Информация о материале

Опубликовано: 04 сентября 2020

Просмотров: 645

Козлов А.С., Дудник С.В., Култазин Н.М.

Козлов Александр Сергеевич - старший системный администратор,

филиал

Корпорация «Алайн Текнолоджи Ресерч энд Девелопмент, Инк»;

Дудник Сергей Викторович - ведущий эксперт,

департамент инфраструктурных решений,

ПАО Сбербанк,

г. Москва;

Култазин Нурлан Муратович - инженер инфраструктуры,

Astana International Exchange, г. Нур-Султан, Республика Казахстан

Аннотация: рассмотрены базовые подходы распознавания графических изображений; представлены наиболее эффективные алгоритмы, которые могут быть использованы в данной области. Предложена оценка эффективности указанных алгоритмов, на основе которой обосновано использование вейвлет-преобразования и метода главных компонент с дальнейшим применением нейросетевых алгоритмов. В результате проведенного исследования рассмотрены алгоритмы распознавания графических образов, которые базируются на машине опорных векторов с применением симлета и метода главных компонент, а также их комбинации для линейной ядерной функции, полиномиальной ядерной функции и радиальная базисная функции. Статистический анализ показал высокую эффективность алгоритмов на базе симлета для линейной ядерной функции.

Ключевые слова: распознавание графических изображений, векторная машина поддержки, метод главных компонент, стационарное вейвлет преобразование, нейросетевой алгоритм, разложение по сингулярному значению, радиальная базисная функция.

Список литературы

• Li Z., Jiang X. & Pang Y., 2019. Evaluation of Face Recognition Techniques Based on Symlet 2 Wavelet and Support Vector Machine. Security, Privacy, and Anonymity in Computation, Communication, and Storage Lecture Notes in Computer Science. 228–239. doi: 10.1007/978-3-030-24900-7_19.
• Chen X., Wu W., Fan J. Overview of face recognition technology. In: China Academic Association of Instrumentation Youth Conference,
• Ur-Rehman O. & Zivic N., 2017. Discrete Wavelet Transform based Watermarking for Image Content Authentication. Proceedings of the 6th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods. doi: 10.5220/0006232306200625.
• Eslami R., Radha H. Wavelet-based contourlet transform and its application to image coding. In: International Conference on Image Processing. Singapore. Р. 3189. IEEE,
• Gasparesc G., 2010. Data compression of power quality disturbances using wavelet transform and spline interpolation method, 2010. 9th International Conference on Environment and Electrical Engineering. doi: 10.1109/eeeic.2010.5489992.
• Alickovic E., Kevric J., Subasi A. Performance evaluation of empirical mode decomposition, discrete wavelet transform, and wavelet packed decomposition for automated epileptic seizure detection and prediction. Biomed. Signal Process. Control, 2018. 39, 94.
• Ahanonu E., Marcellin M. & Bilgin A., 2018. Lossless Image Compression Using Reversible Integer Wavelet Transforms and Convolutional Neural Networks. 2018 Data Compression Conference. doi: 10.1109/dcc.2018.00048.
• Bhattacharyya A., Sharma M., Pachori R.B., Sircar P., Acharya U.R. A novel approach for automated detection of focal EEG signals using empirical wavelet transform. Neural Comput. Appl., 2018. 29, 47.
• Mavroeidis D., Vazirgiannis M. Stability based sparse LSI/PCA: incorporating feature selection in LSI and PCA. ECML LNCS (LNAI). Vol. 4701. Pp. 226–237. Springer, Heidelberg, 2007.
• Lee M.-S., Chen M.-Y., Lin F.-S. Face recognition under variant illumination using PCA and wavelets. SCIA, 2009. LNCS. Vol. 5575. Pp. 341–350. Springer, Heidelberg.
• Sharma S. & Sharma M.J., 2015. Distorted face image segmentation in PCA with neural network. 2015 International Conference on Computer, Communication and Control (IC4). doi: 10.1109/ic4.2015.7375506.
• Caballero-Morales S.-O. Noise-removal markers to improve PCA-based face recognition. MCPR, LNCS. Vol. 8495. Pp. 192–200. Springer. Cham (2014). [Электронный ресурс]. Режим доступа: undefined (дата обращения: 28.08.2020).
• Biswas S., Sil J., Maity S.P. PCA based face recognition on curvelet compressive measurements. CICBA CCIS, Vol. 775. Pp. 217–229. Springer, Singapore, 2017. [Электронный ресурс]. Режим доступа: undefined (дата обращения: 28.08.2020).
• Selamat M.H. & Rais H.M., 2015. Image face recognition using Hybrid Multiclass SVM (HM-SVM). 2015. International Conference on Computer, Control, Informatics and Its Applications (IC3INA).
• Sun J., Liu J. & Wei X., 2016. Feature selection algorithm based on SVM, 2016 35th Chinese Control Conference (CCC). doi: 10.1109/chicc.2016.7553995/.
• Kar N.B., Babu K.S., Sangaiah A.K., Bakshi S. Face expression recognition system based on ripplet transform type II and least square SVM. Multimedia Tools Appl. 78, 4789,
• Manolova A., Neshov N., Panev S., Tonchev K. Facial expression classification using supervised descent method combined with PCA and SVM. Biometric Authentication. LNCS. Vol. 8897. Pp. 165–175. Springer, Cham, 2014. [Электронный ресурс]. Режим доступа: undefined (дата обращения: 28.08.2020).
• Alam S., Kang M., Pyun J.-Y. & Kwon G.-R., 2016. Performance of classification based on PCA, linear SVM, and Multi-kernel SVM. 2016. Eighth International Conference on Ubiquitous and Future Networks (ICUFN). doi: 10.1109/icufn.2016.7536945.
• Gumus E., Kilic N., Sertbas A., Ucan O.N. Evaluation of face recognition techniques using PCA, wavelets and SVM. Expert Syst. Appl., 2010. 37, 6404.

Ссылка для цитирования данной статьи 

		Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Козлов А.С., Дудник С.В., Култазин Н.М. МЕТОДОЛОГИЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ГРАФИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА БАЗЕ ВЕКТОРНОЙ МАШИНЫ // Наука и образование сегодня № 9(56), 2020 - С. {см. журнал}.

Информация о материале

Опубликовано: 26 февраля 2020

Просмотров: 907

Тохетова Л.А., Ахмедова Г.Б., Дастанбек А.Д.

Тохетова Лаура Ануаровна – доктор сельскохозяйственных наук;

Ахмедова Гульмира Байгенжевна – докторант;

Дастанбек Айжан Дастанбек кызы – студент,

кафедра аграрных технологий,

Кызылординский государственный университет им. Коркыт ата,

г. Кызылорда, Республика Казахстан

Аннотация: для повышения результативности отбора солеустойчивых генотипов на ранних этапах онтогенеза скрининг следует проводить по следующим признакам: интенсивность прорастания, общая масса 14-суточных проростков и длина зародышевых корешков.

Ключевые слова: ячмень, засоление, всхожесть, генотип, вариабельность, корреляция.

Список литературы

• Asseng S., Ewert F. Rising temperatures reduce global wheat production. Nat. Clim. Change 5, 2015. P. 143–147.
• Cosme N., Niero M. Modelling the influence of changing climate in present and future marine eutrophication impacts from spring barley production// Journal of Cleaner Production. Volume Part 2, 2017. P. 537-546.
• Удовенко Г.В., Семушина Л.А. Особенности различных методов оценки солеустойчивости растений // Научные труды ВАСХНИЛ, Л.:Колос. С. 228-238.
• Определение солеустойчивости по прорастанию семян в солевых растворах // Методические указания ВИР. Ленинград, 1989. 14 стр.

Ссылка для цитирования данной статьи 

		Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Тохетова Л.А., Ахмедова Г.Б., Дастанбек А.Д. ВАРИАБЕЛЬНОСТЬ РОСТОВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ОБРАЗЦОВ ЯЧМЕНЯ РАЗЛИЧНОГО ГЕОГРАФИЧЕСКОГО ПРОИСХОЖДЕНИЯ В УСЛОВИЯХ ЗАСОЛЕНИЯ // Наука и образование сегодня № 3(50), 2020 - С. {см. журнал}.

Информация о материале

Опубликовано: 07 февраля 2020

Просмотров: 776

Таирова М.М., Кодирова Н.Р.

Таирова Мавлуда Мухаммедризаевна – доцент;

Кодирова Нозима Расул кизи – студент,

кафедра экономики,

Бухарский государственный университет,

г. Бухара, Республика Узбекистан

Аннотация: в статье рассматривается роль инновации в экономическом развитии Узбекистана. Показано влияние инновационной деятельности на модернизацию экономики.

Ключевые слова: инновация, инновационная деятельность, модернизация экономики.

Список литературы

• Концепция комплексного социально-экономического развития Республики Узбекистан до 2030 года.
• Кайимова З.А., Таирова М.М. Инвестиционная деятельность коммерческих банков Республики Узбекистан // Современные тенденции развития аграрного комплекса, 2016. С. 1602-1603.
• Таирова М.М., Гиязова Н.Б. Роль маркетинга в сфере агропромышленного комплекса Узбекистана // Современные тенденции развития аграрного комплекса, 2016. С. 1616-1620.
• Таирова М.М. Уровень развития туристской инфраструктуры в Республике Узбекистан // Вопросы науки и образования, 2018. № 15 (27).
• Таирова М.М. Оптимизация инфраструктуры туризма в Бухаре // Вопросы науки и образования, 2018. № 15 (27).
• Bayazovna G.N. Marketing communication strategy and its essence // Вопросы науки и образования, 2020. № 1 (85).
• Kayumovich K.O., Annamuradovna F.S., Kamalovna S.F. Features of electronic online market in tourism // Вестник науки и образования, 2019. № 24-3 (78).
• Olimovich D.I., Khabibovna K.M., Alimovich F.E. Innovative ways of reducing tourism seasonality of tourist areas // Достижения науки и образования, 2020. № 1 (55).

Ссылка для цитирования данной статьи 

		Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Таирова М.М., Кодирова Н.Р. ИННОВАЦИЯ - КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ ОСНОВА МОДЕРНИЗАЦИИ // Наука и образование сегодня № 2(49), 2020 - С. {см. журнал}.

Информация о материале

Опубликовано: 05 февраля 2020

Просмотров: 768

Кайимова З.А., Бахтиёрова Г.Б.

Кайимова Зумрад Абдуллаевна – старший преподаватель;

Бахтиёрова Гулхаё Бахтиёровна – студент,

кафедра экономики,

Бухарский государственный университет,

г. Бухара, Республика Узбекистан

Аннотация: в статье рaссмaтривaется стрaтегия диверсификaции кaк фaктор рaзвития в повышении эффективности производствa.

Ключевые слова: концепция, стрaтегия, корпорaция, инновaции, менеджмент, мaркетинг.

Список литературы

• Кайимова З.А., Таирова М.М. Инвестиционная деятельность коммерческих банков Республики Узбекистан // Современные тенденции развития аграрного комплекса, 2016. С. 1602-1603.
• Кайимова З.А., Тураев М. Влияние банковской системы на развитие экономики республики Узбекистан // Научно-издательский центр «Империя», 2016. С. 23.
• Кайимова З.А., Темиров Ш. Роль иностранных инвестиций в модернизации экономики республики Узбекистан // International scientific review, 2016. № 2 (12).
• Kayimova Z.A., Mardonova O.A. Innovation policy of the country and its mechanism // Достижения науки и образования, 2020. № 2 (56).
• Таирова М.М. Уровень развития туристской инфраструктуры в Республике Узбекистан //Вопросы науки и образования, 2018. № 15 (27).
• Kayumovich K.O., Annamuradovna F.S., Kamalovna S.F. Features of electronic online market in tourism // Вестник науки и образования, 2019. № 24-3 (78).
• Davronov I.O., Kurbanova M.K., Farmanov E.A. Innovative ways of reducing tourism seasonality of tourist areas // Достижения науки и образования, 2020. № 1 (55).
• Khurramov O.K., Fayzieva S.A., Saidova F.K. The aspect and influence of use the global internet in tourism // Достижения науки и образования, 2019. № 13 (54).

Ссылка для цитирования данной статьи 

		Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Кайимова З.А., Бахтиёрова Г.Б. ДИВЕРСИФИКAЦИЯ - СТРAТЕГИЯ КОРПОРAЦИИ В ПОВЫШЕНИИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОИЗВОДСТВA // Наука и образование сегодня № 2(49), 2020 - С. {см. журнал}.