Изучается периодическая краевая задача для функционально-дифференциального уравнения со специальным отклонением аргумента  где  – линейный оператор,    Получены новые достаточные условия существования решения исследуемой задачи. Обсуждается случай обыкновенного дифференциального уравнения. Исследования примыкают к работе авторов. Ключевые слова: функционально-дифференциальное уравнение; периодическая краевая задача; резонанс.

Абдуллаев Абдула Рамазанович (Пермь, Россия) – доктор физико-математических наук, профессор, заведующий кафедрой «Высшая математика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, г. Пермь, Комсомольский пр., 29, е-mail: h.m@pstu.ru).

Скачкова Елена Александровна (Пермь, Россия) – старший преподаватель кафедры «Фундаментальная математика» Пермского государственного национального исследовательского университета (614990, г. Пермь, ул. Букирева, 15, е-mail: skachkovaea@gmail.com).

Зубарева Ольга Сергеевна (Пермь, Россия) – ассистент кафедры «Фундаментальная математика» Пермского государственного национального исследовательского университета (614990, г. Пермь, ул. Букирева, 15, е-mail: zubarevaos59@gmail.com).

1. Абдуллаев А.Р., Скачкова Е.А. О периодической краевой задаче для функционально-дифференциального уравнения второго порядка // Научно-технический вестник Поволжья. – 2017. – № 6. – С. 21–23.
2. Абдуллаев А.Р., Бурмистрова А.Б. Элементы теории топологически нетеровых операторов: монография. – Челябинск, 1994. – 93 с.
3. Абдуллаев А.Р., Плехова Э.В., Савочкина А.А. Разрешимость квазилинейного уравнения с монотонным оператором // Научно-технические ведомости СПбГП. – 2010. – № 2 (98). – С. 80–85.
4. Крейн С.Г. Линейные уравнения в банаховом пространстве. – М.: Наука, 1971. – 104 с.
5. Абдуллаев А.Р., Скачкова Е.А. Периодическая краевая задача для дифференциального уравнения четвертого порядка // Известия вузов. Математика. – 2013. – № 12. – С. 3–10.

Для линейной дифференциальной системы уравнений первого порядка рассматривается многоточечная задача с интегральным условием. Получены необходимые и достаточные условия однозначной разрешимости, условие корректности и точное решение.

Ключевые слова: многоточечные задачи, корректные задачи, точные решения.

Байбурин Мерхасыл Мукеевич (Астана, Казахстан) – кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Фундаментальная математика» Евразийского национального университета им. Л.Н. Гумилева (010008, г. Астана, ул. Сатпаева, 2, e-mail: merkhasyl@mail.ru).

1. Krall A.M. The development of general differential and general differential-boundary systems // Rocky Mountain Journal of Mathematics. – 1975. – Т. 5, № 4. – С. 493–542.

2. Кокебаев В.К., Отелбаев M., Шыныбеков A.Н. К вопросам расширения и сужения операторов // Доклады Академии наук СССР. – 1983. – Т. 271, № 6. – С. 1307–1310.

3. Байбурин М.М. Многоточечные задачи для дифференциального оператора второго порядка // Вестник КарГУ. Серия: Математика. – 2005. – № 1(37)/2005. – С. 36–40.

4. Шыныбеков A.M. О корректных сужениях и расширениях некоторых дифференциальных операторов: автореф. дис. ... канд. физ.-мат. наук. – Алма-Ата, 1983. – 16 с.

5. Ойнаров Р.О., Ибатов А. Многоточечные задачи для дифференциальных уравнений с отклоняющимся аргументом нейтрального типа, не разрешенных относительно старшей производной // Вестник АН Казахской ССР. – 1984. – № 6. – С. 70–72.

6. Ойнаров Р.О., Ибатов А. Многоточечные задачи для нелинейного дифференциального уравнения с отклоняющимся аргументом нейтрального типа // Известия АН Казахской ССР. Серия: Физико-математические науки. – 1984. – № 5. – С. 70–73.

7. Ойнаров Р.О., Парасиди И.Н. Корректно-разрешимые расширения операторов с конечными дефектами в Банаховом пространстве // Известия АН Казахской ССР. Серия: Физико-математические науки. – 1988. – № 5. – С. 42–46.

8. Ойнаров Р.О., Сагинтаева С.С. Гладкие расширения минимального оператора с конечным дефектом в банаховом пространстве // Известия АН Республики Казахстан. – 1994. – № 5. – С. 43–48.

9. Парасиди И.Н. Корректные расширения минимального оператора с конечным дефектом в банаховом пространстве: автореф. дис. ... канд. физ.-мат. наук. – Алма-Ата, 1989. – 16 с.

10. Искакова А.К. О корректности одного оператора в C[0,1]_n // Вестник КазГУ. Серия: Математика, механика, информатика. – 1999. – № 5 (19). – С. 68–72.

11. Отелбаев М.О., Искакова А.К. О многоточечной задаче для оператора Ly = y′(t) в C¹[0,1] // Вестник КазГУ. Серия: Математика, механика, информатика. – 1999. – № 5 (19). – С. 111–115.

12. Parasidis I.N., Tsekrekos P.C. Correct selfadjoint and positive extensions of nondensely defined symmetric operators // Abstract and Applied Analysis. – 2005. – Т. 7. – С. 767–790.

13. Parassidis I.N., Tsekrekos P.C. Some quadratic correct extensions of minimal operators in Banach space // Operators and Matrices. – 2010.

14. Parasidis I.N., Tsekrekos P.C. Correct and selfadjoint problems for quadratic operators // Eurasian Mathematical Journal. – 2010. – Т. 1,
№ 2. – С. 122–135.

15. Sadybekov M.A., Turmetov B.K. On an Analog of Periodic Boundary Value Problems for the Poisson Equation in the Disk // Differential Equations. – 2014. – Т. 50. – С. 264–268.

16. Abdullaev A.R., Skachkova E.A. On one class of multipoint boundary value problems for a second-order linear functional-differential equation // Journal of Mathematical Sciences. – 2018. – Vol. 230. – № 5. – С. 647–650.

17. Абдуллаев A.Р., Скачкова E.A. Об одной многоточечной краевой задаче для дифференциального уравнения второго порядка // Вестник Пермского университета. Серия: Математика, механика, информатика. – 2014. – № 2(25). – С. 5–9.

18. Gupta Ch.P. A generalized multi-point boundary value problem for second order ordinary differential equations // Journal of Applied Mathematics and Computation. – 1998. – № 89. – P. 133–146.

19. Ильин В.А., Moисеев E.M. Нелокальные краевые задачи первого рода для оператора Штурма-Лиувилля в дифференциальной и разностной трактовках // Дифференциальные уравнения. – 1987. – № 23(7). – С. 803–810.

20. Ашордия М.Т. Критерий разрешимости одной многоточечной краевой задачи для системы обобщенных обыкновенных дифференциального уравнений // Дифференциальные уравнения. – 1996. – Т. 32,
№ 10. – С. 1303–1311.

21. Кигурадзе И.Т. Краевые задачи для систем обыкновенных дифференциальных уравнений // Итоги науки и техники. Серия: Современные проблемы математики. Новые достижения. – 1987. –
Т. 30. – С. 3–103.

22. Климов В.С. Многоточечная краевая задача для системы дифференциальных уравнений // Дифференциальные уравнения. –
1969. – Т. 5, № 8. – С. 1532–1534.

23. Яковлев М.Н. Оценки решений систем нагруженных интегро- дифференциальных уравнений, подчиненных многоточечным и интегральным условиям // Записки научных семинаров ЛОМИ. – 1983. –
Т. 124. – C. 131–139.

24. Aбдуллаев В.М., Aйдa-Заде Х.Р. О численном решении задач оптимального управления с неразделенными многоточечными и интегральными условиями // Журнал вычислительной математики и математической физики. – 2012. – Т. 52, № 12. – С. 2163–2177.

Изучается одна задача оптимального управления гибридными системами типа Россера. Установлен аналог принципа максимума Понтрягина. Рассмотрен случай вырождения (особый случай) аналога условия максимума Понтрягина.

Ключевые слова: система типа Россера, гибридная система, принцип максимума Понтрягина, особые управления.

Джаббарова Айгун Ящар кызы (Баку, Азербайджан) – аспирантка Института систем управления НАН Азербайджана (г. Баку, Az1141, ул. Б. Вахабзаде 9, e-mail: aygun-cabbarova@mail.ru).

Мансимов Камиль Байрамали оглы (Баку, Азербайджан) – доктор физико-математических наук, профессор, заведующий кафедрой «Математическая кибернетика» Бакинского государственного университета, руководитель лаборатории «Управление в сложных динамических системах» Института систем управления НАН Азербайджана (г. Баку, Az1141, ул. Б. Вахабзаде 9, e-mail: kamilbmansimov@gmail.com).

1. Kaczorek T. Positive 2D hybrid linear systems // Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences. – 2007. – Т. 55. – № 4. – С. 351–358.
2. Kaczorek T., Marchenko V., Sajewski L. Solvability of 2D hybrid linear systems-comparison of three different methods // Acta mechanica et automatic. – 2008. – Т. 2. – № 2. – С. 59–66.
3. Marchenko V.M., Borkovskaya I.M., Pyzhkova O.N. Hybrid control discrete-continuous 2-D systems // Technical University of Biolyostok. – 2010. – C. 3–8.
4. Roesser R.P. A discrete state-space model for linear image processing // IEEE Trans on Automatic Control. – 1975. – Т. AC–20, № 1. – C. 1–10.
5. Kaczorek T. The control and systems theory. – Warsaw: RWN, 1996.
6. De la Sen M.A. A note about total stability of a class of hybrid systems // Informatica. 2006. – T. 17, № 4. – C. 565–576.
7. Марченко В.М., Борковская И.М., Пыжкова О.Н. Гибридные динамические системы с многомерным временем // Труды БГТУ, Серия: Физико-математические науки и информатика. – 2015. – № 6. – C. 3–9.
8. Габасов Р., Кириллова Ф.М. Методы оптимизации. – Минск: Изд-во БГУ, 1981. – 400 с.
9. Габасов Р., Кириллова Ф.М. К теории необходимых условий оптимальности в дискретных системах управления // Управляемые системы. ИМ (CО) АН СССР. – 1979. – Вып. 18. – С. 14–25.
10. Мансимов К.Б. Дискретные системы. – Баку: Изд-во БГУ, 2013. – 171 с.
11. Марданов М.Дж., Мансимов К.Б., Меликов Т.К. Исследование особых управлений и необходимые условия оптимальности второго порядка в системах с запаздыванием. – Баку: ЭЛМ, 2013. – 353 с.
12. Габасов Р., Кириллова Ф.М. Особые оптимальные управления. – М.: Наука, 1973. – 251 с.
13. Мансимов К.Б. Особые управления в системах с запаздыванием. – Баку: ЭЛМ, 1999. – 174 с.
14. Габасов Р., Кириллова Ф.М. Принцип максимума в теории оптимального управления. – М.: URSS, 2011. – 272 с.
15. Понтрягин Л.С., Болтянский В.Г., Гамкрелидзе Р.В., Мищенко Е.Ф. Математическая теория оптимальных процессов. – М.: Наука, 1986. – 384 с.
16. Джаббарова А.Я., Мансимов К.Б., Масталиев Р.О. О представлении решений одной дискретно-непрерывной линейной системы типа Россера // Доклады НАН Азербайджана. – 2013. – № 8. – C. 15–18.
17. Габасов Р., Кириллова Ф.М. Оптимизация линейных систем. – Минск: Изд-во БГУ. – 1973, 248 с.

A direct method for the exact solution of loaded differential or Fredholm Integro-Differential Equations (IDEs) with nonlocal integral boundary conditions is proposed. We consider the abstract operator equations of the form Bu = Au − gΨ(u) = f with abstract nonlocal boundary conditions. In this paper we investigate the correctness of the equation Bu = f and its exact solution in closed form.

Keywords: Loaded differential equations, integro-differential equations, nonlocal integral boundary conditions, injective and correct operators, exact solutions.

Parasidis Ioannis Nestorion (Larissa, Greece) – Associate Professor, Institute of Electrical and Computer Engineering, Department of Mathematics and Physics, Technological Educational Institution of Larissa (411 10, Greece, Larissa, e-mail: paras@teilar.gr )

Providas Efthimios (Larissa, Greece) – Doctor of Philosophy, Associate Professor, Department of Applied Mathematics – Computer Programming, Technological Educational Institution of Larissa (411 10, Greece, Larissa, e-mail: providas@teilar.gr)

Dafopoulos Vassilios (Larissa, Greece) – Doctor of Technical Sciences (Doktor-Ingenieur) Professor, Institute of Electrical and Computer Engineering, Technological Educational Institution of Larissa (411 10, Greece, Larissa, e-mail: dafopoulos@teilar.gr).

1. 1. Nakhushev A.M., A nonlocal problem and the Goursat problem for a loaded equation of hyperbolic type, and their applications to the prediction of ground moisture, Soviet Mathematics. Doklady, 1978, V. 242, Iss. 5, pp. 1243-1247.

   2. Nakhushev A.M. Nagruzhennye uravneniya i ikh prilozheniya [Loaded equations and their applications]. Moscow, Nauka. 2012. 232 p.

   3. Juravleva E.N., Karabut E.A. Loaded complex equations in the problem of impact of jets. Journal of Computational Mathematics and Mathematical Physics, 2011, vol. 51, iss. 5, pp. 936-955.

   4. Lomov I.S., A theorem on unconditional basis property of roots vectors of second order weighted differential operators. Differential Equations, 1991, vol. 27, iss. 9, pp. 1550-1563.

   5. Dzenaliev M.T., Ramazanov M.I.  On the boundary value problem for the spectrally loaded heat condition operator. Siberian Mathematical Journal, 2006, vol. 47, no. 3, pp. 527-547.

   6. Abdullaev V.M., Aida-Zade K.R. Numerical solution of optimal control problems for loaded lumped parameter system. Computational Mathematics and Mathematical Physics, 2006, vol. 46, iss. 9, pp. 1487-1502.

   7. Abdullaev V.M., Aida-Zade K.R. Numerical method of solution to loaded nonlocal boundary value problems for ordinary differential equations, Computational Mathematics and Mathematical Physics, 2014, vol. 54, iss. 7, pp. 1096-1109.

   8. A.A. Samarskii On certain problems of the modern theory of differential equations. Differential Equations, 1980, vol.16, no.11, pp. 1221-1228.

   9. Bloom F. Ill-posed Problems for Integrodifferential Equations in Mechanics and Electromagnetic Theory. SIAM, 1981, 233 p.

   10. Cushing J.M. Integro-Differential Equations and Delay Models in Population Dynamics (Lecture Notes in Biomathematics: 20). Berlin, Springer-Verlag, 1977, 196 p.

   11. Cannon J.R. The solution of the heat equation subject to the specification of energy. Quarterly of Applied Mathematics, 1963, vol. 21, pp. 155-160.

   12. Kamynin L.I. A boundary value problem in the theory of heat conduction with a nonclassical boundary condition. USSR Computational Mathematics and Mathematical Physics, 1964, vol. 4, iss. 6, pp. 33–59

   13. Ionkin N.I. Solution of one boundary value problem of heat conduction theory with a nonclassical boundary condition. Differential Equations, 1977, vol. 13, no. 2, pp. 294-304.

   14. Schumacher K., Traveling-front solutions for integrodifferential equations II. In.: Jäger W., Rost H., Tautu P. (eds). Biological Growth and Spread. Lecture Notes in Biomathematics: 38). Berlin, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 1980, pp. 296-309.

   15. Apreutesei N., Ducrot A., Volpert V. Travelling waves for integro-differential equations in population dynamics. Discrete & Continuous Dynamical Systems – B, 2009, vol. 11, iss. 3, pp. 541-561.

   16. Tamarkin J.D. The notion of the Green’s function in the theory of integro-differential equations. Transactions of the American Mathematical Society, 1927, vol. 29, pp. 755-800.

   17. Benchohra M., Ntouyas S.K. Existence results on the semi-infinite interval for first and second order integrodifferential equations in Banach spaces with nonlocal conditions. Acta Universitatis Palackianae Olomucensis, Facultas rerum naturalium, Mathematica, 2002, vol. 41, pp. 13-19.

   18. Peˇciulyte S., Sˇtikoniene O., Sˇtikonas A. Sturm-Liouville problem for stationary differential operator with nonlocal integral Boundary condition. Mathematical Modelling and Analysis, 2005, vol. 10, iss. 4, pp. 377-392.

   19. Pulkina L.S. A nonlocal problem with integral condition for a hyperbolic equation. Differential Equations, 2004, vol. 40, no. 7, pp. 15-27.

   20. Bitsatze A.V., Samarskii A.A.  On some simplest generalization of linear elliptic problems. Soviet Mathematics, 1969, no. 185, pp. 739-740.

   21. Il’in V.A., Moiseev E.L. 2-D Nonlocal boundary value problem for Poisson’s operator in differential and difference variants. Computational Methods and Algorithms, 1990, vol. 2, iss. 8, pp. 132-156

   22. Kalmenov T.S., Tokmaganbetov N.E. On a nonlocal boundary value problem for the multidimensioal heat equation in a noncylindrical domain. Siberian Mathematical Journal, 2013, vol. 54, iss. 6, pp. 1023-1028.

   23. Sadybekov M.A., Turmetov B.K. On an analog of periodic boundary value problems for the Poisson equation in the disk. Differential Equations, 2014, vol. 50, pp. 264-268.

   24. Muravei L.A., Filinovskii A.V. On a problem with nonlocal boundary conduction for a parabolic equation. Mathematics of the USSR – Sbornik, 1993, vol. 74, no. 1, pp.219-249.

   25. Avalishvili G., Avalishvili M., Gordeziani D. On a nonlocal problem with integral Boundary conditions for a multidimensional elliptic equation, Applied Mathematical Letters, 2004, vol. 24, iss. 4, pp. 566-571.

   26. Aida-Zade K.R., Abdullaev V.M. On the numerical solution of loaded system of ordinary differential equations with nonseparated multipoint and integral conditions. Numerical Analysis and Applications, 2014, vol. 7, iss. 1, pp. 1-14.

   27. Parasidis I.N., Tsekrekos P.C. Correct self-adjoint and positive extensions of nondensely defined symmetric operators – Abstract and Applied Analysis. 2005, vol. 7, pp. 767-790.

   28. Parasidis I.N., Tsekrekos P.C. Some quadratic correct extensions of minimal operators in Banach space. Operators and Matrices, 2010,
   vol. 4, pp. 225-243.

   29. Parasidis I.N., Tsekrekos P.C. Correct and self-adjoint problems for quadratic operators. Eurasian Mathematical Journal, 2010, vol. 1, iss. 2, pp. 122-135.

   30. Parasidis I.N., Tsekrekos P.C., Lokkas Th.G. Correct and self-adjoint problems with biquadratic operators. Journal of Mathematical Science, 2011, vol. 179, iss. 6, pp. 714-725.

   31. Parasidis I.N., Tsekrekos P.C., Lokkas Th.G. Correct and self-adjoint problems with cubic operators. Journal of Mathematical Sciences, 2010, vol. 166, iss. 2, pp. 420-427.

   32. Parasidis I.N., Providas E. Extension operator method for the exact solution of integro-differential equations. Contributions in Mathematics and Engineering, 2016, Springer, Cham, pp. 473-496.

   33. Dezin A.A. Obshchie voprosy teorii granichnykh zadach [General aspects of Boundary Value problems]. Moscow, Nauka, 1980, 209 p.

   34. Oinarov R.O., Parasidi I.N. Korrektno razreshimye rasshireniia operatorov s konechnymi defektami v Banakhovom prostranstve [Correctly solvable extensions of operators with finite defects in a Banach space] – Journals of the National Academy of Sciences of the Republic of Kazakhstan. Physico-mathematical series. 1988, No. 5, pp. 42-46.

   35. Krein M.G. The theory of self-adjoint extensions of semi-bounded Hermitian operators and its applications. I. Sbornik: Mathematics, 1947, vol. 20, no. 3, pp. 431-495.

   36. von Neumann J. Allgemeine Eigenwerttheorie Hermitescher Functional operatoren. Mathematische Annalen, 1929, vol. 102, pp. 49-131.

   37. Kokebaev B.K., Otelbaev M., Shynybekov A.N. About restrictions and extensions of operators – Soviet Mathematics. Doklady, 1983, vol. 271, iss. 6, pp. 1307-1310.

Во многих отраслях науки и техники, как правило, встает вопрос о построении и практическом применении сложных объектов и систем, разнообразных по физической природе, функциональному назначению, конкретной реализации и архитектуре. Полная их автоматизация требует внедрения таких адекватных систем управления, которые характеризовались бы возможностью оценивать ненаблюдаемые переменные объекта, прогнозировать состояние объекта при заданных или выбираемых критериях и автоматизированно синтезировать оптимальные стратегии управления.

Ключевые слова: автоматизированная система управления, система водородной безопасности, динамический объект, атомные электростанции.

Гусев Сергей Сергеевич (Москва, Россия) – соискатель Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН (117997, г. Москва, ул. Профсоюзная, 65, e-mail: gs-serg@mail.ru).

1. Арнольдов М.Н., Каржавин В.А., Трофимов А.И. Основы мет-рологического обеспечения температурного контроля реакторных установок: учеб. пособие для вузов. – М.: Изд. дом МЭИ, 2012. – 248 c.
2. Виноградова Н.А., Листратов Я.И., Свиридов Е.В. Разработка прикладного программного обеспечения в среде LabView: учеб. по-собие. – М.: Изд-во МЭИ, 2005. – 47 c.
3. Тревис Дж. LabView для всех / под ред. В.В. Шаркова,
   В.А. Гурьева. – М.: ПриборКомплект, 2005. – 544 c.
4. Лысиков Б.В., Прозоров В.К. Термометрия и расходометрия ядерных реакторов. – М.: Энергоатомиздат, 1985. – 120 c.
5. Туманов А.А. Статистическая обработка результатов изме-рений: учеб. пособие / ГНЦ РФ-ФЭИ. – Обнинск, 2007. – 172 c.

Описывается опыт работы со сверточными нейронными сетями. Проводится детектирование объектов определенного размера при помощи сверточных нейронных сетей, с использованием обучающих множеств, составленных определенным образом. Результатом проведенного исследования являются рекомендации для построения обучающего множества, которые учитывают размеры объектов, детектируемых нейронной сетью.

Ключевые слова: нейронная сеть, детектирование объектов, обучающее множество, точность детектирования объектов.

Каракулов Игорь Владимирович (Пермь, Россия) – магистрант Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, г. Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: ikaraku-lov@techinfocom.com).

Клюев Андрей Владимирович (Пермь, Россия) – кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Вычислительная математика и механика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, г. Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: kav@gelicon.biz).

1. Ясницкий Л.Н. Интеллектуальные системы. – М.: Лаборатория знаний, 2016. – 221 с.

2. Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors / J. Huang, V. Rathod, Ch. Sun, M. Zhu, A. Korattikara, A. Fathi,
I. Fischer, Z. Wojna, Ya. Song, S. Guadarrama,  K. Murphy // ArXiv preprint arXiv. – 2016. – 1611.10012.

3. Faster R-CNN: Towards Real-Time Object / Sh. Ren, K. He,
R. Girshick, J. Sun // ArXiv preprint arXiv. – 2015. – 1506.01497.

4. SSD: Single Shot MultiBox Detector / W. Liu, D. Anguelov,
D. Erhan, Ch. Szegedy, S. Reed, Cheng-Yang Fu, A.C. Berg // ArXiv preprint arXi. – 2015. – 1512.02325.

5. Иваськив Ю.Л. Формирование нечетких обучающих множеств для нейронных сетей в задачах сжатия данных без потерь // Математические машины и системы. – 2009. – № 2. – С. 53–60.

6. Беляков И.А. Метод генерации множества обучающих примеров для нейронной сети, выполняющей задачу верификации // Известия Петербургского университета путей и сообщения. – 2012. – № 3. – С. 19–28.

7. Гагарин О.И. Способ настройки многомасштабных моделей детектирования визуальных объектов в сверточной нейронной сети // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2018. – № 2. – С. 50–56.

8. David M.W. Powers Evaluation: From Precision, Recall and F-Factor to ROC, Informedness, Markedness & Correlation // School of Informatics and Engineering Flinders University, Technical Report SIE-07-001. – December 2007.

Поставлена и решена задача подсчета машин на автомагистрали с применением стандартного оборудования видеонаблюдения. Для решения задачи использовалась библиотека компьютерного зрения OpenCV, позволяющая работать с каждым кадром видеопотока в реальном времени и обрабатывать поступающую информацию. Обработка данных производилась с помощью сегментирующей нейронной сети. Достигнута точность в 70 % правильного определения числа автомобилей.

Ключевые слова: видеопоток, трекинг, хэш-функция, автомобиль, бинаризация.

Терехин Александр Дмитриевич (Пермь, Россия) – студент Пермского государственного гуманитарно-педагогического университета (614045, г. Пермь, ул. Пушкина, 42, e-mail: ateryohin@techinfocom.com).

Киндеркнехт Сергей Владимирович (Пермь, Россия) – директор компании ЗАО «Технологии инфокоммуникаций» (614000, Россия, г. Пермь, ул. Аркадия Гайдара, 8 Б, офис 201, e-mail: skinder-knecht@techinfocom.com).

1. Мерков А.Б. Распознавание образов. Введение в методы статистического обучения. – М.: Едиториал УРСС, 2011. – 256 с.
2. Документация библиотеки компьютерного зрения OpenCV [Электронный ресурс]. – URL: https://docs.opencv.org/2.4/modules/ imgproc/doc/motion_analysis_and_object_tracking.html.
3. Использования библиотеки компьютерного зрения OpenCV на языке программирования Java [Электронный ресурс]. – URL: https://habr.com/company/intel/blog/333612/
4. Методы автоматического обнаружения и сопровождения объектов. Обработка изображений и управление / Б.А. Алпатов, П.В. Бабаян, О.Е. Балашов, А.И. Степашкин. – М.: Радиотехника, 2008. – 176 с.
5. Форсайт Д., Понс Ж. Компьютерное зрение. Современный подход. – М.: Вильямс, 2004. – 928 с.
6. Потапов А.С. Распознавание образов и машинное восприятие. – СПб.: Политехника, 2007. – 552 с.
7. Шапиро Л., Стокман Дж. Компьютерное зрение. – М.: Бином. Лаборатория знаний, 2006. – 752 с.

Предложены несколько вариантов создания нейроэкспертных систем, предназначенных для диагностики, прогнозирования и управления возникновением и развитием сердечно-сосудистых заболеваний человека. Возможности интеллектуальных систем продемонстрированы на конкретных примерах прогнозирования и управления состоянием здоровья пациентов за счет изменения их образа жизни и приема некоторых лекарственных препаратов. Как показали вычислительные эксперименты, последствия управляющих воздействий зависят от половозрастных характеристик пациентов и их текущего состояния здоровья.

Ключевые слова: моделирование, диагностика, прогнозирование, управление, оптимизация, нейронная сеть, обучение, искусственный интеллект.

Ясницкий Леонид Нахимович (Пермь, Россия) – доктор технических наук, профессор, профессор кафедры прикладной математики и информатики Пермского государственного национального исследовательского университета (614990, г. Пермь, ул. Букирева, 15, e-mail: yasn@psu.ru).

Черепанов Федор Михайлович (Пермь, Россия) – старший преподаватель кафедры прикладной информатики Пермского государственного гуманитарно-педагогического университета (614990, г. Пермь, ул. Сибирская, 24, e-mail: fe-c@pspu.ru).

1. Artificial neural networks in medical diagnosis / F. Amato, F. López, E.M. Peña-Méndez, P. Vaňhara, A. Hampl, J. Havel // Journal of applied biomedicine. – 2013. – No 11. – P. 47–58. DOI 10.2478/v10136-012-0031-x

2. Artificial neural network: as emerging diagnostic tool for breast cancer / I.K. Sandhu, M. Nair, H. Shukla, S.S. Sandhu // International Journal of Pharmacy and Biological Sciences. – 2015. – Vol. 5, Iss. 3. – P. 29-41.

3. Narang S., Verma H.K., Sachdev U. A Review of Breast Cancer Detection using ART Model of Neural Networks // International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering. – 2012. – Vol. 2, iss. 10. – P. 311–319.

4. Artificial Intelligence in Personalized Medicine Application of AI Algorithms in Solving Personalized Medicine Problems / J. Awwalu, A.G. Garba, A. Ghazvini, R. Atuah // International Journal of Computer Theory and Engineering. – 2015. – Vol. 7, no. 6, December. – P. 439–443.

5. Мустафаев А.Г. Применение искусственных нейронных сетей для ранней диагностики заболевания сахарным диабетом // Кибернетика и программирование. – 2016. – № 2. – С. 1–7.

6. Soltani Z., Jafarian A. A New Artificial Neural Networks Approach for Diagnosing Diabetes Disease Type II // International Journal of Advanced Computer Science and Applications. – 2016. – Vol. 7, no 6. – P. 89–95.

7. Беребин М.A., Пашков С.В. Опыт применения искусственных нейронных сетей для целей дифференциальной диагностики и прогноза нарушений психической адаптации // Вестник Южно-Уральского государственного университета. – 2006. – № 14. – С. 41–45.

8. Application of a two-stage fuzzy neural network to a prostate cancer prognosis system / R.J. Kuo, M.H. Huang, W.C. Cheng, C.C. Lin, Y.H. Wu // Artificial Intelligence in Medicine. – 2015. – No 63(2). – P. 119–133.

9. Artificial neural network for diagnosis of pancreatic cancer /
M.U. Sanoob, A. Madhu, K.R. Ajesh, S.M. Varghese // International Journal on Cybernetics & Informatics (IJCI). – 2016. – Vol. 5, no. 2. – P. 40–49.

10. Application of Neural Networks in Diagnosing Cancer Disease Using Demographic Data / N. Ganesan, K. Venkatesh, M.A. Rama,
A. Malathi Palani // International Journal of Computer Applications. – 2010. – Vol. 1, no. 26. – P. 75–85.

11. Recognition and prediction of leukemia with Artificial Neural Network / S. Afshar, F. Abdolrahmani, F.V. Tanha, M.Z. Seif, K. Taheri // Medical Journal of Islamic Republic of Iran. – 2011. – Vol. 25, no. 1.
May. – P. 35–39.

12. Mahesh C., Suresh V.G., Babu M. Diagnosing Hepatitis B Using Artificial Neural Network Based Expert System // International Journal of Engineering and Innovative Technology. – 2013. – Vol. 3, iss. 6. – P. 139–144.

13. Artificial Neural Network and Mobile Applications in Medical diagnosis / G. Pearce, J. Wong, L. Mirtskhulava, S. Al-Majeed, K. Bakuria,
N. Gulua // 17th UKSIM-AMSS International Conference on Modelling and Simulation. – 2015. – P. 60–65.

14. Kadhim Q. Artificial Neural Networks in Medical Diagnosis // International Journal of Computer Science. – 2011. – Vol. 8, iss. 2. – P. 150–155.

15. Kumar K., Abhishek. Artificial Neural Networks for Diagnosis of Kidney Stones Disease // International Journal of Information Technology and Computer Science. – 2012. – No 7. – P. 20–25.

16. Gil D., Johnsson M. Diagnosing Parkinson by using artificial neural networks and support vector machines // Global Journal of Computer Science and Technology. – 2009. – No 9 (4). – P. 63–71.

17. Singh M., Singh M., Singh P. Artificial Neural Network based classification of Neuro-Degenerative diseases using Gait features // International Journal of Information Technology and Knowledge Management. – 2013. – Vol. 7, № 1. – P. 27–30.

18. Аравин О.И. Применение искусственных нейронных сетей для анализа патологий в кровеносных сосудах // Российский журнал биомеханики. – 2011. – Т. 15, № 3 (53). – С. 45–51.

19. Sayad A.T., Halkarnikar P.P. Diagnosis of heart disease using neural network approach // International Journal of Advances in Science Engineering and Technology. – 2014. – Vol. 2, iss. 3. – P. 88–92.

20. Ajam N. Heart Diseases Diagnoses using Artificial Neural Network // Network and Complex Systems. – 2015. – Vol. 5, no. 4. – P. 7–11.

21. Olaniyi E.O., Oyedotun O.K. Heart Diseases Diagnosis Using Neural Networks Arbitration // International Journal of Intelligent Systems and Applications. – 2015. – No 12. – P. 75–82.

22. Prediction of acute myocardial infarction with artificial neural networks in patients with nondiagnostic electrocardiogram / J. Kojuri,
R. Boostani, P. Dehghani, F. Nowroozipour, N. Saki // Journal of Cardiovascular Disease Research. – 2015. – Vol. 6, iss. 2. Apr-Jun. – P. 51–60.

23. Хливненко Л.А., Васильев В.В., Пятакович Ф.А. Возможности решения медицинских диагностических задач с помощью проектирования обучающихся искусственных нейронных сетей [Электронный ресурс] // Успехи современного естествознания. – 2010. – № 12. –
С. 75–79. – URL: https://www.natural-sciences.ru/ru/article/view?id=15450 (дата обращения: 04.06.2017).

24. Artificial Neural Network: A Tool for Diagnosing Osteoporosis / A. Basit, M. Sarim, K. Raffat [et al.] // Research Journal of Recent Sciences. – 2014. – Vol. 3 (2). – P. 87–91.

25. Raji C.G., Vinod Chandra S.S. Graft survival prediction in liver transplantation using artificial neural network models // Journal of Computational Science. – 2016. – No 16. – P. 72–78.

26. Прохоренко И.О. Метод нейросетевого моделирования и его использование для прогнозирования развития соматической патологии у лиц старших возрастных групп [Электронный ресурс] // Современные проблемы науки и образования. – 2013. – № 1. – URL: https://www.science-education.ru/ru/article/view?id=8411 (дата обращения: 11.07.2017).

27. Диагностика и прогнозирование течения заболеваний сердечно-сосудистой системы на основе нейронных сетей / Л.Н. Ясницкий,
А.А. Думлер, К.В. Богданов, А.Н. Полещук, Ф.М. Черепанов, Т.В. Макурина, С.В. Чугайнов // Медицинская техника. – 2013. – № 3. – С. 42–44.

28. Artificial Neural Networks for Obtaining New Medical Knowledge: Diagnostics and Prediction of Cardiovascular Disease Progression /
L.N. Yasnitsky, A.A. Dumler, A.N. Poleshchuk, C.V. Bogdanov, F.M. Chere-panov // Biology and Medicine. – 2015. – No 7(2): BM-095-15. – 8 p. – URL: http://www.biolmedonline.com/Articles/Vol7_2_2015/BM-095-15.

29. Нейросетевая модель региона для выбора управляющих воздействий в области обеспечения гигиенической безопасности / Л.Н. Ясницкий, Н.В. Зайцева, А.Л. Гусев, П.З. Шур // Информатика и системы управления. – 2011. – № 3 (29). – С. 51–59.