Персоналии

Прокофьев Александр Александрович
кандидат физико-математических наук, доктор педагогических наук, заведующий кафедрой высшей математики-1 Национального исследовательского университета «МИЭТ» (124498, г. Москва, г. Зеленоград, пл. Шокина, д. 1.)

Статьи автора

Писан способ предварительной быстрой фокусировки радиолокационного изображения, регистрируемого радиолокатором с синтезированной апертурой, установленным на малом летательном аппарате. Предложенный алгоритм обеспечивает подбор параметров путем оптимизации целевой функции и позволяет получить радиолокационное изображение с разрешающей способностью менее 1 м.

  • Просмотров: 1407 | Комментариев : 0

Представлен опыт внедрения информационно-измерительных технологий и имитационного моделирования в практику стендовой отработки различных изделий ракетно-космической техники. Рассмотрен пример использования нейросетевого имитационного моделирования применительно к задаче построения прогностической модели прироста давления в насосе горючего турбонасосного агрегата жидкостного ракетного двигателя в зависимости от скорости потока и концентрации полимерной присадки. Приведены этапы программной реализации соответствующей нейросетевой модели, а также описание пользовательского интерфейса. С помощью модели уточнена оптимальная концентрация полимерной присадки, позволяющая увеличить КПД насоса горючего жидкостного ракетного двигателя.

  • Просмотров: 1460 | Комментариев : 0

Алгоритм предварительной обработки данных для обучения нейронной сети типа многослойный персептрон используется для формирования обучающего множества из исходных данных, а также для уточнения вида нейрона за счет вычисления его характеристики на базе выборочных констант Липшица и определения константы Липшица нейронной сети. В работе показано применение алгоритма предварительной обработки данных типа многослойный персептрон для формирования обучающего множества и приведены вычисления характеристики нейрона конкретной нейронной сети. Разработанный алгоритм позволяет сформировать обучающее множество со значением энтропии больше, чем при формировании его случайным образом, а также дать оценку характеристики нейрона снизу и уточнить его вид. При решении задачи с применением описанного алгоритма получены прирост энтропии обучающего множества на 0,14 бит и уменьшение среднеквадратичной ошибки обучения на 0,098.

  • Просмотров: 1948 | Комментариев : 0

Для стандартного алгоритма JPEG с постоянной таблицей Хаффмана построена модификация JPEG-IT, изменяющая этап энтропийного кодирования коэффициентов дискретного косинусного преобразования каждого блока 8´8 пикселей. На основе набора 24 оригинальных изображений из базы Kodak проведено сравнение стандартного алгоритма JPEG и модификации JPEG-IT. Как показали результаты, усредненные по всем изображениям, JPEG-IT дает выигрыш в сжатии до 20 % по сравнению со стандартным алгоритмом JPEG.

  • Просмотров: 1489 | Комментариев : 0

124498, г. Москва, г. Зеленоград, площадь Шокина, дом 1, МИЭТ, ауд. 7231

+7 (499) 734-62-05
magazine@miee.ru