Алгоритмы, методы и системы обработки данных

Электронный научный журнал
www.amisod.ru

Содержание

А.В. АСТАФЬЕВ, А.А. ОРЛОВ

Комплексный анализ систем визуализации и методов работы с мнемоническими схемами для мониторинга производственного процесса на промышленных предприятиях

А.И. МОСАЛЁВ

Системный подход в определении регионального риска в инвестиционно-инновационной деятельности

А.А. ОРЛОВ, А.В. ПРОВОТОРОВ

Особенности автоматической идентификации трубопроводной продукции

Д.Г. ПРИВЕЗЕНЦЕВ, А.Л. ЖИЗНЯКОВ

Формирование тестовых изображений с заданным распределением самоподобия

А.В. ПРОВОТОРОВ, А.А. ОРЛОВ

Системный анализ методов и систем идентификации трубопроводной продукции в условиях промышленного производства

powered by social2s

Системный анализ методов и систем идентификации трубопроводной продукции в условиях промышленного производства

Алексей Владимирович Провоторов,

студент 5 курса кафедры «Информационные системы», Муромский институт (филиал) государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», г. Муром

Алексей Александрович Орлов, д.т.н.

доцент кафедры «Информационные системы», Муромский институт (филиал) государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», г. Муром

Аннотация:

В статье показана актуальность маркировки промышленных изделий. Проведены описание, анализ и сравнение методов маркировки изделий. Выявлены основные характеристики, позволяющие оценить возможность применения методов в различных условиях производства. На основе полученных результатов проведён анализ различных видов штрих-кодов, выявлены основные характеристики и возможность их применения.

Ключевые слова:

Маркировка; промышленность; штрих-код; распознавание; метод.

Шифры классификации:

УДК: 004.93

ГРНТИ: 20.53.19

ВАК: -

 

Скачать

powered by social2s

Особенности автоматической идентификации трубопроводной продукции

Алексей Александрович Орлов, д.т.н.

доцент кафедры «Информационные системы», Муромский институт (филиал) государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», г. Муром

Алексей Владимирович Провоторов,

студент 5 курса кафедры «Информационные системы», Муромский институт (филиал) государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», г. Муром

Аннотация:

В статье отмечены существующие проблемы систем маркировки промышленных изделий. Разработаны возможные методики нанесения, считывания и расшифровки маркера. Сформирована схема устройства считывания маркера с указанием вида, параметров и расположения элементов.

Ключевые слова:

Маркировка; промышленность; штрих-код; распознавание; метод.

Шифры классификации:

УДК: 004.93

ГРНТИ: 20.53.19

ВАК: -

 

Скачать

powered by social2s

Формирование тестовых изображений с заданным распределением самоподобия

Денис Геннадьевич Привезенцев,

аспирант кафедры «САПР ЭС», Муромский институт (филиал) государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», г. Муром

Аркадий Львович Жизняков, д.т.н.

заместитеть директора по НР, заведующий кафедрой «САПР ЭС», Муромский институт (филиал) государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», г. Муром

Аннотация:

Для исследования алгоритмов получения фрактальных признаков изображений необходимо создание тестовых изображений с заранее известными характеристиками. В статье рассматривается алгоритм формирования тестовых изображений с использованием фрактальной модели изображений.

Ключевые слова:

Обработки изображений; фрактальная модель изображений; тестовые изображения; генератор изображений

Шифры классификации:

УДК: 004.932.2

ГРНТИ: 28.23.15

ВАК: 05.13.01

 

Скачать

powered by social2s

Системный подход в определении регионального риска в инвестиционно-инновационной деятельности

Антон Игоревич Мосалев, к.э.н

доцент кафедры «Экономика», Муромский институт (филиал) государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», г. Муром

Аннотация:

Наличие крупных инновационных и инвестиционных программ организаций положительно сказываются на развитии конкретных регионов. Однако осуществление намеченных проектов может затрудняться различными факторами социально-экономического развития субъекта Российской Федерации. Так например, наличие квалифицированной рабочей силы, развитость транспортной, информационной и энергетической инфраструктуры носят в себе основные значения будущей успешной реализации проекта. Инвестор, желающий профинансировать инновационный проект, должен обращать внимание не только на расчётные показатели возврата вложенных средств, но и на региональный риск.

Ключевые слова:

Региональный риск, инновационная и инвестиционная деятельность

Шифры классификации:

УДК: 332.025.12

ГРНТИ: 06.61.00

ВАК: 08.00.05

 

 

Скачать

powered by social2s

ISSN

2220-878X (Online)

Последний выпуск

2 (40)

ДЕКАБРЬ, 2019

Выпуск в работе

1 (41)

ДЕКАБРЬ, 2020

Поступившие заявки

Партнерство

АМиСОД в eLIBRARY.RU

Лицензия

Creative Commons License

Публикации журнала лицензируются в сосответствии с
Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Полный текст лицензии.
Яндекс.Метрика Система Orphus Анализ веб сайтов