Поисковый запрос:  - ( Ключевое слово= НЕЙРОННАЯ СЕТЬ )

Аннотация: В данной научной статье описывается проблема определения величины физических напряжений в рельсах, рассматривается один из возможных путей решения данной проблемы. Путем рассуждений и сравнений в работе определен метод интеллектуального анализа, направленный на создание методики применения интеллектуальной системы, позволяющей по спектру сигнала определить величину силы сжатия или натяжения рельсовой плети, при этом не строя математическую модель. Своевременное определение таких сил в рельсах позволит контролировать состояние рельсов во время их эксплуатации и позволит исключить случаи выбросов и разрывов рельс.

Количество обращений к полному тексту:74

Аннотация: Обоснована актуальность проведения и выделены перспективные направления научных исследований в области квантовой информатики. По иностранным и российским публикациям и материалам сделан обзор основных научных результатов, характеризующих современное состояние исследований в квантовой информатике. Отмечено, что наиболее интенсивно знания и средства инвестируются в разработку архитектуры квантового компьютера и его элементов. Несмотря на то, что сегодня нет информации о создании физической реализации квантового компьютера, сравнимого по функциональным возможностям с классическим цифровым вычислителем, разработка квантовых алгоритмов является одним из актуальных направлений исследований. Преимущество квантовых алгоритмов заключается в снижении времени решения задачи за счет распараллеливания операций путем генерирования запутанных квантовых состояний и их последующего использования. Указанное преимущество (квантовое ускорение) является наиболее выигрышным при решении задачи моделирования динамики сложных систем и переборных математических задач (общий случай перебора – схема Гровера и ее варианты; задачи поиска скрытых периодов – схема Шора использования быстрого квантового преобразования Фурье и ее аналоги). Отмечена востребованность разработок в области кибербезопасности (поиск уязвимостей в умных пространствах, безопасное хранение и использование больших данных, квантовая криптография). Представлено более десятка статей, посвященных квантовым алгоритмам поиска ключей, распределению ключей на оптическом волокне различной длины, анализу квантовых ресурсов, необходимых для проведения кибератаки. В области искусственного квантового интеллекта внимание уделяется, в первую очередь, «поискам» модели квантовой нейронной сети, оптимальной с точки зрения использования всех преимуществ, представляемых квантовыми вычислениями и нейронными сетями, а также алгоритмам машинного обучения. Приведены примеры использования квантовых вычислений в когнитивных и социальных науках для исследования механизма принятия решений при неполных данных. Сделан вывод о перспективности применения квантовой информатики при моделировании сложных естественных и искусственных явлений и процессов.

Количество книговыдач:6

Количество обращений к полному тексту:81

Аннотация: Рассматриваются преимущества использования существующих и выпускаемых ПКБ ЦТ для всех серий тягового подвижного состава тренажерных комплексов по обучению искусственного интеллекта. Подчеркивается, что его элементы, такие как техническое зрение, система распознавания объектов, система оценки управления подвижным составом, включающая в себя оценку действий в нештатных ситуациях, которая должна оценивать скорость принятия решений и правильность отработки алгоритмов действий, все эти системы безопаснее, проще и быстрее отстраивать на тренажерных комплексах, а не в ходе поездок с реальными локомотивами.

Аннотация: Несколько лет назад искусственный интеллект обыграл тогдашнего чемпиона мира по шахматам. Он умеет опознавать лица, руководить уличным движением, распознавать болезни лучше врачей и даже, как говорят, быстрее человека принимает решения при управлении боевыми машинами и даже стратегическими войсками. Не случайно, известный британский ученый Стивен Хокинг даже опасался, что системы искусственного интеллекта вот-вот захватят власть над людьми... Но так ли это на самом деле? В чем преимущество, и в чем недостатки искусственного интеллекта? Давайте попробуем разобраться.

Количество обращений к полному тексту:52

Аннотация: В статье представлены обзор вариантов применения сегментационных нейронных сетей для беспилотного железнодорожного транспорта и главные этапы оптимизации работы модели нейронной сети на примере архитектуры U-HarDNet-70. Проанализированы основные особенности обучения и работы этой нейронной сети.

Количество обращений к полному тексту:65

Аннотация: В работе приведено обоснование необходимости создания прогнозной нелинейной модели эксплуатационных показателей работы железной дороги. Это позволит минимизировать потери при планирования проверки путей средствами мобильной диагностики. Выявлены недостатки прогнозирования при использовании нелинейного регрессионного уравнения. Приведены основные средства диагностики, ограничивающие скорости движения поездов. Рассмотрены существующие нейронные модели сети. Определена оптимальная структура сети на основе многослойного персептрона. Проведен анализ чувствительности обученных нейронных сетей. Установлена более гибкая структура многослойной сети по сравнению с регрессионным уравнением.

Количество обращений к полному тексту:59

Аннотация: Дано описание применения технологии искусственного интеллекта и теории игр для поиска решений конфликтных ситуаций, возникающих в процессе организации движения поездов. Показано, что в представленной технологии принятия решений используется подход интеллектуального управления, учитывающий модель поведения диспетчера в случае возникновения конфликтных ситуаций и модель железнодорожного движения. Рассмотрена основная концепция предлагаемого решения, заключающаяся в приближении задачи управления движением поездов к одной из задач теории игр, в которой участвует один игрок-диспетчер, взаимодействующий с группой агентов в динамической среде. Описан наиболее эффективный способ обучения нейронной сети - с помощью генетического алгоритма.

Количество обращений к полному тексту:67

Аннотация: Описаны развитие и обоснование систем автоматического управления для реализации энергоэффективной и энергосберегающей технологии управления тяговым подвижным составом, тяговым электроприводом с независимым (адаптивным) возбуждением, максимальной реализацией тяговых свойств. Предложены технические решения для изготовления перспективного инновационного тягового электроподвижного состава с применением перспективных технических решений регулирования мощности с адаптивной системой управления, обеспечивающей улучшение тяговых свойств. Многообразие, большой объём поступающей информации, структурированных и неструктурированных данных приводят к выводу, что решение комплексных задач связано и не может развиваться без новых перспективных информационных технологий. Представлены технические решения с использованием искусственного интеллекта в системах управления сложными техническими системами на основе графических процессоров и искусственных нейронных самообучающихся систем, обеспечивающих параллельную обработку больших массивов информации. Показано, что внедрение интеллектуальных систем управления позволит повысить эффективность управления тяговыми ресурсами, значительно увеличить энергоэффективность и улучшить реализацию тяговых параметров локомотив.

Количество книговыдач:2

Количество обращений к полному тексту:69

Аннотация: Настоящая публикация является сборником трудов международной научно-практической конференции, прошедшей в г. Красноярске 22-24 апреля 2021 года. Организаторами конференции выступили Красноярский институт железнодорожного транспорта – филиал ФГБОУ ВО "Иркутский государственный университет путей сообщения", Белорусский государственный технологический университет, Interessengemeinschaft der Deutschen aus Russland in Hessen gGmbH, Jugend- und Studentenring der Deutschen aus Russland e.V, при поддержке ООО ИЦ "Искра".

Количество книговыдач:11

Количество обращений к полному тексту:36

Аннотация: Рассказано о цифровой трансформации железнодорожной отрасли на основе применения цифровых двойников и искусственного интеллекта. На примере доказана эффективность их применения на объектах железнодорожного транспорта, в частности при внедрении систем автоведения поездов. На основе исследований сделаны выводы о необходимости дублирования средств технического зрения для достижения функциональной безопасности бортового и стационарного средств технического зрения на уровне SIL 4.

Аннотация: Рассказывается о разработанной диагностической модели для непрерывной оценки кинематической вязкости моторного масла в процессе эксплуатации тепловозного дизеля на основе искусственной нейронной сети прямого распространения. Отмечается, что обучение и валидация модели осуществлялись по данным, переданным на сервер АО «ВНИКТИ» системами АСК тепловозов и совмещенным с результатами периодических контрольных замеров вязкости при проведении регламентного технического обслуживания.

Количество обращений к полному тексту:74

Аннотация: Настоящая публикация является сборником трудов международной научно-практической конференции, прошедшей в г. Красноярске 22-24 апреля 2021 года. Организаторами конференции выступили Красноярский институт железнодорожного транспорта – филиал ФГБОУ ВО "Иркутский государственный университет путей сообщения", Белорусский государственный технологический университет, Interessengemeinschaft der Deutschen aus Russland in Hessen gGmbH, Jugend- und Studentenring der Deutschen aus Russland e.V, при поддержке ООО ИЦ "Искра".

Аннотация: Настоящая публикация является сборником трудов всероссийской научно-практической конференции, прошедшей в г. Красноярск 20 апреля 2023 года. Организатором конференции выступил Красноярский институт железнодорожного транспорта – филиал ФГБОУ ВО "Иркутский государственный университет путей сообщения".

Количество обращений к полному тексту:162

Аннотация: Настоящая публикация является сборником трудов всероссийской научно-практической конференции, прошедшей в г. Красноярск 20 апреля 2023 года. Организатором конференции выступил Красноярский институт железнодорожного транспорта – филиал ФГБОУ ВО "Иркутский государственный университет путей сообщения".