https://elib.gsu.by/handle123456789/90 Thu, 16 Apr 2026 13:00:11 GMT 2026-04-16T13:00:11Z https://elib.gsu.by/handle123456789/84618 Title: Математическая модель изображения местности с учетом гиперспектральных и спектрально-поляризационных характеристик Authors: Сергеенко, А.В.; Хижняк, А.В.; Липлянин, А.Ю.; Siarheyenka, A.V.; Khizniak, A.V.; Liplianin, A.Y. Abstract: В статье представлена разработанная математическая модель изображения, содержащая гиперспектральные и спектрально-поляризационные характеристики наблюдаемой сцены для оптико-электронных систем. Особенностью предложенной модели являются, во-первых, наличие гиперспектральных и спектрально-поляризационных характеристик; во-вторых, использование авторской математической модели для построения карты областей фоновой составляющей; в-третьих, использование искусственной нейронной сети для формирования гиперспектральных характеристик. В статье приведены количественные оценки адекватности разработанной и существующих математических моделей. = The article presents a developed mathematical image model containing hyperspectral and spectral-polarization characteristics of the observed scene for optoelectronic systems. A special feature of the proposed model is, firstly, the presence of hyperspectral and spectral-polarization characteristics; secondly, the use of the author’s mathematical model to build a map of the regions of the background component; thirdly, the use of an artificial neural network to form hyperspectral characteristics. The article provides quantitative estimates of the adequacy of the developed and existing mathematical models. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://elib.gsu.by/handle123456789/84618 2026-01-01T00:00:00Z https://elib.gsu.by/handle123456789/83442 Title: Применение комплекса математических методов для диагностики дегенеративно-дистрофических изменений поясничного отдела позвоночника Authors: Борчик, Е.М.; Якимов, Д.А.; Владова, А.Ю.; Демиденко, О.М.; Алексейков, М.В.; Borchyk, K.M.; Yakimov, D.A.; Vladova, A.Yu.; Demidenko, O.M.; Alekseikov, M.V. Abstract: Рассматривается постановка диагноза «остеохондроз» поясничного отдела на основании измерения межпозвонковых расстояний на рентгеновских снимках в поясничном отделе. Для более точной диагностики и автоматизации предлагается комплекс методов математического анализа данных, позволяющих во множестве снимков пациентов и соответствующих измерений межпозвонковых расстояний отделить здоровых пациентов, заболевших и пограничные случаи заболевания. = The diagnosis of lumbar osteochondrosis based on measurement of intervertebral distances on lumbar x-rays is reviewed. For more accurate diagnosis and automation, a set of methods of mathematical data analysis is proposed, allowing to separate healthy patients, diseased patients and borderline cases of the disease in a set of patient images and corresponding measurements of intervertebral distances. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT https://elib.gsu.by/handle123456789/83442 2025-01-01T00:00:00Z https://elib.gsu.by/handle123456789/78376 Title: Дискретная оптимизация для задачи факторизации Authors: Чагочкин, А.А.; Chagochkin, A.A. Abstract: Рассмотрена задача факторизации натуральных чисел на простые множители в контексте дискретной оптимизации и машинного обучения. Предложен подход с разложением на слагаемые и связанная функция для использования с генетическими алгоритмами (в качестве фитнес функции) и нейронными сетями (в качестве функции ошибки). Проведен статистический анализ изменений функции дискретного преобразования оптимального делителя с целью аппроксимации области оптимальных дискретных преобразований для пробного делителя. = The paper addresses the factorization of natural numbers into prime factors task in the context of discrete optimization and machine learning. The approach with decomposition into summands and the associated function for using with genetic algorithms (as fitness function) and neural networks (as error function) is proposed. The statistical analysis of changes in the discrete transformation function of the optimal divisor is performed in order to approximate the scope of optimal discrete transformations for a trial divisor. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT https://elib.gsu.by/handle123456789/78376 2025-01-01T00:00:00Z https://elib.gsu.by/handle123456789/78375 Title: Технология адаптивного управления автоматизированными производственными системами на основе нейронных сетей Authors: Прохоренко, В.А.; Смородин, В.С.; Prokhorenko, V.A.; Smorodin, V.S. Abstract: Представлена технология адаптации управления, основанная на синтезе нейрорегуляторов с использованием нейросетевых алгоритмов. Технология включает процедуру синтеза нейрорегулятора, которая использует алгоритмы оптимизации архитектуры нейронной сети. Предложенный подход к разработке предусматривает возможность задания численных критериев оценки качества адаптации и применения имитационной модели системы управления технологическим процессом. При наличии регулятора-прототипа осуществляется моделирование динамики его функционирования для улучшения адаптационных характеристик системы. = The paper presents a control adaptation technology based on the synthesis of neuroregulators using neural network algorithms. The technology includes a procedure for synthesizing a neuroregulator, which uses algorithms for optimizing the neural network architecture. The proposed approach to development provides for the possibility of setting numerical criteria for assessing the quality of adaptation and using a simulation model of the process control system. In the presence of a prototype regulator, the dynamics of its functioning are simulated to improve the adaptive characteristics of the system. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT https://elib.gsu.by/handle123456789/78375 2025-01-01T00:00:00Z