DC Field | Value | Language |
dc.contributor.author | Спиридонов, О. Б. | - |
dc.contributor.author | Милешко, Л. П. | - |
dc.contributor.author | Лобов, П. Н. | - |
dc.coverage.spatial | Ростов-на-Дону | en_US |
dc.date.accessioned | 2025-03-05T08:55:15Z | - |
dc.date.available | 2025-03-05T08:55:15Z | - |
dc.date.issued | 2024 | - |
dc.identifier.citation | Спиридонов О. Б. Методология проектирования мультисенсорных систем, аппаратно-программных комплексов и киберфизических систем для экологического мониторинга = Methodology of designing multisensory systems, hardware and software complexes and cyberphysical systems for environmental monitoring / О. Б. Спиридонов, Л. П. Милешко, П. Н. Лобов // Компьютерные и информационные технологии в науке, инженерии и управлении «КомТех-2024» : материалы Всероссийской научно-технической конференции с международным участием : в 2 т. Т. 1 / Южный федеральный университет [и др.] ; отв. ред. С. И. Клевцов. – Ростов-на-Дону ; Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2024. – С. 290–295. | en_US |
dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59299 | - |
dc.description.abstract | Обобщены результаты исследований авторов по заявленной теме. Актуальность
предпринятого исследования определяется тем, что прогресс в данном
направлении может быть обусловлен обогащением имеющегося в наличии
мониторингового арсенала новейшим аппаратурным оснащением, в том числе,
для контроля концентрации металлов в водной среде и почве. Целью настоящей
работы является анализ возможных путей создания универсальной мультисенсорной системы, способной реализовать комплексный экологический мониторинг,
которая может быть как автономной, так и входить в аппаратно-
программные комплексы и киберфизические системы. Научная новизна состоит
в постановке и попытке решения проблемы поиска универсального метода обучения
нейронных сетей. Практическое значение заключается в повышении эффективности
и точности измерений уровня загрязненности атмосферного воздуха
и водных объектов. | en_US |
dc.language.iso | ru | en_US |
dc.publisher | Издательство Южного федерального университета | en_US |
dc.subject | материалы конференций | en_US |
dc.subject | мультисенсорные системы | en_US |
dc.subject | аппаратно-программные комплексы | en_US |
dc.subject | киберфизические системы | en_US |
dc.subject | экологический мониторинг | en_US |
dc.subject | тяжёлые металлы | en_US |
dc.subject | ионоселективные электроды | en_US |
dc.subject | искусственные нейронные сети | en_US |
dc.subject | сети Кохонена | en_US |
dc.subject | радиальные базисные сети | en_US |
dc.title | Методология проектирования мультисенсорных систем, аппаратно-программных комплексов и киберфизических систем для экологического мониторинга | en_US |
dc.title.alternative | Methodology of designing multisensory systems, hardware and software complexes and cyberphysical systems for environmental monitoring | en_US |
dc.type | Article | en_US |
local.description.annotation | The results of the authors' research on the stated topic are summarized. The relevance
of the undertaken research is determined by the fact that progress in this direction
may be due to the enrichment of the available monitoring arsenal with the latest
hardware, including for monitoring the concentration of metals in the aquatic environment
and soil. The purpose of this work is to analyze possible ways to create a universal
multisensory system capable of implementing integrated environmental monitoring,
which can be both autonomous and included in hardware and software complexes
and cyberphysical systems. The scientific novelty consists in the formulation
and attempt to solve the problem of finding a universal method of training neural networks.
The practical importance lies in improving the efficiency and accuracy of measurements
of the level ofpollution of atmospheric air and water bodies. | en_US |
Appears in Collections: | Компьютерные и информационные технологии в науке, инженерии и управлении «КомТех-2024»
|