Простий
пошук
Розширений
пошук
Покажчики
Професійний
пошук
Рубрикатор
НБУВ
Розподілений
пошук

Бази даних

Наукова періодика України - результати пошуку

Книжкові видання та компакт-диски
Журнали та продовжувані видання
Автореферати дисертацій
Реферативна база даних
Наукова періодика України
Тематичний навігатор
Авторитетний файл імен осіб
Mozilla Firefox Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер
"Mozilla Firefox"
Вид пошуку
у знайденому
Повнотекстовий пошук
 Знайдено в інших БД:Книжкові видання та компакт-диски (51)Журнали та продовжувані видання (1)Реферативна база даних (53)
Список видань за алфавітом назв:
A  B  C  D  E  F  G  H  I  J  L  M  N  O  P  R  S  T  U  V  W  
А  Б  В  Г  Ґ  Д  Е  Є  Ж  З  И  І  К  Л  М  Н  О  П  Р  С  Т  У  Ф  Х  Ц  Ч  Ш  Щ  Э  Ю  Я  

Авторський покажчик    Покажчик назв публікацій


Пошуковий запит: (<.>A=Емельянов В$<.>)
Загальна кількість знайдених документів : 34
Представлено документи з 1 до 20
...
1.

Емельянов В. А. 
Геолого-экологические условия района распространения органоминеральных образований Черного моря [Електронний ресурс] / В. А. Емельянов, Т. С. Куковская, Л. А. Прохорова // Геология и полезные ископаемые Мирового океана. - 2012. - № 2. - С. 84-98. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/gikkso_2012_2_7
Попередній перегляд:   Завантажити - 119.355 Kb    Зміст випуску     Цитування
2.

Емельянов В. А. 
Интеллектуальная компьютерная система диагностики технического состояния передвижных миксеров на основе обработки визуальной информации [Електронний ресурс] / В. А. Емельянов, Н. Ю. Емельянова // Радіоелектронні і комп’ютерні системи. - 2013. - № 3. - С. 73–80. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/recs_2013_3_13
Разработана архитектура интеллектуальной компьютерной системы диагностики технического состояния миксера. Описан алгоритм определения поврежденных участков миксера, основанный на распознавании изображений термограмм передвижных миксеров. Предложена прецедентная система поддержки принятия решений (СППР) для диагностики текущего состояния передвижного миксера. Разработана структура базы знаний предложенной СППР. Приведены результаты функционирования разработанной интеллектуальной компьютерной системы диагностики технического состояния передвижных миксеров.
Попередній перегляд:   Завантажити - 494.3 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
3.

Емельянова Н. Ю. 
Информационная модель системы мониторинга процесса транспортировки жидкого чугуна [Електронний ресурс] / Н. Ю. Емельянова, В. А. Емельянов // Системи обробки інформації. - 2012. - Вип. 2. - С. 37-41. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/soi_2012_2_9
Проведена декомпозиция компьютерной системы мониторинга процесса транспортировки жидкого чугуна. Приведено описание полученных подсистем и их взаимодействие путем преобразования и передачи информации для системы мониторинга. Описаны основные информационные потоки системы и ее этапы функционирования. Предложена архитектура компьютерной системы мониторинга процесса транспортировки жидкого чугуна. Описаны компоненты системы мониторинга и их назначение.
Попередній перегляд:   Завантажити - 428.009 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
4.

Емельянов В. А. 
Нейросетевой метод определения количественных характеристик металлов [Електронний ресурс] / В. А. Емельянов // Радіоелектронні і комп’ютерні системи. - 2010. - № 4. - С. 169–173. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/recs_2010_4_26
Обоснована актуальность создания нейросетевого метода определения количественных характеристик металлов. Описан нейросетевой метод определения характеристик металлов основанный на обработке изображений их микроструктур. Описана предварительная обработка изображений микроструктур металлов. Разработана структура нейронной сети для определения характеристик металлов. Показаны результаты функционирования нейронных сетей для определения количественных характеристик металлов. Отмечена высокая точность определения характеристик металлов с помощью разработанного метода.
Попередній перегляд:   Завантажити - 298.523 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
5.

Гонтовой С. В. 
Автоматизированная компьютерная система металлографического контроля качества металлов [Електронний ресурс] / С. В. Гонтовой, В. А. Емельянов // Радіоелектронні і комп’ютерні системи. - 2010. - № 5. - С. 197–202. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/recs_2010_5_33
Приведена информационная технология определения показателей качества металлов, на основании которой разработана автоматизированная компьютерная система металлографического анализа. Описана структура разработанной системы и показан ее общий вид. Представлена структура нейронной сети программного анализатора, необходимого для обработки изображений микроструктур металлов. Продемонстрированы результаты функционирования разработанной системы на основании, полученных разработанной системой, изображений микроструктуры стали марки 10ХСНД.
Попередній перегляд:   Завантажити - 339.894 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
6.

Глушков В. А. 
Террор и терроризм: соотношение и разграничение [Електронний ресурс] / В. А. Глушков, В. П. Емельянов // Форум права. - 2011. - № 4. - С. 107-112. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/FP_index
Попередній перегляд:   Завантажити - 315.44 Kb    Зміст випуску     Цитування
7.

Емельянов В. П. 
Объекты преступления и состава преступления при совершении террористических действий [Електронний ресурс] / В. П. Емельянов, М. Н. Иманлы // Форум права. - 2011. - № 4. - С. 247-252. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/FP_index
Попередній перегляд:   Завантажити - 314.045 Kb    Зміст випуску     Цитування
8.

Емельянов В. А. 
Моделирование нейронных сетей распознавания металлографических изображений для диагностики состояния сталей [Електронний ресурс] / В. А. Емельянов // Электротехнические и компьютерные системы. - 2013. - № 12. - С. 125-131. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/etks_2013_12_18
Проанализирована проблема автоматизации технической диагностики состояния сталей. Показана актуальность разработки новых методов и средств автоматизированной диагностики состояния сталей. Предложен алгоритм предварительной обработки металлографических изображений. Разработаны нейронные сети распознавания металлографических изображений на основе MLP и RBF парадигм. Приведены результаты моделирования нейронных сетей распознавания металлографических изображений для диагностики состояния сталей.The problem of the steel technical diagnostic automation was analyzed. The urgency to develop new methods and means of automated diagnostics steels is shown. The algorithm of metallographic images pre-processing was proposed. The neural network structures of the metallographic images recognition, which based on RBF and MLP paradigms, were developed. The neural network modeling results of the metallographic image recognition for diagnosis the steel technical conditions are shown.Проаналізовано проблему автоматизації технічної діагностики стану сталей. Показано актуальність розробки нових методів і засобів автоматизованої діагностики стану сталей. Запропоновано алгоритм попередньої обробки металографічних зображень. Розроблено нейронні мережі розпізнавання металографічних зображень на основі MLP і RBF парадигм. Наведено результати моделювання нейронних мереж розпізнавання металографічних зображень для діагностики стану сталей.
Попередній перегляд:   Завантажити - 382.691 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
9.

Емельянов В. В. 
Моделирование развития сбыта продукции предприятий метизной отрасли [Електронний ресурс] / В. В. Емельянов // Труды Одесского политехнического университета. - 2008. - № 2. - С. 278-282. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Popu_2008_2_55
Попередній перегляд:   Завантажити - 233.875 Kb    Зміст випуску     Цитування
10.

Емельянов В. А. 
Инженерно-геологические и геоэкологические исследования глубоководной зоны Черного моря в 30-м рейсе НИС ''Владимир Паршин'' [Електронний ресурс] / В. А. Емельянов // Доповiдi Національної академії наук України. - 2011. - № 6. - С. 111-123. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/dnanu_2011_6_22
Висвітлено деякі результати експедиційних досліджень у Чорному морі під час 30-го рейсу НДС "Володимир Паршин". Вивчено інженерно-геологічну складову геоекологічних умов певного регіону та окремих локальних ділянок, перспективних для розробки різних видів корисної природної сировини, а також у районах розвитку підводного грязьового вулканізму й активного газовиділення. Під час експедиції одержано фактичний матеріал і дані, що необхідні для проектування технічних засобів для здійснення деяких видів робіт щодо підводної розвідки та видобутку органо-мінеральної сировини. Наведено низку показників складу та фізико-механічних властивостей донних грунтів, запропоновано їх інженерно-геологічну класифікацію.
Попередній перегляд:   Завантажити - 666.846 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
11.

Емельянов В. И. 
Механизм кальцийнезависимого индуцированного отложения каллозы в растительных клетках [Електронний ресурс] / В. И. Емельянов // Доповiдi Національної академії наук України. - 2010. - № 7. - С. 146-149. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/dnanu_2010_7_27
Теоретично обгрунтовано механізм кальцієнезалежного індукованого відкладання калози в системі рослина - патоген. Запропоновано альтернативний шлях синтезу калози в рослинних клітинах, який передбачає використання мономерів цукрів, що входили до складу клітинних стінок патогенного гриба, для формування особистих структур. Розроблено метод перевірки запропонованого механізму в рослинних клітинах.
Попередній перегляд:   Завантажити - 117.831 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
12.

Антощук С. Г. 
Метод нейросетевого прогнозирования изменения состояния объектов диагностики на металлургическом производстве [Електронний ресурс] / С. Г. Антощук, В. А. Емельянов // Электротехнические и компьютерные системы. - 2014. - № 13. - С. 70-76. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/etks_2014_13_10
Реализован метод анализа временных рядов основных параметров объектов диагностики металлургического предприятия, основанный на нейросетевом прогнозировании состояния этих объектов. Описана и обоснована структура нейронной сети для прогнозирования изменения основных параметров передвижных миксеров на металлургическом производстве. Проведенное сравнение различных методов для прогнозирования состояния передвижных миксеров показало лучшую эффективность при нейросетевом прогнозировании.Реалізовано підхід до аналізу часових рядів основних параметрів об'єктів діагностики металургійного підприємства, заснований на нейромережному прогнозуванні стану цих об'єктів. Описано та обгрунтовано структуру нейронної мережі для прогнозування зміни основних параметрів рухомих міксерів на металургійному виробництві. Проведено порівняння різних методів для прогнозування стану рухомих міксерів, що показало кращу ефективність прогнозування за нейромережевого прогнозування.Diagnostic object basic parameters time series analysis method of metallurgical enterprises realized and based on neural network prediction of this objects. The neural network structure for basic parameters of the moving mixers condition prediction has been described. Different methods comparison proved better efficacy prediction in case of neural network forecast background.
Попередній перегляд:   Завантажити - 450.934 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
13.

Емельянов В. А. 
Концептуальная модель интеллектуальной системы поддержки принятия решений для процесса технической диагностики [Електронний ресурс] / В. А. Емельянов // Радіоелектронні і комп’ютерні системи. - 2014. - № 5. - С. 81-85. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/recs_2014_5_17
Предложена концептуальная модель интеллектуальной системы поддержки принятия решений (ИСППР) для процесса технической диагностики объектов по изображениям термограмм на металлургическом производстве. Модель определяет структуру ИСППР в виде совокупности подсистем, а также свойства ее элементов и причинно-следственные связи, присущие системе с учетом специфики диагностики. Описано назначение подсистем ИСППР и их функционирование. Предложено использование метода прецедентов и аппарата нейронных сетей в качестве базовых для ИСППР в технической диагностике объектов по изображениям термограмм на металлургическом производстве.
Попередній перегляд:   Завантажити - 544.517 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
14.

Емельянов В. А. 
Интеллектуальный метод распознавания изображений термограмм с использованием контурного анализа [Електронний ресурс] / В. А. Емельянов, Н. Ю. Емельянова // Системи обробки інформації. - 2013. - Вип. 9. - С. 22-27. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/soi_2013_9_8
Разработан метод распознавания изображений термограмм с использованием контурного анализа. Описан механизм предварительной обработки изображения термограмм на основе контурного анализа ее элементов. Приведена архитектура нейронной сети для распознавания термограмм. Показано применение разработанного метода для анализа изображений термограмм миксеров, которое показало высокую степень достоверности распознавания.
Попередній перегляд:   Завантажити - 377.666 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
15.

Емельянов В. А. 
Объектная модель программного обеспечения для процесса металлографического контроля качества металлов [Електронний ресурс] / В. А. Емельянов // Системи обробки інформації. - 2010. - Вип. 1. - С. 30-33. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/soi_2010_1_9
Показана актуальность создания программного обеспечения (ПО) для процесса металлографического анализа. Приведена объектная модель ПО системы металлографического контроля качества металлов, построенная с помощью унифицированного языка моделирования (UML). Модель отображает основные абстракции предметной области, варианты использования ПО и организацию программных модулей. Объектная модель является основой для построения специализированного ПО.
Попередній перегляд:   Завантажити - 692.679 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
16.

Емельянова Н. Ю. 
Информационная технология процесса контроля перевозки жидкого чугуна [Електронний ресурс] / Н. Ю. Емельянова, В. А. Емельянов // Системи обробки інформації. - 2010. - Вип. 9. - С. 32-35. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/soi_2010_9_11
Обоснована актуальность разработки информационной технологии поддержки принятия решений для процесса контроля перевозки жидкого чугуна. Предложена информационная технология поддержки принятия решений для данного процесса. Охарактеризованы ее основные этапы. Описаны функции и режимы работы инструментального средства, которое реализует методы информационной технологии процесса перевозки жидкого чугуна. Описана диаграмма размещения и функционирование инструментального средства информационной технологии в информационной системе контроля перевозки жидкого чугуна.
Попередній перегляд:   Завантажити - 248.192 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
17.

Емельянов В. А. 
Интеллектуальная информационная технология обработки визуальной информации для диагностики состояния металлов [Електронний ресурс] / В. А. Емельянов // Науковий вісник Національного гірничого університету. - 2014. - № 4. - С. 66-73. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Nvngu_2014_4_12
Цель работы - создание интеллектуальной информационной технологии (ИИТ) обработки визуальной информации для диагностики состояния металлов, которая в отличие от существующих технологий позволит проводить диагностику состояния металла по всем характеристикам (химический состав, структура, свойства). Использованы методы сравнительного анализа, научной абстракции, математического моделирования. Описаны основные этапы ИИТ. Обоснован выбор нейронных сетей (НС) для решения задачи автоматизации металлографического анализа на всех этапах. Показаны результаты функционирования НС по распознаванию металлографических изображений для получения количественных характеристик металла. Показаны результаты функционирования НС по определению свойств исследуемых металлов на примере сталей разных марок. Впервые разработана ИИТ обработки визуальной информации для диагностики состояния металлов, основанная на аппарате НС и элементах теории прецедентов, которая позволяет проводить диагностику состояния металла по всем характеристикам (химический состав, структура, свойства). Научные положения данной работы позволили разработать интеллектуальную информационную технологию обработки визуальной информации для определения свойств металлов, а также программное обеспечение, реализующее методы и этапы разработанной информационной технологии.
Попередній перегляд:   Завантажити - 631.646 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
18.

Емельянов В. А. 
Функциональное моделирование процесса создания интеллектуальных информационных технологий для систем технической диагностики [Електронний ресурс] / В. А. Емельянов // Системи обробки інформації. - 2014. - Вип. 7. - С. 127-131. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/soi_2014_7_28
Обоснована необходимость разработки методологии создания интеллектуальных информационных технологий (ИИТ) для систем технической диагностики (СТД). Разработаны функциональные IDEF0 модели, на основании которых выделен основной спектр функциональных задач процесса создания СТД, базирующихся на обработке визуальной информации. Описаны основные этапы создания СТД, согласно разрабатываемой методологии создания ИИТ.
Попередній перегляд:   Завантажити - 361.462 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
19.

Емельянов В. А. 
Моделирование многослойных нейронных сетей в Matlab для распознавания изображений микроструктур металлов [Електронний ресурс] / В. А. Емельянов // Моделювання та інформаційні технології. - 2014. - Вип. 71. - С. 37-44. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Mtit_2014_71_6
Попередній перегляд:   Завантажити - 382.637 Kb    Зміст випуску     Цитування
20.

Емельянов В. А. 
Метод обработки изображений теплового контроля футерованных объектов [Електронний ресурс] / В. А. Емельянов // Науковий вісник Національного гірничого університету. - 2014. - № 6. - С. 137-143. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Nvngu_2014_6_24
Цель работы - создание метода обработки изображений термограмм футерованных объектов для определения мест прогара их футеровки и корпуса. Для предварительной обработки изображений термограмм применен метод адаптивного преобразования локального контраста, а также фильтры Превитта, Собеля, Робертса и Canny. Использован аппарат нейронных сетей для распознавания термограмм. Описаны этапы метода обработки изображений теплового контроля футерованных объектов. Предложена и описана методика обработки изображений термограмм передвижных миксеров и чугуновозов. Предложен способ улучшения качества изображений термограмм за счет адаптивного преобразования локального контраста. Исследован подход к выделению информативных зон изображения термограмм методом фильтрации. Показаны сравнительные результаты фильтрации изображений термограмм для отделения зон прогара от фона. Разработан алгоритм векторизации изображений термограмм для выделения зон прогара на фильтрованном изображении. Обоснован выбор нейронных сетей для решения задачи распознавания изображений термограмм футерованных объектов. Показаны результаты обработки изображений термограмм передвижных миксеров и чугуновозов для определения их технического состояния. Впервые разработан метод обработки изображений теплового контроля футерованных объектов, основанный на совмещении аппарата нейронных сетей и классических методах обработки изображений, который позволяет проводить диагностику состояния футерованных объектов (определение зон прогара) для предотвращения выхода их из строя. Практическое значение полученных результатов заключается в том, что научные положения данной работы позволяют осуществлять техническую диагностику футерованных объектов посредством определения их зон прогара футеровки и корпуса.
Попередній перегляд:   Завантажити - 454.261 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
...
 
Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів
Пам`ятка користувача

Всі права захищені © Національна бібліотека України імені В. І. Вернадського