Цель исследования. Обеспечение заданной точности последовательных и параллельных движений в голеностопе, колене, бедре активного реабилитационного экзоскелета нижних конечностей с одновременной частичной разгрузкой голеностопного и коленного суставов от осевых нагрузок за счет установки одного из приводов вращательного движения на бедерном суставе. Задачи: разработка и реализация стратегии активно - пассивного движения (АПД), при которой фазы пассивного движения нижних конечностей (при этом, экзоскелет обеспечивает перемещение конечностей), сочетаются с фазами активного движения, когда сам пациент осуществляет желаемое движение, а экзоскелет ассистирует ему. Сравнительный анализ результатов экспериментов и оценка адекватности и применимости математической модели.

Методы. Исследование выполнено в соответствии с общепринятыми методами проведения и планирования экспериментальных исследований. При моделировании движения нижних конечностей учитываются параметры, характеризующие силовое взаимодействие экзоскелета и человека, что позволяет определять реакции в тазобедренном шарнире и синтезировать параметры системы управления с учетом внешних возмущающих воздействий.

Результаты. Разработана математическая модель движения нижних конечностей реабилитационного тренажерно - обучающего комплекса, отличающаяся от известных тем, что наряду с учетом кинематических и динамических особенностей движения звеньев реабилитационного устройства, учитываются параметры, характеризующие силовое взаимодействие экзоскелета и человека, что позволяет определять реакции в тазобедренном шарнире и синтезировать параметры системы управления с учетом внешних возмущающих воздействий.

Заключение. Предлагаемая в работе математическая модель и структура реабилитационного аппарата в виде плоского манипулятора – экзоскелета, оснащенного двумя приводами, один из которых совмещен с осью тазобедренного сустава человека, позволяет скомпенсировать влияние активных и реактивных сил, действующих на тазобедренный сустав человека при выполнении медицинских манипуляций.

Цель работы. Изучение микроструктуры экспериментальных заготовок новых безвольфрамовых твердых сплавов.

Методы. Экспериментальный твердросплавный порошковый материал (шихту) сплавляли методом синтеза материалов путем импульсного плазменного сплавления, позволяющего получать высококачественные компактные изделия из металлических порошков и композитов с минимальными потерями материала и энергии (SPS – Spark Plasma Sintering). Метод основан на воздействии электрического тока высокого напряжения и импульсивного характера на металлические частицы, находящиеся внутри пресс-формы. Этот процесс сопровождается образованием высокотемпературной плазмы, возникающей непосредственно вокруг каждой отдельной металлической частицы. Плазма вызывает быстрое локальное повышение температуры и давления, что способствует интенсивному диффузионному взаимодействию частиц и образованию плотных структурированных изделий. Микроструктура сплава была исследована на растровом электронном микроскопе QUANTA 600 FEG.

Результаты. Сплав имеет сложную микроструктуру, состоящую из различных фаз и включений. 1. Фаза карбида титана (TiC): крупные зерна, которые представляют собой карбид титана (TiC), имеют Кнеправильную форму и распределены равномерно по всему объему сплава; карбид титана является важной составляющей сплава, так как он обеспечивает высокую твердость и износостойкость. 2. Матрица сплава: между зернами карбида титана расположена матрица сплава, которая, состоит из никеля (Ni) и молибдена (Mo). Эта матрица обеспечивает пластичность и прочность сплава; матрица имеет зернистую морфологию, что указывает на наличие мелких зерен, которые являются результатом термообработки в процессе импульсного плазменного сплавления. 3. Дефекты и дислокации: имеются мелкие дефекты и дислокации, особенно вблизи границ раздела фаз. Эти дефекты могут способствовать формированию дополнительного резервуара прочности и устойчивости к усталостным разрушениям.

Заключение. Исследование микроструктуры нового безвольфрамового твердого сплава показало, что сплав имеет сложную двухфазную структуру, состоящую из карбида титана и матрицы, обогащенной никелем и молибденом. Такая структура обеспечивает сплаву высокую твердость, износостойкость и прочность. Наличие дефектов и дислокаций может способствовать улучшению механических свойств сплава. Эти результаты подтверждают перспективность разработки новых безвольфрамовых твердых сплавов, которые могут стать альтернативой традиционным материалам, содержащим дорогостоящий вольфрам.

Цель исследования. Целью данного исследования является анализ конструктивных возможностей и ограничений применения текстильно-армированного бетона (ТАБ) в кровельных системах спортивных сооружений, с особым вниманием к консольной конструкции крыши стадиона, адаптированной под климатические условия Сочи.

Методы. В исследовании используется расчетная модель консольной кровельной конструкции, выполненной из ТАБ, с геометрией консольного выноса 22,735 м и общей шириной 84,4 м. Для анализа применяются численные методы с использованием конечно-элементной модели в ANSYS. Рассматриваются нагрузки, включая снеговые и ветровые, с соответствующими нормативами для Сочи. В ходе расчётов исследуются различные варианты толщины покрытия и длины консольного выноса.

Результаты. Результаты расчётов показывают, что применение ТАБ значительно улучшает жесткость конструкции, снижая вертикальные перемещения консоли на 30–35% по сравнению с традиционным армоцементом. Также, при уменьшении толщины покрытия до 200 мм, сохраняется достаточная жесткость конструкции, что позволяет уменьшить материалоёмкость. В результате удлинение консольного выноса на 3–4 м возможно без превышения предельных значений прогибов.

Заключение. Исследование показало, что использование ТАБ для кровельных конструкций спортивных сооружений позволяет добиться значительных улучшений в жесткости и материалоёмкости, обеспечивая возможность увеличения пролётов или сокращения толщины покрытия без потери эксплуатационных характеристик. Это открывает новые возможности для проектирования лёгких и эффективных конструкций в условиях южных регионов России.

Цель исследования. В статье рассматривается инновационный метод повышения экологических характеристик теплогенераторов в системах автономного теплоснабжения, основанный на применении гранулированного доменного шлака в качестве адсорбента с целью удаления вредных веществ из дымовых газов, а именно оксидов азота и углерода. Представлены результаты экспериментов, подтверждающих эффективность этого метода.

Методы. В исследовании рассмотрена работа опытно-промышленной установки с расчётом ее эффективности. Для этого использованы данные, полученные в ходе экспериментов на этой установке, которая была установлена на дымовую трубу с целью очистки дымовых газов от вредных газов (оксиды азота и углерода).

Результаты. Разработанная опытно-промышленная установка позволяет снизить содержание оксидов азота в сбросных и дымовых газах в атмосферу на 50-55%, также удалось снизить концентрацию оксидов углерода на 27,7%. Снижение оксидов углерода в выбросах варьируется от 16,7 до 26,7%. В процессе работы установки использовался доменный шлак с гранулами размером от 5 до 10 мм. Установка эффективно очищает дымовые и сбросные газы в течение 720 часов между циклами регенерации доменного шлака, на который требуется до 52,5 литров воды.

Заключение. Опытно-промышленная установка очистки дымовых газов теплогенераторов систем поквартирного теплоснабжения с использованием адсорбционной очистки и гранулированного доменного шлака в качестве адсорбента является эффективным методом управления экологическими параметрами. Она позволяет снизить содержание вредных компонентов в дымовых газах, включая оксиды азота (NO_x), в том числе NO), оксид углерода (CO) и диоксид углерода (CO₂). Метод позволяет управлять экологическими параметрами теплогенераторов, исключать необходимость отвода и утилизации конденсата и повышать технико-экономические и экологические параметры теплогенерирующей системы поквартирного теплоснабжения.

Цель исследования. В статье приводится математическое описание процесса теплопередачи при комбинированной утилизации низкопотенциальной теплоты сбросных газов и вентиляционных выбросов в каналах многослойного пластинчатого рекуператора.

Методы. С целью описания работы комбинированной системы утилизации сбросных газов и вентиляционных выбросов разработана математическая модель, учитывающая распределение воздушных потоков в каналах пластинчатого рекуператора при утилизации низкопотенциальной теплоты, переносимой воздушной массой и теплопередачи через плоскую многослойную стенку со встроенными полупроводниковыми элементами Пельтье, на основе которой создана методика разработки и проектирования высокоэффективных и экономичных систем утилизации низкопотенциальной теплоты с попутной генерацией термоэлектричества.

Результаты. Разработана математическая модель, описывающая работу комбинированной системы утилизации сбросных газов и вентиляционных выбросов, включающую потокораспределение в каналах пластинчатого рекуператора, утилизацию теплоты с использованием термоэлектрических элементов Пельтье и их влияния на процесс теплопередачи через плоскую многослойную стенку, которая в дальнейшем позволит создать методику проектирования высокоэффективных и экономичных систем утилизации теплоты, оптимизировать процессы тепло- и массообмена, проводить численные эксперименты с оценкой экономической эффективности.

Заключение. С целью повышения эффективности систем утилизации низкопотенциальной теплоты сбросных газов и вентиляционных выбросов создана математическая модель, включающая в себя распределение воздушных потоков в межпластинчатом пространстве рекуператора, процесс теплопередачи через плоскую многослойную стенку с установленными плоскими полупроводниковыми элементами Пельтье.

Цель исследования. Задача распознавания жестов в системах компьютерного зрения имеет важное значение для разработки доступных интерфейсов взаимодействия человека с компьютером, в том числе и для людей с ограниченными возможностями. Традиционные методы, например использование ручного выделения признаков (HOG, SIFT) в сочетании с классификаторами типа SVM, обладают ограниченной точностью и чувствительны к изменениям освещения, фона и позы руки. Целью данной работы является построение и обучение сверточной нейронной сети (CNN) для эффективной классификации жестов на основе набора данных Sign Language MNIST. В рамках исследования решались задачи предобработки данных, проектирования архитектуры модели, её обучения и оценки качества распознавания на тестовом наборе.

Методы. Использовались библиотеки TensorFlow и Keras для реализации CNN. Модель включает сверточ-ные слои для извлечения локальных признаков, слой Flatten для векторизации, полносвязные слои с функ-цией активации ReLU и выходной слой с Softmax. Обучение проводилось с использованием оптимизатора Adam и функции потерь sparse_categorical_crossentropy на 27 455 изображениях, тестирование — на 7 172 примерах.

Результаты. Предложенная модель достигла точности 89,14 % на тестовом наборе данных после 18 эпох обучения, что превосходит результаты традиционных методов (HOG + SVM – 70,1 %) и простых нейронных сетей (78,4 %).

Заключение. Применение сверточных нейронных сетей для классификации жестов является эффективным подходом, обеспечивающим высокую точность и устойчивость к вариациям входных данных, что делает его перспективным для задач компьютерного зрения и разработки систем жестового взаимодействия.

Цель исследований заключается в создании модели компилятора функционального языка Common Lisp, реализации этой модели и тестировании модели компилятора с помощью целевой виртуальной машины, чтобы увеличить скорость выполнения программ.

Методы. С помощью денотационной семантики была построена формальная модель компилятора функционального языка Common Lisp. Компиляция происходит в несколько этапов. На первом этапе исходный язык преобразуется в промежуточный lambda-язык, в котором все макросы раскрываются, встроенные формы преобразуются в аналогичные выражения, а имена переменных заменяются на локальные, глобальные и глубокие ссылки. На втором этапе выражение на промежуточном языке преобразуется из древовидной структуры в линейный список из примитивных инструкций целевой виртуальной машины.

Результаты. Полученные в результате компиляции примитивные инструкции кодируются с помощью специального ассемблера в числовой код для выполнения на целевой виртуальной машине. Также в результате компиляции получаются список констант и размер памяти необходимый для работы скомпилированной программы. Целевая виртуальная машина состоит из отделов памяти для кодированной программы, констант, глобальных переменных, стека, списка кадров активации, регистров (аккумулятор, указатель стека, указатель команд, текущий кадр активации). Кадры активации представляют собой объекты-массивы, которые хранят указатель на предыдущий кадр, номер уровня глубины вызовов и локальные аргументы. Сборка мусора происходит с помощью метода пометки и очистки.

Заключение. В результате работы была построена и реализована модель компилятора функционального языка Common Lisp. По сравнению с интерпретатором скорость работы программы возросла в среднем в 20 раз. Дальнейшее увеличение скорости можно достичь с помощью различных оптимизаций компилятора на разных стадиях. Из простых оптимизаций можно отметить: оптимизацию арифметических выражений, устранение лишних команд, упрощение выражений.

Цель исследования. Исследование направлено на изучение возможностей применения когнитивных технологий (КТ) для эффективного решения плохо формализуемых задач в сфере анализа больших объемов текстовых данных. Особое внимание уделяется задаче автоматического конспектирования текстов — одной из важнейших проблем современной науки и техники, стимулирующей активное развитие методов искусственного интеллекта и машинного обучения.

Методы. Для достижения поставленной цели применялся извлекательный метод автоматического составления конспекта. Этот подход предполагает выбор наиболее значимых фрагментов исходного текста путем выделения отдельных предложений или фраз на основании определенных критериев. Использовались следующие критерии отбора: частота встречаемости слов; семантическая важность слов и выражений; позиция предложений внутри документа. Эти показатели позволяют выделить основные мысли текста и создать компактное резюме, сохраняющее смысл исходного материала.

Результаты. В ходе экспериментов была разработана программа на языке программирования Python, реализующая извлеченный метод конспектирования. Алгоритм основан на анализе частоты появления ключевых слов в тексте, что обеспечивает эффективную оценку значимости каждого предложения. Программа обладает рядом преимуществ: простота реализации и эксплуатации; открытый исходный код, позволяющий легко адаптировать решение под конкретные нужды пользователей; высокая эффективность при обработке значительных объемов текстовой информации. Разработанный инструмент демонстрирует способность эффективно создавать краткое изложение текста, сохраняя основную смысловую нагрузку и структуру оригинального содержания.

Заключение. Использование когнитивного алгоритма позволило значительно повысить производительность процесса анализа и обработки текстовой информации. Предложенная методика способна автоматизировать рутинные операции по составлению конспектов, помогая специалистам быстро получать общее представление о содержании крупных документов и публикаций. Это особенно актуально в условиях современного информационного общества, характеризующегося постоянно растущими потоками данных, которые требуют быстрого и качественного осмысления. Таким образом, исследование показало перспективность внедрения когнитивных технологий в сферу автоматизации интеллектуального труда и предложило практическое решение актуальной проблемы конспектирования больших объемов информации, которое может стать важным помощником для специалистов и исследователей.

Цель исследования. Цель исследования заключается в оценке эффективности гибридного алгоритма, сочетающего генетический алгоритм (ГА) и метод наименьших квадратов (МНК), предназначенный для идентификации параметров биоимпеданса в задачах диагностики легочных патологий. Основное внимание уделено повышению точности измерений (норма невязки ≤ 0.09) и разработке рекомендаций по интеграции метода в программно-аппаратные комплексы (ПАК) для биомедицинской диагностики.

Методы. Исследование выполнено на базе модуля E20-10 («L-Card»), формирующего синусоидальные сигналы, с использованием электродов ЭКГ. для минимизации паразитных емкостей. Параметры биоимпеданса идентифицированы с помощью гибридного алгоритма, в котором генетический поиск сочетался с методом наименьших квадратов, включая регуляризацию (λ=0.1). Анализ данных проводился методом Коула, а управление измерениями — через ПО, реализованное на Delphi, обеспечившее обработку сигналов в реальном времени.

Результаты направлены на создание основы для автоматизации интерпретации данных с использованием нейросетевых техно-логий, направленных для классификации заболеваний с точностью не менее 97.5%. На основе модуля E20-10 и комплекса, разработанного для измерения и биологического анализа. Среднее расстояние между данными модели и Xperiment составляет 4% (стандартное 0,09 бесчеловечно). Ошибка идентификации REXTRA не превышает 2,1%, что подтверждает надежность метода в условиях клинического вмешательства.

Заключение. Исследование подтвердило, что гибридный алгоритм обеспечивает высокую точность (норма невязки 0,09) и способность регенерировать при определении биологических параметров. Анализ характеристик амплитудной и частотной фазы, которые позволили разработать классификации, которые могут автоматизировать постановку диагноза заболевания легких. Результаты показали, что потенциал метода создания медицинского диагностического пакета, который может работать в режиме реального времени (1 сек на анализ). Тем не менее, для клинической реализации необходимы дополнительные исследования живых субъектов, а также адаптация алгоритмов с различными заболеваниями.

Целью исследования является создание моделей и конвейерных схем для высокопроизводительной обработки унитарных кодов в однородных вычислительных системах.

Методы исследования основаны на теории проектирования однородных вычислительных систем, методах синтеза итеративных сетей и систем искусственного интеллекта. Унитарные коды являются сигнально-информационной базой для анализа и планирования параллельных процессов в однородных вычислительных системах. Известные одномерные и двумерные итеративные сети являются основой для создания однородных конвейерных схем и рекуррентных вычислений в них. Тем не менее итеративные сети, состоящие из однородных вычислительных ячеек с регулярными связями, по умолчанию реализуют единственный вычислительный процесс и, как правило, одну поисково-вычислительную функцию Для повышения удельной производительности работы конвейерных схем развиты принципы мульти функциональности и мульти конвейеризации, позволяющие реализовывать на каждом такте работы конвейера работу нескольких ячеек, реализующих более одной операции.

Результаты. Созданы практически значимые конвейерные схемы с организацией нескольких локальных вычислительных процессов, имеющих собственные стартовые точки, что необходимо для эффективной работы однородных вычислительных систем – реконфигурируемые вычислительные структуры, машины баз данных и знаний, ассоциативные процессоры и др. Сравнительные оценки конвейерных схем проведены для общезначимых операций обработки унитарных кодов: арбитраж, формирование правой, левой серии логических «1». Показано, что применение принципов мультифункциональности и мультиконвейеризации обеспечивает пропорциональное уменьшение времени, приходящегося на одну операцию.

Заключение. Синтез параллельно-конвейерных схем обработки унитарных кодов на базе итеративных сетей основан на объединении и развитии принципов тактирования ячеек, мультифункциональности ячеек, мультиконвейеризации, что позволяет вести эффективную обработку потоков унитарных кодов, имеющих дуальную трактовку элементов (цифра/символ).

Цель исследования. Целью проведенного исследования является создание специализированной геоинформационной системы в качестве единой платформы для систематизации и автоматизации работы с пространственными и семантическими данными при планировании и проведении мониторинга состояния пунктов государственной геодезической и государственной нивелирной сетей на территории Курской области, а также формирования отчетной электронной документации для передачи актуальной информации в Федеральный фонд пространственных данных.

Методы. На основе объектно-ориентированного анализа предметной области сформулированы функциональные требования к специализированной геоинформационной системе. Построена концептуальная модель системы для реализации функциональных требований. На основе объектно-связного метода спроектирована реляционная база данных централизованного хранения и анализа семантической и пространственной информации о пунктах государственных геодезических сетей. Для визуализации данных об актуальном состоянии и расположении на местности пунктов геодезических сетей применен метод тематического картографирования.

Результаты. Разработана кроссплатформенная web-ориентированная специализированная геоинформационная система, предоставляющая пользователям следующий набор функций: визуализация расположения и актуального состояния пунктов государственной геодезической и государственной нивелирной сетей на карте Курской области; преобразование координат из системы WGS 84 в систему МСК 46; поддержка базы данных в актуальном состоянии; поиск пунктов с применением различных фильтров; определение расстояний между точками или произвольными отрезками на карте; расчёт геодезических координат охранных зон пунктов; изображение на карте границ охранных зон пунктов; построение оптимального маршрута для перемещения между пунктами; операции экспорта/импорта файлов элект-ронных таблиц.

Заключение. Разработанная геоинформационная система может применяться специалистами геодезических служб и отделов государственного земельного надзора для сбора, хранения, редактирования, визуализации и анализа пространственных и семантических данных при планировании и проведении мониторинга состояния пунктов государственных геодезических сетей, а также при формировании отчётной документации для передачи актуальной информации в Федеральный фонд пространственных данных.

Цель исследования. Актуальной проблемой в системах конструирования сайтов является цена и доступность. Следовательно, актуальна задача разработки системы конструирования веб-сайтов, расчитанной на широкий круг пользователей, и обеспечения свободного доступа к ней. Целью данного исследования является разработка программно-информационной системы для конструирования веб-сайтов.

Методы. Конструктор веб-сайтов был написан на языке PHP. Также при реализации конструктора для создания пользовательского интерфейса были использованы HTML, CSS, JavaScript и Bootstrap. Для работы с данными использовалась CУБД МуSQL, распространяемая под лицензией GNU General Public License, что обеспечивает её бесплатное использование, снижая финансовые затраты для пользователей программного продукта. МуSQL характеризуется высокой производительностью, стабильностью функционирования и поддержкой кроссплатформенности данных и кода. Администрирование базы данных выполняется с помощью веб-приложения с открытым исходным кодом phpMyAdmin.

Результаты. Разработанным конструктором веб-сайтов предоставляются следующие возможности пользователю: навигация в пользовательском меню; регистрация нового пользователя, авторизация зарегистрированного пользователя, выход из кабинета; создание, удаление сайта; добавление и удаление блока, редактирование текста, цвета и фона блока; редактирование фона сайта. Система представляет собой единый модуль, обеспечивающий управление созданными сайтами и редактирование их содержимого. Система представляет собой единый модуль, обеспечивающий управление созданными сайтами и редактирование их содержимого. Результатом работы пользователя является HTML-файл, содержащий созданный веб-сайт, и связанные с ним CSS-файлы. В ходе тестирования была проанализирована работоспособность конструктора при реализации всех предоставляемых функций.

Заключение. Разработанный конструктор работает стабильно и готов к внедрению. Система призвана упростить создание веб-сайтов, минимизируя временные и финансовые затраты. Созданный конструктор веб-сайтов может быть использован широким кругом пользователей.

Цель работы. Разработка и валидация методики адаптивных НКК с гибридной оптимизацией весов и динамической коррекцией функций принадлежности для нестабильных рынков.

Методы. Методология включает предложение трехуровневой архитектуры НКК (5 входов, 4 скрытых узла, 3 выхода), инициализированной методом Саати с коэффициентом согласованности CR=0.038; гибридную оптимизацию весов, сочетающую алгоритм роя частиц (PSO) и адаптивную регуляризацию; а также ежеквартальную адаптацию трапециевидных функций принадлежности на основе потоковой кластеризации методом Streaming C-means и сглаживания экспоненциальным взвешиванием (EMA).

Результаты. Результаты тестирования на данных розничной сети N (временной охват 62 недели, 345 наблюдений) показали: высокую точность прогнозирования с MAPE 7.2% (95% доверительный интервал [6.8;7.6]), что статистически значимо ниже (p<0.01) ошибок моделей LSTM (9.8%) и статической НКК (15.8%), и сопоставимо с точностью XGBoost (7.8%, p=0.12), при этом адаптивная НКК обеспечивает превосходство в интерпретируемости каузальных связей (например, вес влияния маркетингового бюджета на объем продаж w₁₁=0.78±0.05); повышенную робастность, выразившуюся в меньшем приросте ошибки прогноза в шоковый период марта (+49.2% для адаптивной НКК против +86.9% для LSTM); и значительную экономическую эффективность, подтвержденную результатами внедрения в ERP-систему: снижение логистических издержек на 15.2% (абсолютная экономия 5.1 млн руб.), сокращение оборачиваемости запасов с 18.3 до 15.1 дней, квартальный ROI 287.5% и расчетная чистая приведенная стоимость (NPV) проекта 9.2 млн руб. (95% ДИ [8.1;10.3]).

Заключение. Разработанная методология обеспечивает высокоточное, интерпретируемое и робастное прогнозирование продаж в нестабильных рыночных условиях, доказав свою практическую эффективность и экономическую целесообразность. Перспективные направления развития включают автоматизацию построения карт с использованием GAN, ускорение вычислений за счет реализации на CUDA и интеграцию с графовыми нейронными сетями (GNN).

Цель исследования. Повышение достоверности распознавания объектов на изображении путём исследования влияния гамма-коррекции входного изображения на качество распознавания объектов на нём.

Методы. Предварительная обработка входных изображений, полученных с помощью комплекса видеофиксации нарушений правил дорожного движения, установленного в городе Курске, включает гамма-коррекцию, преобразования из RGB в градации серого, размытия фильтром Гаусса, выделения границ объектов на основании алгоритма Canny, классификации объектов с помощью алгоритма YOLO.

Результаты. Рассмотрены основные преимущества систем регулирования дорожного движения с адаптивным управлением. Описана структурная схема системы управления пешеходных переходом и этапы предварительной обработки входного изображения, включающие гамма-коррекцию, и их влияние на достоверность детектирования объектов. Проведён расчёт показателя Recall для количественной оценки эффективности детекции при различных значениях гамма-коррекции каждого из рассматриваемых классов: пешеходы (Recall = 0,46), автомобили (Recall =0,824), светофоры (Recall =0,60).

Заключение. Результаты серии проведённых экспериментальных исследований доказывают положительное воздействие гамма-коррекции на эффективность распознавания только некоторых классов объектов, таких как светофоры, требуя минимального значения γ ≈ 1,5 (гамма 100) для начала распознавания. Детекция других рассмотренных классов, таких как пешеходы и автомобили, остаётся стабильной при любых значениях гамма из диапазона [0; 200]. Наибольшее количество обнаружений зафиксировано при гамме 20 и 80 для пешеходов и при гамме 60, 100 и 120 для автомобилей.

Цель исследования. Разработка максимально эффективного, в контексте современных технических средств реализации интеллектуальных систем, предназначенных, в т.ч., для решения задач распознавания образов, алгоритма самообучения двухслойной модели нейронной сети, который будет основан на наращивании числа нейронов и вариации весовых коэффициентов синаптических связей, с возможностью распространения его на многосвязную нейронную сеть высокого порядка с внутренним произведением векторов.

Методы. Для решения поставленной задачи в данной работе предложен подход к синтезу многосвязной модели нейронной сети высокого порядка с внутренним произведением векторов, а также алгоритм самообучения такой нейронной сети, предусматривающий оперативную коррекцию элементов матрицы эталонов вместо традиционной вариации весовых коэффициентов синаптических связей с целью снижения ресурсоёмкости выполняемых операций.

Результаты. Предложенный метод был реализован в виде программного приложения в привязке к самообучению нейронной сети высокого порядка на звукотипах речевых сигналов, представленных в растровом виде с предварительной их сегментацией из общего потока и преобразованием в полярных координатах с целью удобства обработки и хранения полученных образов в качестве обучающей выборки.

Заключение. Разработанный алгоритм в ходе проведения тестирования его программной реализации, за счёт исключения ресурсоёмкой операции вариации весовых коэффициентов и заменой её на непосредственную коррекцию матрицы эталонов, показал достаточно высокую эффективность, сходимость за конечное число шагов, обусловленную ограничением количества кодов первого приближения эталонных векторов, а также заметное быстродействие по сравнению с известными аналогами.