Прогресс часто подсовывает нам старые игрушки в новой упаковке. Е. Ермолова

Связь с редакцией

Ближайшие события

19.10.2026 - 23.10.2026

LOGFORUM’26

Город: Москва

21.10.2026 - 23.10.2026

Межрегиональный промышленно-энергетический форум и выставка предприятий «ПРОМ-ЭНЕРГО-ВОЛГА’2026»

Город: Волгоград

27.10.2026

Формула надежности

Город: он-лайн

12.11.2026

Конференция компании X-Com «Импортозамещение»

Город: Москва

18.11.2026 - 20.11.2026

VIII Международный форум роботизации

Город: Санкт-Петербург

Терехин Г.В.

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

Последний вышедший номер

Читайте в номере:

Российская микроэлектроника: проблемы и тренды

Программное средство для построения матрицы дренирования нефтегазовых скважин с применением кластерного анализа

Анализ риска возникновения дефектов сварки в роботизированных комплексах в условиях неопределённости

Применение фрактального анализа для классификации акустических сигналов, возникающих в изоляции трансформатора при электрических разрядах или вибрации

Анализ тенденций развития LiDAR-технологий в управлении робототехническими комплексами. Ч. 1. Классификация лидаров и их характеристики