Для решения задачи классификации деталей по ЕСКД предлагается использовать экспертную систему, состоящую из эмулятора нейронной сети Хемминга и семантической модели представления знаний с прямым выводом на ней. Такое сочетание нейрокибернетики и информационного подхода к созданию экспертной системы позволяет либо в автоматическом режиме определять характеристику детали по её изображению, либо в полуавтоматическом, запрашивая у пользователя недостающую информацию, если одного изображения недостаточно.    

Ключевые слова: экспертная система, распознавание изображений, автоматизированное проектирование, нейронные сети, классификационная характеристика детали.

05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Решение задачи идентификации железнодорожных подвижных единиц является актуальным при переходе от автоматизированных систем управления (АСУ) с ручным вводом данных к среде автоматического моделирования поездной и вагонной ситуации. Наиболее приемлемым с экономической и организационной точек зрения методом идентификации является оптическое распознавание инвентарных номеров подвижных единиц. Однако при использовании такой технологии возникает вопрос о достоверности распознавания. В настоящей статье представлен качественно новый подход к оптической идентификации вагонов, основанный на использовании интегральных устойчивых конструктивных признаков вагонов и позволяющий значительно повысить уровень достоверности распознавания. Действие предлагаемого метода было исследовано на объекте внедрения системы автоматического распознавания номеров вагонов (АРНВ). Проведенные вычислительные эксперименты доказали актуальность применения описываемого метода при оптическом распознавании «слабочитаемых»  инвентарных номеров подвижных единиц.

Ключевые слова: АСУ, идентификация номеров, подвижная единица, оптическое распознавание, АРНВ, устойчивые признаки

05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В работе рассматривается система, созданная для помощи при организации квалификационного тестирования экспертных групп, а так же в предоставлении программного инструментария для проведения экспертной и автоматизированной кластеризации и классификации приборов и устройств железнодорожной автоматики. Областью применения данного комплекса являются интеллектуальные системы, устройства, и иное оборудование в работе с которым требуется систематическое проведение классификационных измерений. Представлено программное приложение, разработанное на языке программирования высокого уровня Borland Delphi.

Ключевые слова: экспертная система, кластеризация, классификация, приемо-сдаточные испытания, диагностика технического состояния

05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Сведения об авторах выпуска №1 (2013)

Ключевые слова: авторы