Российский фонд
фундаментальных
исследований

Физический факультет
МГУ им. М.В.Ломоносова
 

12.01 Компьютерная обработка результатов эксперимента

 

Аксенов С.П. «Верификация вычислительной программы в модовом ВКБ-приближении для мелкого и глубокого морей» Доклады XVII школы-семинара им. акад. Л.М. Бреховских "Акустика океана", совмещенной с XXXIII сессией Российского Акустического общества, с. 364-370 (2020)

Представлены результаты верификации и описание вычислительного алгоритма и разработанного программного комплекса, построенного в модовом ВКБ-приближении (МВКБП). Программный комплекс позволяет быстро и достаточно точно вычислять передаточную функцию волновода с учетом большого количества мод в мелком и глубоком морях с трехслойным дном. Проведенная верификация программы подтвердила хорошее совпадение результатов расчета интерференционной структуры и усредненных законов спадания ПФВ по программе МВКБП с результатами расчетов по программам других авторов. Ключевые слова: передаточная функция волновода, мелкое море, глубокое море, модовое ВКБ-приближение, функции Эйри

Доклады XVII школы-семинара им. акад. Л.М. Бреховских "Акустика океана", совмещенной с XXXIII сессией Российского Акустического общества, с. 364-370 (2020) | Рубрики: 07.01 07.02 12.01

 

Иванов А.В., Никифоров А.В., Кузьмицкий А.М. «Контрольные примеры для подтверждения качества специализированных программных продуктов, предназначенных для расчетов уровней шума» Защита от повышенного шума и вибрации. Санкт-Петербург, 23–25 марта 2021 г. Сборник трудов Всероссийской научно-практической конференции с международным участием, с. 123-129 (2021)

Рассмотрены некоторые аспекты и проблемы наиболее важного элемента системы обеспечения качества программных продуктов, который может подтвердить соответствие программы установленным методам расчета. Таким элементом является комплект контрольных примеров, необходимых для проведения расчетов используемыми программными продуктами для подтверждения корректности и точности расчетов. В настоящее время отсутствуют общие рекомендации для широкого класса методов расчета, реализуемых программными средствами. Часто действующие стандарты и своды правил на методы расчета являются неполными и не охватывают в достаточной степени все возможные реалистичные случаи из практики. Также эти документы могут устанавливать неоднозначные требования, допускающие разные интерпретации. Участие в разработке стандартов с комплексными тестами широкого круга специалистов в области компьютерных технологий и практиков-проектировщиков позволит обнаруживать и устранять на ранней стадии разработки документов недостатки или ошибки методов расчета, когда этот метод реализован с применением соответствующих программных средств и опробован на реалистичных входных данных в рамках реалистичного сценария.

Защита от повышенного шума и вибрации. Санкт-Петербург, 23–25 марта 2021 г. Сборник трудов Всероссийской научно-практической конференции с международным участием, с. 123-129 (2021) | Рубрика: 12.01

 

Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века : сборник статей по материалам Седьмой всероссийской научно-практической конференции с международным участием (г. Пермь, 21–22 октября 2021 г.) (2021). 456 с.

Представлено описание разработки различными способами нейросетевых систем для распознавания ключевого слова, а также их сравнение. Такие системы позволяют распознавать с большой точностью нужное слово из общего звукового потока. Ключевые слова: искусственный интеллект, нейросетевые технологии, распознавание, ключевое слово, звук. Заключение. Из полученных результатов можно сделать вывод, что спектрограммы достаточно качественный подход для распознавания ключевых слов, однако большое количество времени, необходимого для построения спектрограммы делает данный способ малопригодным в случае реализации на мобильных или других маломощных устройствах. Лучше всего в таком случае использовать мел-кепстральные коэффициенты, которые при совсем незначительном менее качественном распознавании ключевого слова вычисляются намного быстрее. Обучение на уже предобученной нейронной сети показало самый худший результат. При точности менее 50% нет смысла рассматривать такой подход, так как в реальном мире человеку быстро надоест обращаться к компьютеру голосом. Компьютер просто не будет его «слышать», а большое количество ложных срабатываний будет постоянно его «активировать», что станет причиной недовольства со стороны человека.

Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века : сборник статей по материалам Седьмой всероссийской научно-практической конференции с международным участием (г. Пермь, 21–22 октября 2021 г.) (2021). 456 с. | Рубрика: 12.01