економіці.

У результаті відбору доповідей, проведеного організаційним і програмним комітетами, рекомендовано для публікації і включено в збірник наукових праць "Комп’ютерне моделювання й інтелектуальні системи" 34 доповіді. Інші доповіді було заслухано на конференції та із зауваженнями рекомендовано після доробки до подання у наукові журнали ЗНТУ.

Роботи, подані для публікації та оприлюднені на конференції, пов’язані з актуальними науково-дослідними темами, зокрема з:

  • держбюджетною НДР “Дослідження і розробка електромеханічних систем і засобів автоматизації технологічних процесів”(№ держ. реєстрації 0105U005049);

  • держбюджетною НДР “Науково-методичні основи і математичне забезпечення для автоматизації і моделювання процесів керування та підтримки прийняття рішень на основі процедур розпізнавання й еволюційної оптимізації в нейромережевому та нечіткологічному базисах” (№ держ. реєстрації 0106U008621);

  • держбюджетною НДР “Розробка моделей, методів і засобів проектування інтелектуальних відмовостійких систем керування аерокосмічними об’єктами” (№ держ. реєстрації 0106U001033);

  • держбюджетною НДР «Розробка інформаційної технології геометричного моделювання скалярних полів» (№ держ. реєстрації 0105U002749);

  • держбюджетною НДР «Розробка рівнобіжних методів і алгоритмів вирішення крайових задач математичної фізики» (№ держ. реєстрації 0198U003055);

  • держбюджетною НДР «Система підтримки прийняття рішень при ліквідації лісових пожеж» (№ держ. реєстрації 0105U000951);

  • НДР ГУ "ЗІДМУ" "Технології й алгоритми обробки даних у складних гетерогенних комп’ютерних мережах" (№ держ. реєстрації 0105U002562);

  • НДР за проектом УНТЦ 3511;

  • НДР ТОВ "МПА Груп" «Розробка математичного й інформаційного забезпечення інтелектуальної системи візуального контролю транспортних засобів» (№ держ. реєстрації 0106U012013), що виконується за договором творчої співдружності між Запорізьким національним технічним університетом і ТОВ "МПА Груп".

У результаті критичного аналізу, публічного обговорення та узагальнення доповідей учасників конференції відзначено такі позитивні результати.

  1. Створено альтернативні моделі бікубіченої інтерполяції, що дозволяє вирішувати актуальну задачу оптимізації базису. Розроблено алгоритм керування процесом однокрокових блукань за кінцевим елементом.

  2. Вирішено задачу оптимізації лінійної функції на новому класі комбінаторних множин – композиції перестановок. Результати рішення можуть бути використані при математичному моделюванні комбінаторних оптимізаційних задач геометричного проектування і вирішенні відповідних задач комбінаторної оптимізації.

  3. Набуло подальшого розвитку використання методів теорії штучних імунних систем для відновлення і глобальної оптимізації багатоекстремальних функцій.

  4. Розроблено нові алгоритми відновлення й оптимізації мультимодальних нелінійних залежностей, що засновані на здатності самонавчатися і можуть бути використані в різних практичних задачах, зокрема, для структурної і параметричної адаптації правил нечіткого виведення.

  5. Дістав подальшого розвитку метод еволюційного пошуку, що модифікований для рішення задачі відбору інформативних ознак при побудові моделей транспортних засобів.

  6. Запропоновано модифікації еволюційних операторів для виділення заданої кількості ознак, що генерують нові рішення, які відповідають визначеній кількості ознак.

  7. З метою зменшення часу, необхідного для виконання еволюційного відбору інформативних ознак, запропоновано використання процедури архівування обчислених значень фітнес-функції.

  8. Розроблено нові еволюційні методи відбору ознак: еволюційний метод з фіксацією частини простору пошуку, методи еволюційного пошуку з використанням апріорної інформації про значимість ознак, полімодальний еволюційний пошук із кластеризацією хромосом. Запропоновані методи дозволяють більш точно виділити систему інформативних ознак у порівнянні з традиційними методами відбору ознак.

  9. Розроблено програмне забезпечення, що за допомогою запропонованих методів знаходить комбінацію інформативних ознак, яка найбільш повно відбиває досліджуваний об’єкт.

  10. Проведено експерименти по виділенню системи ознак для класифікації транспортних засобів за даними зображення, отриманого з камер спостереження.

  11. Запропоновано рекомендації щодо можливості застосування конкретного різновиду методу мурашиних колоній для вирішення визначеного класу оптимізаційних задач.

  12. Проведено експерименти, що дозволяють дати рекомендації з використання гіпереліптичних кривих у реальних криптографічних системах з урахуванням вимог до визначеного рівня стійкості.

  13. Уперше проведено статистичне дослідження для протокольних блоків даних HTTP, відділених від службових кадрів/пакетів сеансу.

  14. Розроблено ефективну процедуру розпізнавання ізоморфності графів у потоці даних за зразком, на основі якої створено програму, що дозволяє одержувати повні набори неізоморфних графів із заданими числом вершин, ребер та інших властивостей. З її допомогою створено каталог непомічених неорієнтованих графів з числом вершин до 11 включно.

  15. Дістав подальшого розвитку метод визначення ядерної і радіаційної небезпеки об’єктів з матеріалами, що діляться.

  16. Розроблено програми на основі коду MCNP для розрахунку характеристик небезпечних об’єктів.

  17. З метою підвищення якості експериментального відпрацьовування систем керування космічними літальними апаратами вирішено актуальну задачу побудови програмних імітаторів відмов.

  18. Уперше запропоновано метод регулювання координат системи компенсації реактивної енергії, що дозволяє проводити регулювання параметрів системи керування електросталеплавління на різних рівнях ієрархії АСУТП із мікро ЕОМ.

  19. Розроблено алгоритм контурної сегментації зображень у просторі ГВП, що дозволив об’єднати операції підкреслення, виділення контуру, скелетизації і його простежування. Такий підхід дає можливість реалізувати ієрархічні моделі обробки, підвищити ефективність аналізу півтонових зображень.

  20. Запропоновано ефективний метод для виявлення і маркування компонентів бінарного зображення, що заснований на трасуванні контуру і перетворенні відстаней.

  21. Розроблено математичне забезпечення інтелектуальної системи автоматичної класифікації автотранспортної засобів, проведено експериментальне дослідження розробленої програмної системи, результати якого підтверджують її практичну застосовність.

  22. Дістав подальшого розвитку метод виявлення пластин номерних знаків, заснований на характерному чергуванні мінімумів і максимумів функції яскравості, побудованої для рядка зображення.

  23. Уперше запропонований метод виділення символів, заснований на адаптивному пошуку символів на горизонтальній проекції зображення номерного знака. Запропонований новий метод розпізнавання символів, заснований на використанні двох каскадів нейромереж.

  24. Створено автоматичну систему розпізнавання номерних знаків автомобілів, здатну ефективно працювати в режимі реального часу.

  25. Запропоновано ефективний алгоритм навчання мережі, що використовує МНК-оцінку для лінійно вхідних у модель параметрів і оцінювання методом Левенберга-Марквардта нелінійно вхідних параметрів.

  26. Уперше запропоновано локально-асинхронний метод вирішення крайових задач математичної фізики на клітинних нейронних мережах, що дозволяє одержати збіжність до рішення при відсутності синхронізації між нейронами.

  27. Розроблено нейроімітатор, що забезпечує імітаційне моделювання клітинних нейронних мереж, орієнтованих на вирішення рівнянь математичної фізики локально-асинхронним методом, проведено експерименти, що дозволяють оцінити як характеристики методу, так і обчислювальні властивості клітинних нейронних мереж.

  28. Запропоновано степеневі рекурентні нейронні мережі (РНМ) для одержання моделей нелінійних об’єктів. Отримано аналітичні залежності розрахунку таких мереж. Виконано на прикладі перевірку здібностей степеневих РНМ відображати моделі нелінійного електротехнічного об’єкту.

  29. Уперше запропоновано спеціалізовану структуру радіально-базисної мережі, що реалізує модель Гаммерштейна. Показано, що навчання даної мережі може бути здійснене на основі рекурентного методу найменших квадратів.

  30. Запропоновано нові методи синтезу моделей детекторів для виділення об’єктів на складному тлі, що дозволяють в автоматизованому й автоматичному режимі формувати моделі для розпізнавання наявності частин об’єктів на фрагментах зображень.

  31. Дістав подальшого розвитку метод розбиття діапазону значень ознак на інтервали, що відповідають групам екземплярів з однаковим номером класу, який модифіковано для обліку взаємопроникнень і нелінійного поділу класів, що дозволяє більш точно визначати параметри топології навчаючої вибірки для побудови розпізнаючих моделей і оцінювати інформативність ознак.

  32. Уперше запропоновано метод синтезу ієрархічних логічно прозорих нейро-нечітких мереж, що узагальнює класичні методи нечіткого виведення і дозволяє будувати логічно прозорі нейро-нечіткі мережі, що є зручними для аналізу і сприйняття, а також мають високі узагальнюючі властивості та легко реалізуються апаратно за рахунок спрощення структури обробних елементів і скорочення кількості зв’язків між нейроелементами.

  33. Розроблено математичне забезпечення, що дозволяє автоматизувати процес виділення і розпізнавання об’єктів на складному тлі.

  34. Розроблено систему зннанняорієнтованої підтримки технолога, яка накопичує досвід та автоматизує інтелектуальну працю технолога.

  35. Розроблено інтелектуальну експертну систему прогнозування асимптотичної стійкості стохастичної системи керування на основі унікальної інформаційної технології з використанням біологічного підходу штучних імунних систем.

  36. Вирішено актуальне завдання формалізації процесу інтерактивної взаємодії людини, що приймає рішення, із системним аналітиком організації. Запропоновано комплекс моделей, що створюють основу для автоматизації процесу придбання знань, необхідних для інтелектуальної підтримки операторів-керівників на етапі розробки СІППР і формування релевантних ІМ, на етапі експлуатації.

За результатами проведення конференції відзначено як найкращі секційні доповіді:

  1. Иванов Г.А., Ларионов А.А., Панин Д.В. Автоматизация распознавания номерных знаков транспортных средств (Секція "Обробка та розпізнавання зображень").

  2. Косолап А.И. Эффективные классы задач полиномиальной оптимизации (Секція "Оптимізація та її застосування").

  3. Нестеренко Б.Б., Новотарский М.А. Локально-асинхронный метод решения уравнений математической физики на клеточных нейронных сетях (Секція "Нейромережні та нечіткологічні системи").

  4. Олейник Ан.А. Выбор системы информативных признаков для классификации транспортных средств на основе эволюционного поиска (Секція "Оптимізація та її застосування").

  5. Поздняков О.А., Пархоменко А.В., Цокуренко И.И. Особенности создания системы управления предприятием на основе Mysap ERP (Секція "Керування технічними та соціально-економічними об’єктами та ситемами).

  6. Прохорец И.М., Прохорец С.И., Рудычев Е.В., Федорченко Д.В., Хажмурадов М.А., Лукьянова В.П. Имитационное моделирование объектов с ядерной и радиационной опасностью (Секція "Математичне та комп’ютерне моделювання").

  7. Риман А.Е. Анализ методов автоматического реферирования (Секція "Системи, що зосновані на знаннях").

У результаті аналізу виступів та пропозицій учасників конференція вважає за доцільне прийняти такі рішення та пропозиції:

  1. Відзначити високий науково-технічний та організаційний рівень проведення Міжнародної науково-технічної конференції "Комп’ютерне моделювання та інтелектуальні системи" (КМІС-2007).

  2. Рекомендувати Запорізькому національному технічному університету надалі організовувати та проводити наукові заходи у галузі комп’ютерних наук та інформаційних технологій.

  3. Звернути особливу увагу на необхідність активізації та підтримки наукових досліджень вітчизняних учених у галузі комп’ютерних наук, зокрема штучного інтелекту та комп’ютерного моделювання.

  4. Рекомендувати вищим навчальним закладам використовувати у навчальному процесі при підготовці студентів комп’ютерних спеціальностей результати наукових досліджень та практичні розробки учасників конференції.

  5. Висловити подяку учасникам та організаторам конференції за плідну роботу на конференції.



Голова міжнародного

програмного комітету конференції,

проректор ЗНТУ з НПР та ППРУ,

директор Інституту інформатики

та радіоелектроніки,

доктор технічних наук, професор Д.М. Піза

Голова організаційного

комітету конференції,

кандидат технічних наук, доцент С.О. Субботін

Схожі:

\"Комп’ютерне моделювання та інтелектуальні системи\" iconРобоча навчальна програма дисципліни "Комп’ютерні системи" для спеціальності: 091500
«Комп`ютерні системи та мережі». Дисципліна «Комп’ютерні системи» щільно пов'язана з такими дисциплінами, як «Системне програмування»,...
\"Комп’ютерне моделювання та інтелектуальні системи\" iconКомп’ютерне моделювання в освіті
У якості додатку до збірника тез учасників семінару планується видання диску, для формування якого пропонуємо всім зацікавленим особам...
\"Комп’ютерне моделювання та інтелектуальні системи\" iconКурсового проекту «Розробка програмного блоку системи моделювання...

\"Комп’ютерне моделювання та інтелектуальні системи\" iconІнтелектуальні системи прийняття рішень

\"Комп’ютерне моделювання та інтелектуальні системи\" iconКонтрольна робота №1 з курсу "Інтелектуальні системи підтримки прийняття рішень": 

\"Комп’ютерне моделювання та інтелектуальні системи\" icon1 опис засобів моделювання складних динамічних систем
Найбільш повне дослідження загальносистемних проблем виходить у результаті моделювання об'єктів за допомогою сучасних технологій,...
\"Комп’ютерне моделювання та інтелектуальні системи\" iconКомп’ютерні системи та мережі" та 091502 "Системне програмування"...
Методичні вказівки до виконання курсової роботи з курсу “Комп’ютерні системи” (для студентів спеціальностей 091501 “Комп'ютерні системи...
\"Комп’ютерне моделювання та інтелектуальні системи\" iconМіністерство освіти І науки україни
Методичні вказівки до курсового проекту з дисципліни “Комп‘ютерні системи” для студентів спеціальності 091501 «Комп‘ютерні системи...
\"Комп’ютерне моделювання та інтелектуальні системи\" iconКомплексна оцінка курс «Інтелектуальні системи прийняття рішень» Спеціалісти денна 2010 №
Комплексна оцінка курс «Інтелектуальні системи прийняття рішень» Спеціалісти денна 2010
\"Комп’ютерне моделювання та інтелектуальні системи\" iconІнтелектуальні системи прийняття рішень
Обмеження процесу ухвалення рішення, що виконується особою без допоміжних засобів
Додайте кнопку на своєму сайті:
Школьные материалы


База даних захищена авторським правом © 2014
звернутися до адміністрації
uchni.com.ua
Головна сторінка