Subjects -> INSTRUMENTS (Total: 63 journals)
Showing 1 - 16 of 16 Journals sorted by number of followers
International Journal of Remote Sensing     Hybrid Journal   (Followers: 163)
IEEE Sensors Journal     Hybrid Journal   (Followers: 120)
Remote Sensing of Environment     Hybrid Journal   (Followers: 96)
Journal of Applied Remote Sensing     Hybrid Journal   (Followers: 88)
Modern Instrumentation     Open Access   (Followers: 58)
Remote Sensing     Open Access   (Followers: 58)
International Journal of Remote Sensing Applications     Open Access   (Followers: 48)
International Journal of Instrumentation Science     Open Access   (Followers: 42)
Experimental Astronomy     Hybrid Journal   (Followers: 38)
Measurement and Control     Open Access   (Followers: 36)
Photogrammetric Engineering & Remote Sensing     Full-text available via subscription   (Followers: 35)
Journal of Instrumentation     Hybrid Journal   (Followers: 32)
Remote Sensing Science     Open Access   (Followers: 29)
Applied Mechanics Reviews     Full-text available via subscription   (Followers: 27)
Review of Scientific Instruments     Hybrid Journal   (Followers: 20)
European Journal of Remote Sensing     Open Access   (Followers: 18)
Videoscopy     Full-text available via subscription   (Followers: 15)
Flow Measurement and Instrumentation     Hybrid Journal   (Followers: 15)
Transactions of the Institute of Measurement and Control     Hybrid Journal   (Followers: 12)
Journal of Sensors and Sensor Systems     Open Access   (Followers: 11)
Remote Sensing Applications : Society and Environment     Full-text available via subscription   (Followers: 10)
Instrumentation Science & Technology     Hybrid Journal   (Followers: 8)
International Journal of Applied Mechanics     Hybrid Journal   (Followers: 8)
Imaging & Microscopy     Hybrid Journal   (Followers: 7)
Microscopy     Hybrid Journal   (Followers: 7)
Metrology and Measurement Systems     Open Access   (Followers: 7)
Science of Remote Sensing     Open Access   (Followers: 7)
Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing     Hybrid Journal   (Followers: 6)
International Journal of Metrology and Quality Engineering     Full-text available via subscription   (Followers: 5)
Measurement : Sensors     Open Access   (Followers: 5)
Computational Visual Media     Open Access   (Followers: 5)
PFG : Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science     Hybrid Journal   (Followers: 5)
Journal of Medical Devices     Full-text available via subscription   (Followers: 4)
Sensors and Materials     Open Access   (Followers: 4)
IEEE Sensors Letters     Hybrid Journal   (Followers: 4)
Journal of Optical Technology     Full-text available via subscription   (Followers: 4)
IEEE Journal on Miniaturization for Air and Space Systems     Hybrid Journal   (Followers: 3)
IJEIS (Indonesian Journal of Electronics and Instrumentation Systems)     Open Access   (Followers: 3)
Sensors International     Open Access   (Followers: 3)
Solid State Nuclear Magnetic Resonance     Hybrid Journal   (Followers: 3)
Measurement Techniques     Hybrid Journal   (Followers: 3)
Journal of Instrumentation Technology & Innovations     Full-text available via subscription   (Followers: 3)
Journal of Astronomical Instrumentation     Open Access   (Followers: 3)
International Journal of Measurement Technologies and Instrumentation Engineering     Full-text available via subscription   (Followers: 2)
International Journal of Sensor Networks     Hybrid Journal   (Followers: 2)
Geoscientific Instrumentation, Methods and Data Systems     Open Access   (Followers: 2)
Journal of Vacuum Science & Technology B     Hybrid Journal   (Followers: 1)
Geoscientific Instrumentation, Methods and Data Systems Discussions     Open Access   (Followers: 1)
Invention Disclosure     Open Access   (Followers: 1)
Medical Devices & Sensors     Hybrid Journal   (Followers: 1)
International Journal of Testing     Hybrid Journal   (Followers: 1)
Journal of Research of NIST     Open Access   (Followers: 1)
Instruments and Experimental Techniques     Hybrid Journal   (Followers: 1)
Metrology and Instruments / Метрологія та прилади     Open Access  
Measurement Instruments for the Social Sciences     Open Access  
Труды СПИИРАН     Open Access  
Standards     Open Access  
Jurnal Informatika Upgris     Open Access  
InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan     Open Access  
Devices and Methods of Measurements     Open Access  
EPJ Techniques and Instrumentation     Open Access  
Journal of Medical Signals and Sensors     Open Access  
Documenta & Instrumenta - Documenta et Instrumenta     Open Access  
Similar Journals
Journal Cover
Number of Followers: 0  

  This is an Open Access Journal Open Access journal
ISSN (Print) 2078-9181 - ISSN (Online) 2078-9599
Published by Russian Academy of Sciences Homepage  [15 journals]
  • Рандомизированное
           Ð¼Ð°ÑˆÐ¸Ð½Ð½Ð¾Ðµ обучение и
           Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»ÐµÐ¹ c
           Ð¿Ñ€Ð¸Ð¼ÐµÐ½ÐµÐ½Ð¸ÐµÐ¼ к
           Ð¼Ð¾Ð´ÐµÐ»Ð¸ SIR

    • Authors: Алексей Юрьевич Попков, Юрий Андреевич Дубнов, Юрий Соломонович Попков
      Pages: 659 - 677
      Abstract: В работе предлагается подход к оцениванию параметров нелинейных динамических моделей с помощью концепции Рандомизированного машинного обучения (РМО), основанной на переходе от детерминированных моделей к случайным (со случайными параметрами) с последующим оцениванием вероятностных распределений параметров и шумов по реальным данным. Главной особенностью данного метода является его эффективность в условиях малого количества реальных данных. В работе рассматриваются модели, сформулированные в терминах обыкновенных дифференциальных уравнений, которые преобразуются к дискретному виду для постановки и решения задачи энтропийной оптимизации. Применение предлагаемого подхода демонстрируется на задаче прогнозирования общего количества инфицированных COVID-19 с помощью динамической
      эпидемиологической модели SIR. Для этого в работе строится рандомизированная модель SIR (R-SIR) с одним параметром, энтропийно-оптимальная оценка которого реализуется его функцией плотности распределения вероятностей, а также функциями плотности распределения вероятностей измерительных шумов в точках, в которых производится обучения. Далее применяется техника рандомизированного прогнозирования с фильтрацией шумов, основанная на генерации соответствующих распределений и построении ансамбля прогнозных траекторий с вычислением средней по ансамблю траектории. В работе реализуется вычислительный эксперимент с использованием реальных оперативных данных о заболеваемости в виде сравнительного исследования с известным методом оценивания параметров модели, основанным на методе наименьших квадратов. Полученные в эксп...
      PubDate: 2022-07-08
      DOI: 10.15622/ia.21.4.1
      Issue No: Vol. 21, No. 4 (2022)
  • Аналитический
           Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€ методов
           Ñ€ÐµÑˆÐµÐ½Ð¸Ñ проблемы
           Ð¼Ð°Ð»Ñ‹Ñ… наборов
           Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ… при создании
           Ñ€Ð°ÑÐ¿Ð¾Ð·Ð½Ð°Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ речи
           Ð´Ð»Ñ малоресурсных

    • Authors: Ирина Сергеевна Кипяткова, Ильдар Амирович Кагиров
      Pages: 678 - 709
      Abstract: Ð’ статье рассматриваются основные методы решения проблемы малых наборов обучающих данных для создания автоматических систем распознавания речи для так называемых малоресурсных языков. Рассматривается понятие малоресурсных языков и формулируется рабочая дефиниция на основании ряда работ по этой тематике. Определены основные трудности, связанные с применением классических схем автоматического распознавания речи к материалу малоресурсных языков, и очерчен круг основных методов, использующихся для решения обозначенных проблем. Ð’ статье подробно рассматриваются методы аугментации данных, переноса знаний и сбора речевого материала. Ð’ зависимости от конкретной задачи, выделяются методы аугментации аудиоматериала и текстовых данных, переноса знаний и мультизадачного обучения. Отдельный раздел статьи посвящен существующему информационному обеспечению, базам данных и основным принципам их организации с точки зрения работы с малоресурсными языками. Делаются выводы об оправданности методов аугментации данных и переноса знаний для языков с минимальным информационным обеспечением. Ð’ случае полного отсутствия данных для конкретного языка и родительских моделей структурно схожих языков предпочтительным вариантом является сбор новой базы данных, в том числе, при помощи краудсорсинга. Многозадачные модели переноса знаний оказываются эффективными в том случае, если исследователь располагает набольшими наборами данных. Если доступны данные по языку с достаточными ресурсами, предпочтительной является работа с языковой парой. Сделанные в результате данного обзора выводы в дальнейшем преÐ...
      PubDate: 2022-07-08
      DOI: 10.15622/ia.21.4.2
      Issue No: Vol. 21, No. 4 (2022)
  • Классификация
           Ð±Ð¾Ð»ÐµÐ·Ð½ÐµÐ¹ листьев
           ÑÐ±Ð»Ð¾Ð½Ð¸ с
           Ð½Ð°Ð±Ð¾Ñ€Ð° данных
           Ð¸Ð·Ð¾Ð±Ñ€Ð°Ð¶ÐµÐ½Ð¸Ð¹: подход
           Ð½ÐµÐ¹Ñ€Ð¾Ð½Ð½Ð¾Ð¹ сети

    • Authors: Антор Махмудул Хасан, Ризу Мд Ракиб Ул Ислам, Кумар Авинаш
      Pages: 710 - 728
      Abstract: Сельское хозяйство является одним из основных источников экономического роста в России; мировое производство яблок в 2019 году составило 87 миллионов тонн. Болезни листьев яблони являются основной причиной ежегодного сокращения производства яблок, что приводит к огромным экономическим потерям. Автоматизированные методы выявления болезней листьев яблони позволяют сократить трудоемкую работу по мониторингу яблоневых садов и раннему выявлению симптомов болезни. В этой статье предложена многослойная сверточная нейронная сеть (MCNN), которая способна классифицировать листья яблони по одной из следующих категорий: парша яблони, черная гниль и болезни яблоневой кедровой ржавчины, используя недавно созданный набор данных. В этом методе мы использовали методы аффинного преобразования и перспективного преобразования для увеличения размера набора данных. После этого операции предварительной обработки на основе метода кадрирования и выравнивания гистограммы OpenCV использовались для улучшения предлагаемого набора данных изображения. Экспериментальные результаты показывают, что система достигает точности обучения 98,40% и точности проверки 98,47% для предложенного набора данных изображения с меньшим количеством параметров обучения. Результаты предполагают более высокую точность классификации предложенной модели MCNN по сравнению с другими известными современными подходами. Эта предложенная модель может использоваться для обнаружения и классификации других типов болезней яблони из разных наборов данных изображений.
      PubDate: 2022-06-02
      DOI: 10.15622/ia.21.4.3
      Issue No: Vol. 21, No. 4 (2022)
  • Аналитический
           Ð¾Ð±Ð·Ð¾Ñ€ подходов к
           Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ в группах
           Ð¼Ð¾Ð±Ð¸Ð»ÑŒÐ½Ñ‹Ñ… роботов
           Ð½Ð° основе
           Ñ‚ехнологий мягких

    • Authors: Олег Владимирович Даринцев, Айрат Барисович Мигранов
      Pages: 729 - 757
      Abstract: Рассматривается использование различных типов эвристических алгоритмов на основе технологий мягких вычислений для распределения задач в группах мобильных роботов, выполняющих односложные операции в едином рабочем пространстве: генетические алгоритмы, муравьиные алгоритмы и искусственные нейронные сети. Показано, что данная задача является NP-сложной и ее решение прямым перебором для большого числа заданий невозможно. Исходная задача сведена к типовым NP-полным задачам: обобщенной задаче поиска оптимальной группы замкнутых маршрутов от одного депо и задаче коммивояжера. Представлены описание каждого из выбранных алгоритмов и сравнение их характеристик. Приводится пошаговый алгоритм работы с учетом выбранных генетических операторов и их параметров при заданном объеме популяции. Представлена общая структура разработанного алгоритма, позволяющего достаточно эффективно решить многокритериальную оптимизационную задачу с учетом временных затрат и интегрального критерия эффективности роботов, учитывающего энергетические затраты, функциональную насыщенность каждого агента группы и Ñ‚.д. Показана возможность решения исходной задачи с использованием муравьиного алгоритма и обобщенного поиска оптимальной группы замкнутых маршрутов. Для многокритериальной оптимизации показана возможность линейной свертки полученного векторного критерия оптимальности за счет введения дополнительных параметров, характеризующих групповое управление: общее КПД функционирования всех роботов, затраты энергии на функционирование группы поддержки и энергия на размещение одного робота на рабочем полÐ...
      PubDate: 2022-07-08
      DOI: 10.15622/ia.21.4.4
      Issue No: Vol. 21, No. 4 (2022)
  • Повышение точности
           IP-геолокации на
           Ð¾ÑÐ½Ð¾Ð²Ðµ данных,

    • Authors: Максим Владимирович Иванов, Александр Александрович Полунин
      Pages: 758 - 785
      Abstract: IP-геолокация ¯“ это процесс определения реального географического положения электронного устройства, подключенного к сети Интернет, по его глобальному сетевому адресу [1]. Ð’ настоящее время она нашла широкое применение в интернет-торговле, маркетинге и рекламе, информационной безопасности [2] и других направлениях человеческой деятельности. Применяются различные подходы к определению местоположения удаленного сетевого устройства, различающиеся как по типу анализируемой информации (задержка передачи пакетов, ресурсные записи DNS-серверов, контент веб-страниц), так и по выдаваемому результату (название страны или города, почтовый адрес, вероятная зона расположения или точные координаты) [3, 4]. Ошибка IP-геолокации зависит от страны расположения устройства, плотности населения, типа сетевого устройства и лежит в пределах от нескольких десятков метров до сотен километров. При этом для одних и тех же входных данных результаты разных IP-геосервисов могут различаться значительно. Объектом данного исследования выступают общедоступные IP-геосервисы, предоставляющие услуги по IP-геопривязке узлов глобальной сети на основе их IP-адресов, а именно ¯“ их точность и полнота. Выборка IP-геосервисов для тестирования были сформирована из числа наиболее популярных [5]. При проведении исследования результаты IP-геолокации сравнивались с достоверными сведениями о расположении некоторых IP-адресов, в качестве показателей точности использовались страна, город и географические координаты. На основе сравнительного анализа результатов тестирования были сделаны выводы о точности IP-геосервисов по выбранным показателям, их существенных своÐ...
      PubDate: 2022-07-08
      DOI: 10.15622/ia.21.4.5
      Issue No: Vol. 21, No. 4 (2022)
  • Метод определения
           Ñ€Ð°Ð±Ð¾Ñ‡Ð¸Ñ… выходов
           ÑÑ…ем от проявления
           Ð¼Ð¾Ð½Ð¾Ñ‚онных ошибок

    • Authors: Руслан Борисович Абдуллаев
      Pages: 786 - 811
      Abstract: В работе исследованы структурные зависимости рабочих выходов логических комбинационных схем с целью последующей идентификации вида возможных ошибок. Приведены виды возникающих ошибок и классификация рабочих выходов логических комбинационных схем. Показано, что наличие внутренней структурной связи дискретных устройств приводит к увеличению кратности возможных ошибок. Приводится условие определения функциональной зависимости выходов от проявления ошибок исследуемой кратности. Отмечено, что из множества видов ошибок, на выходах схем могут проявляться однонаправленные (монотонные) ошибки. Приведен известный метод определения монотонно зависимых рабочих выходов дискретных устройств и указан его недостаток, заключающийся в необходимости только попарного сравнения каждого выхода с остальными из целого множества. Для удобства процесса поиска подобных выходов автором статьи предложен новый метод идентификации монотонно зависимых рабочих выходов, отличающийся от известных методов тем, что данный метод применим для любого числа выходов, что требует значительно меньшего времени для поиска вышеприведенных выходов. Показано, что логические комбинационные схемы могут обладать функциональными особенностями, при которых на рабочих выходах могут проявляться только монотонные ошибки. Следовательно, предложен новый метод идентификации любого числа монотонно независимых рабочих выходов комбинационных схем. Показано, что предлагаемые в статье методы поиска монотонно зависимых и монотонно независимых выходов логических комбинационных схем требуют выполнения несложных математических ...
      PubDate: 2022-07-08
      DOI: 10.15622/ia.21.4.6
      Issue No: Vol. 21, No. 4 (2022)
  • Метод

    • Authors: Александр Николаевич Павлов, Дмитрий Александрович Павлов, Александр Бахтиёрович Умаров, Андрей Владимирович Гордеев
      Pages: 812 - 845
      Abstract: Сложность современных объектов с перестраиваемой структурой приводит к необходимости учета различных факторов взаимодействия их с окружающей средой и связана с увеличением числа входящих в их состав элементов и подсистем, а также, соответственно, стремительным ростом числа внутренних связей, и проявляется в таких аспектах, как структурная сложность, сложность функционирования, сложность выбора поведения, сложность моделирования и сложность развития. Данные системы функционируют в условиях существенной неопределённости, связанной с изменением содержания целей и задач, стоящих перед объектом, воздействием возмущающих факторов со стороны внешней среды и имеющих целенаправленный и/или нецеленаправленный характер. Указанные аспекты сложности системы связаны не только с неопределенными воздействиями внешней среды, но и с множеством различных режимов (видов) функционирования, соответствующих множественности решаемых задач и множественности показателей качества их решения. Как правило, системы с фиксированной структурой, настраиваемые обычно на установившийся (какой-то заданный) режим, не обеспечивают наилучшего качества управления в других режимах. Поэтому многорежимность и неопределенность условий функционирования обуславливают необходимость решения проблемы анализа и синтеза конфигурации и реконфигурации рассматриваемых объектов, основанных на интеллектуальных подходах. При этом на этапах создания и проектирования объектов с перестраиваемой структурой должны быть синтезированы такие взаимосвязанные множества режимов функционирования и структур, а также, возможно, внесён так...
      PubDate: 2022-07-08
      DOI: 10.15622/ia.21.4.7
      Issue No: Vol. 21, No. 4 (2022)
School of Mathematical and Computer Sciences
Heriot-Watt University
Edinburgh, EH14 4AS, UK
Tel: +00 44 (0)131 4513762

Your IP address:
Home (Search)
About JournalTOCs
News (blog, publications)
JournalTOCs on Twitter   JournalTOCs on Facebook

JournalTOCs © 2009-