Метод матричной декомпозиции А.М. Крота, предназначенный для анализа аттракторов сложных нелинейных динамических систем на основе матричного ряда в пространстве состояний, использован для нелинейного анализа такого генератора хаотических сигналов, как цепь Чжуа с кубическим полиномом в качестве нелинейной функции.  Показано, что исходная система дифференциальных уравнений Чжуа может быть представлена посредством линейного, квадратичного и кубического членов матричного ряда. Полученные члены ряда положены в основу имитационной модели, использованной для проведения вычислительных экспериментов. По результатам экспериментов определены значения управляющих параметров, при которых возникает хаотический режим, проведён бифуркационный и спектральный анализ генерируемых сигналов, позволяющий обосновать переход к хаосу через серию бифуркаций. Проведённые исследования позволили сделать вывод о том, что процесс возникновения хаотических колебаний в электрической схеме Чжуа соответствует модели начальной турбулентности Л.Д. Ландау и находится в полном согласии с теорией Рюэля-Такенса. Исследована корректность применения матричного разложения векторной функции в зависимости от величины возмущений (приращений) переменных в пространстве состояний.

Представлены результаты формализации логики принятия решений о выборе общего направления лечения остеохондроза позвоночника – консервативной или оперативной схемы лечения. Выделены симптомы заболевания, определяющие необходимость применения различных методов лечения. Построена математическая модель, описывающая состояние одного позвоночно-двигательного сегмента поясничного отдела позвоночника под воздействием дегенеративно-дистрофического процесса и позволяющая выполнить классификацию (распознавание) состояний позвоночника, которые требуют принципиально различных схем лечения. Выявлены ключевые дескрипторы, необходимые для описания логики принятия решений при диагностике и выборе направления лечения поясничного остеохондроза. Выделены решения, поддающиеся полной и частичной автоматизации.

Разработана методика моделирования процессов прохождения импульсных колеблющихся ТЕ-поляризованных плоских электромагнитных полей через тонкостенный сверхпроводящий экран. Краевая задача экранирования сформулирована для уравнений Максвелла в рамках модели Гортера – Казимира сверхпроводящих материалов с учетом временной дисперсии. Использованы двухсторонние граничные условия, связывающие электромагнитные поля по обе стороны экрана. В качестве первичных полей, воздействующих на экран, рассмотрены импульсные плоские осциллирующие экспоненциально затухающие поля с милли- и микросекундным временем фронта. Импульсное поле за экраном представлено аналитически в интегральном виде. Разработана программа для численного исследования структуры импульсов и их спектральных составов в зависимости от температуры экрана. Для количественной оценки экранирования вычислен коэффициент эффективности экранирования, означающий, во сколько раз ослабевает импульсное поле при прохождении через экран.

Рассматривается алгоритм параллельного вычисления гистограмм различных типов, в том числе яркости и ориентированного градиента, предназначенный для выполнения на видеокартах, которые поддерживают массивные параллельные вычисления. В настоящее время локальные гистограммы используются для решения задач обработки и распознавания изображений, однако их применение ограничено из-за большого времени вычисления для всех пикселов изображения. Одна из основных трудностей, возникающих при вычислении этих векторных признаков, – большое число конфликтов одновременного доступа к ячейкам видеопамяти, в которые записываются одинаковые значения характеристики. В предложенном алгоритме существенно уменьшено число конфликтов одновременного доступа, что позволило значительно уменьшить время его выполнения. Так, например, девятимерные векторы локальных гистограмм ориентированного градиента для всех 256×256 окон изображения размера HD вычисляются на видеокарте GPU NVIDIA GeForce GTX 1060 за 1,9 мс, в то время как на процессоре Intel Core i7-6700 c частотой 3,4 ГГц – за 151 мс.

Представлен подход к имитационному моделированию телекоммуникационной сети многофункциональной информационно-управляющей системы специального назначения. Моделирование цифровой сети связи с пакетной передачей сообщений основывается на агрегативном подходе к описанию сложных динамических систем, который в отличие от классического подхода учитывает возможность использования адаптивных свойств элементов системы и основных функций, выполняемых подвижными сетевыми узлами, а также принятые эффективные методы межэлементного взаимодействия. Адекватность полученной модели телекоммуникационной системы специального назначения проверялась в условиях перемещения по местности на реальной сети широкополосного радиодоступа.

Большасць сучасных сістэм сінтэзу маўлення базіруюць сваю працу на корпусным метадзе. Корпусны метад, у адрозненні ад папулярнага раней кампіляцыйнага, выкарыстоўвае базу дадзеных натуральнага маўлення, якая складаецца не з асобных спецыяльна выбраных элементаў кампіляцыі, а ўяўляе сабой корпус фанаграм натуральнага маўлення. Для дасягнення высокай якасці сінтэзаванага маўлення пры такім падыходзе патрабуюцца вялікія аб’ѐмы тэкставай і адпаведнай гукавой інфармацыі, што з’яўляецца істотнай праблемай для так званых нерэсурсных моў, да якіх адносіцца і беларуская. У такім выпадку, як правіла, прымяняецца фанетычная мінімізацыя – адмысловы адбор тэкстаў, у выніку якога аб’ѐм тэкставага корпуса максімальна змяншаецца, але пры гэтым захоўваецца фанетычная паўната. У артыкуле разглядаюцца звесткі пра сутнасць і спосаб працы корпуснага метаду генерацыі гукавога сігналу ў сістэмах сінтэзу маўлення, прыводзіцца падрабязны агляд падыходаў да фарміравання тэкставых і маўленчых карпусоў, неабходных для генерацыі маўлення корпусным метадам. Другая палова працы прысвечана апісанню распрацаванага алгарытму фанетычнай мінімізацыі корпуса тэкстаў на беларускай мове, а таксама тэхнічных і лінгвістычных рэсурсаў, выкарыстаных для яго рэалізацыі. Прыводзяцца апісанні распрацаванага праграмнага прататыпа і шэрагу праведзеных аўтарам эксперыментаў па фанетычнай мінімізацыі.

Рассматривается способ обучения нейронных сетей, согласно которому знания, содержащиеся в одной сети, используются для обобщения входных сигналов, соответствующих неизвестным ей классам, с целью обучения на них другой нейронной сети с более простой архитектурой. Исследуется возможность применения реакции выходного сигнала обученной системы распознавания рукописных символов на предъявляемые ей изображения отсутствующих в исходной обучающей выборке символов с целью обобщения и последующей экстраполяции этой реакции в однозначно интерпретируемый выход другой системы в процессе ее обучения распознаванию новых классов. Подобно тому как человек в процессе познания способен осваивать все более сложные понятия и быстрее обучаться новым знаниям в зависимости от объема уже усвоенной информации, а также сохранять в памяти знания, которые были получены ранее, предлагаемый способ позволяет использовать результат обобщения входного сигнала уже обученной системы для освоения новых знаний за более короткое время, а также повышать ее точность без необходимости повторения всего цикла обучения, а следовательно, без изменения усвоенных прежде знаний. Представленный способ может применяться для оптимизации процесса обучения систем распознавания, увеличения точности уже обученных систем, а также для переобучения или дообучения их распознаванию новых классов без необходимости повторного обучения на исходном обучающем множестве.

Разработаны методы выполнения теоретико-множественной операции объединения топологических объектов, задаваемых в виде многоугольников, на плоскости. Даны основные понятия и определения, связанные с рассмотрением многоугольника и комбинации из двух пересекающихся между собой многоугольников. Выполнен анализ различных вариантов пересечения сторон многоугольников между собой. Сформулированы правила, позволяющие выявить вырожденные точки пересечения сторон многоугольников с целью уменьшения числа фрагментов в их границах и уточнить статус возможных точек пересечения. Предложены два метода объединения многоугольников: более простой базовый метод для решения широкого круга практических задач и более сложный общий метод, применимый в том числе и к топологическим объектам, которые описываются многосвязными многоугольниками, имеющими внутри себя «пустоты». Материал статьи относится к исследованиям, связанным с общей задачей по разработке программной системы подготовки топологической информации для микрофотонаборных генераторов изображений.

Предложен метод генетического поиска для решения задач проектного расчета линейных размерных цепей, который позволяет подбирать допуски размеров и отклонения для достижения точности замыкающего звена при полной и неполной взаимозаменяемости с минимизацией ошибки подбора. В основе метода лежит представление линейной размерной цепи в виде нейронной сети прямого распространения без обратных связей с квадратичной функцией активации для подбора допусков размеров и отклонений. При генетическом поиске входы нейронной сети преобразуются в гены хромосомы. Метод предполагает решение проектной задачи расчета размерных цепей в виде задачи дискретной оптимизации с ограничениями и ориентирован на автоматизацию расчета размерных цепей в системах автоматизированного проектирования конструкторского и технологического назначения. Сравнительный анализ предложенного метода с традиционными расчетами показывает, что он позволяет находить решения с минимальной ошибкой для стандартных сочетаний допусков и отклонений.