В настоящее время развитие методов машинного обучения существенно повысило эффективность автоматизации и контроля процессов в промышленности. В данной статье рассматривается использование методов моделирования искусственного окружения для улучшения качества распознавания образов на примере задачи распознавания роликов ленточных конвейеров. В данном исследовании рассматривается использование YOLOv5s для распознавания образов и система моделирования Blender для моделирования искусственного окружения для задачи распознавания роликов ленточного конвейера. Результаты исследования показали, что использование моделирования искусственного окружения улучшает распознавание образов в тех случаях, когда обучение на данных, состоящих из реальных объектов бывает недостаточно. Были рассмотрены методы моделирования искусственного окружения для улучшения распознавания образов на примере задачи распознавания роликов ленточных конвейеров. Полученные результаты могут быть использованы для создания программного обеспечения и дальнейшего его использования в промышленности.

В работе рассматривается задача оценивания детерминированных внешних возмущений без использования внутренней модели на основе динамического наблюдателя на примере перевернутого математического маятника. Выполнен сравнительный анализ двух вариантов коррекции наблюдателя - линейной и кусочно-линейной с насыщением. Исследуется влияние шага дискретизации на выбор коэффициентов. Определены предельные значения параметров наблюдателя и шага интегрирования и даны рекомендации по применению рассматриваемых наблюдателей в практических условиях.

Рассматривается актуальная проблема обнаружения нефти и нефтепродуктов на поверхности воды, имеющая решающее значение для экологического мониторинга водных ресурсов. Рост загрязнения водных объектов нефтепродуктами обусловливает необходимость разработки эффективных методов их обнаружения и оценки состояния экосистем. В данной работе представлена методика, основанная на исследовании спектров отраженного солнечного света,которая позволяет с высокой точностью обнаруживать нефтяные загрязнения. Авторами получены аналитические выражения для индексов коэффициентов спектральной яркости, которые в дальнейшем использованы в геоинформационных системах (ГИС). Эти показатели помогают в обработке и интерпретации данных, полученных с помощью дистанционного зондирования, значительно упрощая процесс мониторинга и анализа состояния водных объектов. Методика показала свою эффективность в различных условиях и может быть адаптирована для использования в режиме реального времени. Результаты исследования способствуют совершенствованию методов экологического контроля и обеспечивают более надежную защиту водных ресурсов от загрязнения. Кроме того, в исследовании рассматривается потенциальная интеграция этого метода с другими системами экологического мониторинга для повышения точности и эффективности обнаружения загрязнения. Благодаря этим усовершенствованиям, предлагаемая методика позволяет не только выявлять разливы нефти, но и помогает в управлении ими и снижении негативных последствий, связанных с разливами нефти.

Настоящая статья посвящена исследованию диаграмм статистической и спектральной сложностей, которые играют важную роль в решении задачи классификации сигналов. В работе сформулированы и доказаны леммы о построении аналитических метрических сеток для диаграмм статистической и спектральной сложностей. Полученные теоретические результаты верифицированы численными экспериментами, которые подтвердили эффективность теоретических оценок.