In this article we describe the idea of the router architecture for packet routing in optical telecommunication networks, based on IPv6 protocol. The proposed solution of this architecture contains two blocks: the first one, based on continuous learning techniques (e. g. reinforcement learning algorithms) and the second one (executive block) implemented on FPGA structure. That structure permits division of routing policy between: direct switching the packets and using the accumulate knowledge. In this case a learning algorithm module is embedded into each node of a switching network. At the beginning of this article we present the short description of the systems with abilities of continuous learning. Among many algorithms belonging to AI (Artificial Intelligence) area, in particularly we concentrate on reinforcement learning algorithms.

In this article we present results of compressing an example signal by means of discrete wavelet transform for the sake of comparison, we did the same calculations also in the case of discrete fourier transform. The results show efficiency of compressing based on cumulative energy of the same number of coeffiicients.

Індекс рубрикатора НБУВ: З861

Рубрики:

Оптоелектроніка

Шифр НБУВ: Ж23882 Пошук видання у каталогах НБУВ 

In the article we present the idea of the data preprocessing in the optoelectronic measurement system for monitoring the industrial gas pollutants. Additionally, a single optical measurement path can carry big amount of data in entirely parallel manner (e.g. spectral response of light in an absorbing media). To meet the requirements coming from optical system properties, the new algorithm called Local Discriminant Basis with Feature Selection - LDBFS is proposed. It based on discrete wavelet transform and multidimensional data decomposition techniques. In order to assess the performance of the proposed method, the article presents the simulation results of data analysis of gas spectral absorption.

Описано різноманітні конструкції пристроїв моніторингу горіння, які використовують властивості полум'я, і розроблені для застосування під час спалювання пульверизованого вугілля. Наведено одноканальні та багатоканальні рішення. Розглянуто перспективи застосування техніки оброблення зображень.

Наведено новий алгоритм "прив'язки до сітки", який встановлює верхній шар ієрархічної керуючої системи. Цей алгоритм використовується для вибору реперних точок робочої оптимізації. Надано деякі особливості системи і розглянуто основні досягнення оптимізації стабільного стану.

Індекс рубрикатора НБУВ: В379.22

Рубрики:

Структура напівпровідників

Шифр НБУВ: Ж26618 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Індекс рубрикатора НБУВ: З350.4

Рубрики:

Спалювання палива

Шифр НБУВ: Ж23291 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Показано, что законодательные условия и технологические ограничения в энергетическом секторе приводят к необходимости эффективного контроля процессов сжигания измельченного угля. Контроль этого процесса вызывает трудности из-за недоступности или неполноты информации о самом процессе сжигания. Представлен алгоритм на основе модели прогнозируемого контроля с использованием оптических сигналов, в особенности - изменений характеристик пламени. Представлена корреляция между моделями процессов и индикаторами оптических сигналов, используемых в контрольном алгоритме.

Запропоновано комплексну технологію аналізу даних щодо освіти, що об'єднує методи моніторингу, інформаційної та аналітичної підтримки прийняття управлінських рішень у сфері вищої професійної освіти.

У найпоширеніших у Польщі промислових котлах кількісна характеристика забруднення під час горіння здійснюється за допомогою "коефіцієнта надлишку повітря". Однак, сьогодні відсутні будь-які методи, які б надали змогу вимірювати вихідні параметри, які безпосередньо давали б можливість визначати якість горіння. З цієї причини, значно цікавить використання акустичних та оптичних методів для оцінювання якості горіння. Зазначені методи належать до класу так званих "неівазивних" методів, які надають змогу, з одного боку, дистанційно та миттєво одержувати великий обсяг інформації про горіння, але, з іншого боку, в разі їх застосування виникають проблеми інтерпретації одержаних даних. Описано застосування нового гібридного імунного алгоритму для виконання завдань діагностики процесу горіння. Запропонований алгоритм надає можливість виявити надлишок повітря в казані з розпорошеним вугіллям на основі оброблення сигналів, одержаних від оптичного датчика.