Предвидеть - значит управлять.

Б. Паскаль

Связь с редакцией

Ближайшие события

24.06.2025 - 26.06.2025

ReIndustry Expo

Город: Москва

25.06.2025 - 26.06.2025

Инженерное собрание России 2025

Город: С.-Петербург

10.09.2025 - 12.09.2025

\ИНТЕГРИРОВАННОЕ УПРАВЛЕНИЕ ПРОЕКТАМИ. Как БЫЛО, ЕСТЬ и БУДЕТ

Город: Сочи

07.10.2025 - 11.10.2025

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ТЕХНИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА УПРАВЛЕНИЯ (ICCT-2025)

Город: Гомель

07.10.2025 - 11.10.2025

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ТЕХНИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА УПРАВЛЕНИЯ (ICCT-2025)

Город: Гомель

Камнев М.А.

Статьи

Автоматизация в промышленности, №1 2022

Алгоритмическое и программное обеспечение

Друмов И.В., Камнев М.А., Малышев Г.С., Терехин Г.В.

Выявление дефектов на изделиях из силицированного графита с помощью нейронных сетей

Ключевые слова: валидационный набор, дефекты, машинное зрение, нейронные сети, распознавание, силицированный графит, тестовый набор, цифровизация

Автоматизация в промышленности, №10 2022

Обсуждаем тему: Применение нейронных сетей для распознавания изображений

Друмов И.В., Камнев М.А., Малышев Г.С., Терехин Г.В.

Использование вариационного автокодировщика для расширения обучающего набора нейронной сети, распознающей дефекты на изделиях из силицированного графита

Ключевые слова: вариационные автокодировщики, генеративные модели, декодер, дефекты, минибатч, нейронные сети, обучающий набор сети, пространство скрытых факторов, сэмплирование, энкодер

Автоматизация в промышленности, №4 2023

Алгоритмическое и программное обеспечение

Друмов И.В., Камнев М.А., Малышев Г.С., Терехин Г.В.

Выбор размерности полносвязного классификатора нейросети в зависимости от объёма обучающего набора в задаче бинарного распознавания дефектов

Ключевые слова: бинарная классификация, дефекты, дропаут, машинное зрение, переобучение сети, полносвязная сеть, предобученная сеть, сверточные нейронные сети, силицированный графит

Автоматизация в промышленности, №6 2025

Применение средств автоматизации

Анохин А.И., Бугреев А.В., Иванченко Д.С., Камнев М.А., Тихонов А.М., Тютин С.С.

Автоматизация процесса снятия напорно-энергетических характеристик при проведении испытаний электронасосов

Ключевые слова: автоматизация, напорно-энергетические характеристики, ПИД-регулятор, электронасос

Последний вышедший номер

Читайте в номере:

Алгоритм оптимизации структур робототехнических сборочных комплексов

Влияние характеристик нанесения на сдвиг порошкового слоя в аддитивном производстве

Определение весовых матриц регулятора на основе прогнозирующей модели с учетом целей управления в условиях неопределенности параметров технологического объекта

Готовится к печати

Читайте в номере:

Интегрированный подход к обеспечению качества промышленных данных для решений на основе искусственного интеллекта

Машинное обучение и цифровые двойники

Информационная система поддержки принятия решений по экологической безопасности химико-энерготехнологических систем переработки рудного сырья

Автоматизация процесса снятия напорно-энергетических характеристик при проведении испытаний электронасосов