Search

Fire detection is an important task in many applications. Smoke and flame are two essential symbols of fire in images. In this paper, we propose an algorithm to detect smoke and flame simultaneously for color dynamic video sequences obtained from a stationary camera in open space. Motion is a common feature of smoke and flame and usually has been used at the beginning for extraction from a current frame of candidate areas. The adaptive background subtraction has been utilized at a stage of moving detection. In addition, the optical flow-based movement estimation has been applied to identify a chaotic motion. With the spatial and temporal wavelet analysis, Weber contrast analysis and color segmentation, we achieved moving blobs classification. Real video surveillance sequences from publicly available datasets have been used for smoke detection with the utilization of our algorithm. We also have conducted a set of experiments. Experiments results have shown that our algorithm can achieve higher detection rate of 87% for smoke and 92% for flame.

Аннотация дипломной работы.

Аннотация дипломной работы.

Аннотация дипломной работы

We introduce a robust k-means-based clustering method for high-dimensional data where not only outliers but also a large number of noise variables are very likely to be present [4]. Although Kondo et al. [2] already addressed such an application scenario, our approach goes even further. Firstly, the introduced method is designed to identify clusters, informative variables, and outliers simultaneously. Secondly, the proposed clustering technique additionally aims at optimizing required parameters, e.g. the number of clusters. This is a great advantage over most existing methods. Moreover, the robustness aspect is achieved through a robust initialization [3] and a proposed weighting function using the Local Outlier Factor [1]. The weighting function provides a valuable source of information about the outlyingness of each observation for a subsequent outlier detection. In order to reveal both clusters and informative variables properly, the approach uses a lasso-type penalty [5]. The method has thoroughly been tested on simulated as well as on real high-dimensional datasets. The conducted experiments demonstrated a great ability of the clustering method to identify clusters, outliers, and informative variables.

Beta regression models are proposed by to model the continuous variates that assume values in the standard unit interval, e.g. rates, proportions or concentration, or inequality indices. These models belong to the class of generalized linear mixed models (GLM) or more general generalized additive models (GAM) with responses belonging to the exponential family. In present study we use GAM to model spatial Beta data. We develop the Monte Carlo version of EM algorithm for obtaining of penalized maximum likelihood estimators of model parameters. This method is applied to real data set on Black carrageen concentration index to obtain a model of its distribution over the southeastern Baltic Sea

The paper introduces the concept of smooth primes and their classification, depending on the properties of their simple factors, into perfectly smooth and partially smooth. It is shown that in order to search for smooth primes and their analysis, it is necessary to know how primes are distributed depending on the number of simple factors (p − 1). The problem of constructing a measure of smoothness is considered. Results are shown showing how the first 10 million numbers (p − 1) are distributed by the number of simple factors.

Факультет прикладной математики и информатики В статье представляются результаты исследования возможности применения алгоритмов статистического и машинного обучения в задачах оценки риска возникновения первичной артериальной гипертензии (ПАГ). На основе логит-модели бинарного выбора исследуется эффективность статистической методики оценки риска ПАГ в режиме продолженного наблюдения за пациентами.

Рассмотрен случайный процесс с непрерывным временем и неизвестной семивариограммой гнездовой структуры. Построена оценка семивариограммы, найдены выражения для математического ожидания, дисперсии и ковариации исследуемой статистики.

Binary support vector machines (SVM) have become a standard tool for supervised machine learning. Attractive features of the SVM are that its solution only depends on badly fitting observations, it combats overfitting through regularization, can handle high dimensionality (thus many predictors), allows for nonlinear predictions, and is robust against outliers. Much less attention has been given to classification problems with more than two classes. In the machine learning literature, such multiclass problems tend to be solved by repeatedly applying binary SVMs, for example, through one-versus-one (OvO) or one-versus-all (OvA). Although such approaches are generally fast, they can lead to regions that are inconclusive in their prediction. As an alternative, the present authors have proposed a single machine classifier, called GenSVM (see, [1]). In this paper, we present its main properties and discuss examples of its implementations in the R and Python packages.

Факультет прикладной математики и информатики Рассматривается проблема предсказания успеха проводниковой реканализации хронических тотальных окклюзий коронарных артерий на основании рентгенанатомических и клинических признаков. Представлены результаты сравнительного анализа точности предсказания различных методов машинного обучения.

Факультет радиофизики и компьютерных технологий В работе рассмотрены общие методы исследования и способы получения научных данных о планетах и объектах Солнечной системы. В процессе устанавливается связь между выбором целевой аппаратуры и научными исследованиями. Сама же связь определяется физическими принципами, лежащих в основе использования соответствующих датчиков и приемников излучения. Подчеркивается актуальность и современность вопроса отправки будущих космических миссий, автоматических межпланетных станций, зондов к телам Солнечной системы. Проведена обработка снимков в видимом диапазоне, полученных с реального космического аппарата Cassini.

Факультет прикладной математики и информатики В статье решается задача кластерного анализа многомерных данных финансовой отчетности организаций на классы, соответствующие различным уровням кредитоспособности. Для обнаружения аномальные наблюдений используются алгоритмы машинного обучения. Для учета аномальных наблюдений предлагается процедура цензурирования, которая позволяет сохранить всю выборку для последующего проведения кластерного анализа.

Факультет радиофизики и компьютерных технологий Целью данной работы является проведение исследования методов снижения размерностей для задач последующей классификации сегментированных ядер на флуоресцентных изображениях раковых клеток. Для исследования выбраны четыре метода уменьшения размерности: анализ главных компонент, анализ основных компонентов ядра (kernel principal component analysis), факторный анализ, независимый компонентный анализ.

In this article a semi-parametric class of skew-symmetric distributions is considered. We call this class as Power-Skew-Symmetric (PSS) distributions, being obtained by considering a positive power of a distribution function symmetric about 0. Based on U-statistics we develop two nonparametric tests for symmetry in the PSS class. Performances of the proposed tests are evaluated using efficacy and empirical power

Факультет прикладной математики и информатики В работе рассматривается задача оптимального управления (ОУ) нелинейной дискретной системой. Поскольку задача может решаться как задача нелинейного программирования, к ней применимы методы последовательного квадратичного программирования (Sequential Quadratic Programming – SQP). В работе исследуются особенности применения SQP и структура квадратичной подзадачи, возникающей в связи с рассматриваемой задачей ОУ. Актуальность работы обусловлена широким спектром приложений задач ОУ, в частности, часто возникающей необходимостью решать такие задачи в режиме реального времени.

Информационные системы и технологии в экологии При оценке использования систем теплоснабжения без учетов систем автоматизации выявлено, что основной процент теплосистем зданий регулируется сугубо в теплоузлах, а рационального распределения теплоносителя по помещениям не происходит. Точечное автоматическое регулирование отопительных систем в Беларуси не развито и практически не используется. Из точечного регулирования распространены только регуляторы радиаторов. В данном случае расход теплоносителя приходится регулировать вручную, что не является эффективным. С учетом вышесказанного, спроектирован прототип системы по управлению системой отопления. In assessing the use of heat supply systems without accounting for automation systems, it has now been found that the main percentage of building heating systems is regulated exclusively in heating units, and there is no rational distribution of the coolant throughout the premises. Dot automatic regulation of heating systems is not developed and is practically not used. Out of point regulation, radiator regulators are common. In this case, the coolant flow must be adjusted manually, which is not effective. In view of the above, a prototype of a system for managing a heating system has been designed.

Факультет радиофизики и компьютерных технологий В работе рассмотрены методы поиска предсказательных признаков при анализе выживаемости. При помощи метода Каплана-Мейера проведен поиск предсказательных признаков для группы пациентов больных раком и был определен признак, оказавший наибольшее влияние на время жизни данной группы больных.

We give a description of a portable system for continuous acquisition of the brain electrical activity based on ARM microcomputers driven by Linux and discuss some problems which arise while developing, implementing, and finetuning the system

We study the question of validity of central limit theorems for empirical spectral functionals of stationary stochastic processes and fields

Информационные системы и технологии в экологии Представлено описание основных методов, применяемых для усвоения данных дистанционного зондирования, в том числе данных метеорологических локаторов, в численные модели прогноза погоды в мировой практике. Представлены результаты создания первого компонента системы усвоения данных наземных и аэрологических наблюдений в мезомасштабную модель WRF в Белгидромете. Дается более детальное описание этапов технологического процесса усвоения данных доплеровского метеорологического локатора на примере метеорологического локатора Минск-2. Особое место в работе занимает описание технологии усвоения радиолокационной отражаемости и радиального ветра в мезомасштабную численную модель WRF (WRF-ARW) на основе метода трехмерного вариационного усвоения (3D-Var). Приводятся результаты статистической оценок прогнозов погоды модели WRF с усвоенными радиолокационными данными за 2017 г. The abstract presents the description of the basic methods of assimilation of remote sensing data, including Doppler weather radar data, into numerical weather prediction models in world practice. The abstract presents the first component of data assimilation system of surface meteorological and aerological observations, which is developed in the Belhydromet of the Republic of Belarus, into the mesoscale numerical model WRF (WRF-ARW). Additionally, there is a more detailed description of the stages of the technological process of the assimilation of Doppler meteorological radar, on the example of Minsk-2 weather radar. The description of the assimilation technology of horizontal radar reflectivity and radial velocity into mesoscale weather prediction model WRF (WRF-ARW) based on the three-dimensional variational method (3D-Var) is a special part of the work. Also, the results of statistical verification of weather forecasts of the WRF model, with assimilated radar data for 2017 g. are presented in the work.

Classical tests about covariance structure are examined in the situation when the population distribution is non-normal and existence of the fourth order moments is assumed. Asymptotic distributions for test statistics are derived and speed of convergence to the asymptotic distributions examined in a simulation experiment

Факультет радиофизики и компьютерных технологий В работе предложена концепция модели представления данных в виртуальной реальности. На основе проведенного анализа создано виртуальное окружение с поддержкой взаимодействия очков виртуальной реальности Oculus Rift и манипуляторов Oculus touch для последующего внедрения предложенных концепций.

In this paper we consider n-dimensional mixed type stochastic differential equations driven by multivariate fractional Brownian motions with Hurst indices greater than 1/3, standard Brownian motions and a drift term. Using a Taylor type development we obtain an expansion of expectations Ptg = Eg(X xt) for small t, where X xt denotes the solution of the mentioned stochastic differential equation with initial value x ∈ Rn, and g: Rn → R is a sufficiently smooth function

Let (X 1 ,...,X n ) and (Y 1 ,...,Y n ) be two sets of independent discrete random variables. Explicit upper and lower bounds for the total variation distance between distributions of these sets are obtained in terms of some functions of distributions of separate components X k and Y k , k = 1,...,n. The cases of identical (inside each set) and arbitrary distributions of random variables are considered. Results may be used to estimate the sample sizes necessary or sufficient for testing two hypotheses with given sum of error probabilities.

Some new results on the Brownian meander are considered

Информационные системы и технологии в экологии Прогнозирование потребления электроэнергии является важным фактором в сфере планирования и управления энергетическими ресурсами каждой страны. Построение точных прогнозов позволяет экономить и эффективно распределять энергетические ресурсы. Проблематика построения прогнозов потребления электроэнергии заключается в сложности построения аналитической модели электропотребления. Для эффективного решения такого типа задач используются технологии искусственного интеллекта. В данном исследовании рассматривались искусственные нейронные сети (ИНС) типа многослойных персептронов (МЛП). Forecasting of electricity consumption is an important factor in the planning and management of energy resources of each country. Building accurate forecasts allows us to save and efficiently allocate energy resources. The problem of building energy consumption forecasts lies in the complexity of building an analytical model of electricity consumption. To effectively solve this type of problem, artificial intelligence technologies are used. In this study, artificial neural networks types of multilayer perceptrons were considered.

Факультет прикладной математики и информатики Выделение ключевых слов в текстах является актуальной и исследуемой в данный момент задачей. Оно позволяет грамотно организовать категоризацию документов, а также улучшить качество поиска информации. В данный момент большое внимание уделяется алгоритмам на основе рекуррентных нейронных сетей; большой уклон сделан на обработку на стороне сервера. Но вместе с этим существуют и некоторые трудности: обработка на стороне третьих сервисов может быть дорогой, а в случае работы с конфиденциальными данными, может быть и вовсе недопустимой. Более того, на данный момент многие компании предоставляют интерфейс программирования приложений для выделения ключевых слов в текстах только на нескольких языках. Выделение ключевых слов на стороне клиента призвано решить эти проблемы и найти разумный компромисс между точностью, простотой использования и поддержкой множества языков. В данной работе будет предложен алгоритм для выделения ключевых слов на стороне клиента и проведен его сравнительный анализ с известными аналогами на корпусе, собранном из 27 тысяч заметок англоязычного ресурса WordPress.

Models of count time series with denumerable states space with conditional probability distributios generated by Bernoulli trial scheme ( Poisson (model M 1 ), Geometric (model M 2 ), Negative binomial (model M 3 ), Borel-Tanner (model M 4 ) ) conditionally nonlinear autoregressive time series are developed. Consistent estimators for parameters of proposed models based on Markov properties are constructed. Algorithms for statistical forecasting of count time series are developed. Results of computer experiments are given

Факультет радиофизики и компьютерных технологий В работе представлены алгоритмы и программные средства для предсказательных моделей в биоинформатике, работоспособность которых демонстрируется на примерах анализа данных геномного секвенирования. Разработаны: i) эффективный алгоритм устранения «перекрестных помех» и объединения первичных геномных последовательностей; ii) алгоритм предсказания кодирующих участков молекул ДНК на основе векторизации нуклеотидных последовательностей; iii) метод выделения информативных признаков (генов) для классификации подтипов рака. Результаты работы могут использоваться в фундаментальных и прикладных (клинических) исследованиях для автоматизации процедур обработки геномных данных, сокращения затрат на выполнение исследований и интерпретацию результатов анализа экспериментальных данных.

Информационные системы и технологии в экологии Система контроля питательных веществ в замкнутой водной среде – это система, позволяющая проводить химический анализ воды по основным показателям, таким как: рН, окисляемость, карбонатная жесткость, концентрация аммиака и ионов аммония, концентрация нитритов и нитратов, а также при необходимости, добавлять недостающие химические элементы в воду. A nutrient control system in a closed water system is a system that allows chemical analysis of water according to certain indicators, such as: pH, oxidability, carbonate hardness, ammonia and ammonium concentrations, nitrite and nitrate concentrations, and also, if necessary adding the missing chemical elements to the water.

Факультет радиофизики и компьютерных технологий В статье приведено описание реализованной системы распознавания речи в видеопотоке на основе нейросетевых алгоритмов компьютерного зрения. В ходе работы произведена обработка данных, обучение и тестирование нейросетевых моделей на наборе данных Gridcorpus. Реализованная система может применяться для реабилитации людей, потерявших возможность говорить, а также для распознавания речи в условиях повышенного уровня шума.

В монографии рассмотрены математические основы кватернионов, их использование для представления поворотов, а также различные подходы к представлению конечных поворотов. Предложены алгоритмы для моделирования сплайн-кривых на поверхностях двумерной и трехмерной сфер, используя гладкие деформации орбит однопараметрических подгрупп группы поворотов. Моделирование сплайн-кривых на поверхности трехмерной сферы имеет естественное приложение к моделированию вращений твердых тел. Издание предназначено для специалистов в области компьютерной геометрии, графики и робототехники.

Полный текст документа доступен пользователям сети БГУ Несмотря на динамику роста индустрии компьютерных игр и широкое распространение жанра массовых многопользовательских онлайн игр, прикладные методы анализа аудитории и составления прогностических моделей для стратегий продвижения игровых проектов ещё не получили научную разработку. Таким образом представляется актуальной постановка цели магистерской диссертации: системное рассмотрение важности конкретизации портрета аудитории на разных стадиях разработки и оперирования массовой многопользовательской онлайн игрой и описание исследовательского метода. Объект исследования магистерской диссертации — влияние аудиторных предпочтений на стратегию продвижения массовых многопользовательских онлайн-игр. Предмет исследования магистерской диссертации — методы изучения портрета аудитории этого игрового жанра на разных стадиях развития игры и их применение для формирования маркетинговой стратегии.

Detecting subcropping mineralizations but also deeply buried mineralizations is one important goal in geochemical exploration. The identification of useful indicators for mineralization is a difficult task as mineralization might be influenced by many factors, such as location, investigated media, depth, etc. We propose a statistical method which indicates chemical elements related to mineralization. The identification is based on GAM models for the element concentrations across the spatial coordinate(s). The log-ratios of the GAM fits are taken to compute the curvature, where high curvature is supposed to indicate mineralization. By defining a measure for the quantification of high curvature, the log-ratios can be ranked, and elements can be identified that are indicative of the anomaly patterns

Факультет социокультурных коммуникаций Сентимент-анализ текста – это автоматическая обработка текста, выраженного на естественном языке, по эмоциональной шкале. В наш век современных технологий есть один ресурс, который у нас в изобилии: большое количество структурированных и неструктурированных данных. Объектом исследования является процесс разработки программного обеспечения для решения задач автоматической обработки естественно-языковых текстов. Предметом исследования выступает лингвистическое обеспечение автоматического сентимент-анализа текстов. Цель состоит в нахождении мнений в тексте и выявлении их свойств, а также в разработке программы на основе языка программирования Python для обработки текста на предмет эмоциональной окрашенности. Практическая значимость данной работы состоит в том, что все ее материалы могут быть использованы в работе компьютерного лингвиста при автоматической обработке сентимент-анализа текста, а также в дальнейших исследованиях по лингвистическому обеспечению сентимент-анализа текстов.

Факультет прикладной математики и информатики Целью работы является исследование существующих архитектурных решений для использования рекуррентных нейронных сетей в области компьютерного зрения, а в частности сегментации изображений. А также анализ точности, показанной на различных наборах данных.

Информационные системы и технологии в экологии Предлагается создать онтологическую модель, описывающую термины и понятия в области ядерных наук и технологий, на базе тезауруса Международной ядерной информационной системы ИНИС. Основная задача, на которую ориентирована модель, – улучшение инструментов обработки входных данных и поиска информации в хранилищах системы с использованием браузеров. Онтологическая модель может быть использована и для решения других задач, связанных с обработкой ядерной информации. It is proposed to create an ontological model describing terms and concepts in the field of nuclear science and technologies, which is based on the thesaurus of the International Nuclear Information System (INIS). The model is focused on improving of the input data processing as well as increasing efficiency information retrievals in the data store at using of browsers. The ontological model can be used also to solve other problems related to the processing of nuclear information.

We consider fractional Ornstein–Uhlenbeck process as well as fractional CIR-process with Hurst index H ∈ (0,1), and several approaches to the exact and approximate option pricing of the asset price model that is described by the geometric linear model with stochastic volatility, where volatility is driven by fractional Ornstein–Uhlenbeck process. We assume that the Wiener process driving the asset price and the fractional Brownian motion driving stochastic volatility are correlated. We consider three possible levels of representation and approximation of option price, with the corresponding rate of convergence of discretized option price to the original one. We can rigorously treat the class of discontinuous payoff functions of polynomial growth. As an example, our model allows to analyze linear combinations of digital and call options. Moreover, we provide rigorous estimates for the rates of convergence of option prices for polynomial discontinuous payoffs f and Hölder volatility coefficients, a crucial feature considering settings for which exact pricing is not possible

Факультет радиофизики и компьютерных технологий В данной статье исследуется качество трехмерной реконструкции сцены при различных параметрах и условиях съемки. Построение моделей производилось при помощи программного продукта 3DF Zephyr по самостоятельно сделанным фотоснимкам. Статья содержит описание разработанной системы оценивания качества реконструкции сцен. Также описаны выявленные зависимости между качеством моделей и условиями съемки. Предложены наиболее оптимальные условия съемки для реконструкции трехмерных сцен.

The small sample size problem is often encountered in data analysis, especially for medical applications. It leads to unstable predictions when including or excluding several observations could change prediction significantly. Prediction stability visualization and measure were proposed and applied to estimation of acute pancreatitis severity. A simulation experiments were carried out to study the stability of ridge-regression, SVM, random forest trained with various subsets

Факультет радиофизики и компьютерных технологий Разработана схема лазера с насыщающимся поглотителем при оптоэлектронной обратной связи в программном пакете VPI Transmission Maker, проведено моделирование и анализ фазовых шумов на основе временных реализаций полученного оптоэлектронного СВЧ-генератора. Анализ полученных результатов моделирования позволяет определить, что обратная связь снижает уровень фазового шума.

Факультет прикладной математики и информатики В работе рассматриваются методы построения систем для автоматического распознавания речи. Цель работы – разработка такой системы для речи на белорусском языке и оценка её эффективности. В результате была получена модель, показывающая многообещающие результаты на различных доменах. Было проведено сравнение качества разработанной системы с имеющимися в открытом доступе системами распознавания речи для белорусского языка. В процессе работы также был собран и обработан корпус данных для данной задачи, построена статистическая языковая модель для белорусского языка.

Факультет прикладной математики и информатики Настоящая работа посвящена решению задачи стабилизации группы взаимосвязанных динамических систем ограниченными обратными связями. В настоящее время эффективные подходы к управлению системами при наличии ограничений разрабатываются в теории управления по прогнозируемой модели (Model Predictive Control, МРС) [1]. Цель работы – развитие идей МРС на случай децентрализованной стабилизации, когда каждая подсистема группы управляется своим локальным регулятором. Децентрализация [2] позволяет распределить вычислительные затраты между подсистемами. Практическая значимость работы обусловлена значительным числом приложений в робототехнике, управлении энергетическими системами, транспортными системами и др.

Факультет радиофизики и компьютерных технологий This paper discusses the image segmentation methods based on deep learning methods. The segmentation object dataset was formed by two sets of World View 3 satellite images: RGB images and a 16-channel multispectral images. For dataset, I develop image preprocessing algorithms based on CNN. As segmentation methods Convolutional Neural Network are used due to its possibility to process not only by their spectral differences, but also by their spatial attributes. Based on U-Net, DeepLab and FullConv architecture networks were developed for satellite image segmentation. Finally, Jacard indexes of 3 networks were compared. These results are primarily due to the classes unevenness. To increase accuracy, it is necessary to train separately the classes sets. Among the applications of CNN in satellite images segmentation, we can distinguish urban infrastructure localization for Smart City technology, the segmentation of agricultural fields for the precision agriculture etc.

The problem of European options calculation is considered. The recursive equations for the major characteristics are obtained

Информационные системы и технологии в экологии Надежное тестирование воздействия различных природных и синтетических веществ на клетки имеет решающее значение для поиска эффективных ингибирующих или стимулирующих агентов. Такая работа необходима для открытия противоопухолевых препаратов и проверки токсичности вновь синтезированных соединений. Мы используем компьютерный видеокомплекс «Цитомир», предназначенный для покадровой видеомикроскопии живых клеток. Метод позволяет подсчитывать количество клеток в динамике и получать статистически достоверные количественные данные, используя минимальное количество культуральных флаконов для культивирования. Разработана неинвазивная технология получения и анализа клеток волосяного фолликула и мочи, пригодная для использования в области регенеративной медицины. Создана также математическая модель для описания поведения линии иммортализованных фибробластов мыши, сходного с метастазированием раковых опухолей. Reliable testing of effects of various natural and synthetic substances on cells is critical in searching for effective inhibitory or stimulating agents. Such work is essential in the discovery of anticancer drugs and testing toxicity of newly synthesized compounds. We use the TSITOMIR computer video complex, which is intended for time-lapse video microscopy of living cells. We developed a non-invasive technology for receiving and analysing cells from human hair follicle and urine, suitable for use in research for regenerative medicine. The method allows to obtain cell numbers in dynamics and makes it possible to get statistically valid quantitative data by using a minimal number of culture flasks. We also developed a mathematical model to describe the behavior of the immortalized mouse fibroblast line, similar to the metastasis of cancer tumors.

An internally homogeneous random field and the variogram are introduced, and their properties are analyzed

Факультет прикладной математики и информатики На сегодняшний день проблема сжатия цветных изображений является актуальной. В работе описан оригинальный алгоритм метода отжига. Эффективность алгоритма продемонстрирована на примере обучения ограниченной машины Больцмана типа Гаусс-Бернулли для сжатия цветных изображений. Предложенный алгоритм может быть применен для обучения нейронных сетей для решения большого класса практических задач.