Добірка наукової літератури з теми "Ідентифікація об’єктів"

Метою дослідження є створення засобів для проведення тренінгу з визначення динамічних властивостей об’єктів. Задачею дослідження є розробка засобів для проведення практичних занять з дисципліни «Ідентифікація та моделювання технологічних процесів». Об’єктом дослідження є визначення динамічних властивостей об’єктів, які характеризуються диференціальними рівняннями або передатними функціями. Предметом дослідження є генерація та використання масивів псевдо експериментальних даних під час практичних занять. У результаті дослідження розглянуто розробка засобів для проведення практичних занять з дисципліни «Ідентифікація та моделювання технологічних процесів», які забезпечують умови роботи, наближені до реальних. Мета досягнута тим, що створення даних, які імітують поведінку реального об’єкту чи процесу в часі, та власне процедура ідентифікації здійснюються незалежно. Масиви даних віртуального об’єкту створюють із використанням перехідних функцій типових динамічних ланок АСУ та ймовірних перешкод і записують у файли. Цим посилюється анонімність джерела інформації псевдо експериментальних даних. Для ідентифікації параметрів пропонується алгоритм мінімізації квадратичного критерію відхилення даних спостереження, які зчитані з файлу, та апроксимуючої моделі. Використано дискретну модель об'єкту у вигляді різницевих рівнянь. Створення псевдо експериментальних даних та подальші дослідження виконані програмними засобами пакету MATLAB. Наведені фрагменти програми, які пояснюють основні деталі реалізації. Розробка призначена для активного засвоєння методу ідентифікації у вигляді тренінгу як ефективної форми навчання. Основний акцент у цьому методі робиться не на одержанні теоретичних знань, а на тренуванні і закріпленні навичок.

УПРАВЛІННЯ ІДЕНТИФІКАЦІЙНИМИ ДАНИМИУ роботі досліджується питання розробки механізмів правового забезпечення управління ідентифікаційними даними пристроїв ІоТ. Аналізуються сучасні технічні та юридичні механізми і процедури ідентифікації суб’єк¬тів та об’єктів. Запропоновано застосувати як приклад мережеву модель OSI для класифікації елементів мережі пристроїв ІоТ за функціональними ознаками. Також здійснено огляд різновидів сучасних технологій, що вико¬ристовуються для забезпечення функціонування екосистем пристроїв ІоТ, а саме: радіотехнології, різних універ¬сальних ідентифікаційних систем, технічних стандартів, рішень, що забезпечують безпеку даних, та платформи сумісності пристроїв ІоТ, а також напрями розвитку технологій ідентифікації та управління ідентифікаційними даними відомих розробників.Проаналізовано стан національного законодавства, що регулює правовідносини у сфері управління іденти¬фікаційними даними. Підкреслено, що Україна має певний позитивний досвід в напрямі технічної організації та розвитку процесів електронної ідентифікації та правову основу з метою формування сучасного законодавства у сфері управління ідентифікаційними даними. Водночас вказано на низку характерних недоліків, пов’язаних із ситуативною, малосистемною і неструктурованою модернізацією національного законодавства, насиченням його незбалансованою в юридичному та нормопроєктувальному сенсі термінологією.Автором запропоновано сучасне рішення, яке полягає у створенні системи технічних стандартів, юридичних правил та норм, порядків і процедур перевірки ідентифікаційних даних. Дане рішення, як багаторівнева соціотех- ніча система, забезпечить тотожність ідентифікаційних даних з фізичною або юридичною особою, пристроєм або цифровим об’єктом для взаємодії із цифровою екосистемою. Модернізація нормативно-правової бази, яка здійс¬нює регулювання суспільних відносин у сфері управління ідентифікаційними даними, спрямована на визначення та формування суб’єктів та об’єктів цієї сфери, їх прав та обов’язків, а також формування видів правопорушень та відповідальності за їх скоєння. Відповідно, не омине осучаснення і діючих правових норм чинного законодав¬ства України.

Запропоновано метод змістової ідентифікації об ’єктів баз знань систем підтримки прийняття рішень, що дозволяє підвищити адекватність моделей предметних областей. Основна ідея методу полягає в тому, що кожному об’єкту бази знань зіставляється кортеж ключових слів, за якими відбувається змістова ідентифікація. Важливість ключових слів визначається експертним шляхом. Описано авторський підхід до підвищення адекватності моделей предметних областей, та метод змістової ідентифікації, а також можливі варіанти його застосування.

Мета. Визначення класифікаційних ознак та чинників, що впливають на ефективність проведення митних формальностей, зокрема процедури прийняття класифікаційного рішення і визначення критеріїв ідентифікації під час митного оформлення електроінструментів, як складової імпортної операції між суб’єктами господарювання. Виявлення чинників, які впливають на потенційні ризики під час митного оформлення електроінструментів побутового призначення.Методика. Під час проведення теоретичних досліджень застосовували методи, які засновані на системному аналізі статистичних баз даних. Результати роботи отримували, застосовуючи методи аналізу та синтезу інформації, абстрагування та групування.Результати. Проаналізовані чинники, що формують попит та асортимент електроінструментів в Україні. Представлені ТОП-5 кращих фірм 2020 року, в які увійшли німецькі, американські та японські бренди. Визначено основні чинники, які забезпечують просування електроінструментів на ринку. Показані найрозповсюджені торговельні марки електроінструментів на ринку України, зокрема ті, якими користуються у побуті споживачі. Обґрунтовано роль класифікації та представлені класифікаційні ознаки для митної ідентифікації електроінструментів. Наведені результати моніторингу ринку електро-інструментів та основні чинники, які впливають на обсяги продажу. Представлені дані практичної діяльності Департаменту митних інформаційних технологій та митної статистики Державної митної служби України щодо об’єкту дослідження та митного оформлення за митною декларацією форми МД2. Представлені достатні для митної ідентифікації дані 31 графи митної декларації щодо опису об’єктів досліджень у митній декларації форми МД2. Проведено статистичний аналіз товарної структури експортно-імпортних операцій із товарною позицією 8467 за 2016-2020 роки у розрізі товарних позицій Української класифікації товарів зовнішньоекономічної діяльності. Проаналізовані показники зовнішньої торгівлі України на прикладі електродрилі (код за УКТЗЕД 8467219900) в розрізі товарної позиції 8467 відповідно даних митної статистики Державної митної служби України за 2020 рік. Здійснено порівняння даних структури імпорту за 2021 рік за місяцями. Визначено, що найвищі показники імпорту електро-інструментів спостерігається у листопаді та грудні місяці, що пояснюється зростанням обсягу будівельних робіт в цей період.Наукова новизна отриманих результатів висвітлена у представленому широкому спектрі багато-функціональності, систематизації класифікаційних ознак електроінструментів зокрема й побутового призначення та аналізі критеріїв ідентифікації в митних цілях. Показана роль декларування класифі-каційних ознак достатніх для ідентифікації об’єктів імпортної операції під час митного оформлення.Практична значимість може визначатися в окресленні потенційних ризиків під час здійснення митних формальностей, зокрема митного оформлення імпортних електроінструментів. Проаналізована структура товарообігу в розрізі експортно- імпортних операцій із електроінструментами. Визначені достатні критерії для ідентифікації в митних цілях електроінструментів побутового призначення.

Проведений аналіз дав змогу виявити відсутність чітких формулювань сутності понять «діагностична візуалізація» і «діагностичне зображення». Тож пропонується визначити, що діагностичне зображення – це графічна (двомірна або тримірна) модель аномалій досліджуваного об’єкта чи середовища, для якої може бути здійснена постановка і розв’язання задачі ідентифікації. Відповідно, діагностична візуалізація – це процес побудови такої моделі, і сам цей процес має вже усталену назву «реконструкція діагностичного зображення». Цей процес розглядається в контексті дослідження об’єктів та середовищ випромінюванням ультразвукових хвиль в досліджуваний об’єкт (або в середовище) з подальшим прийняттям і обробкою відбитих коливань з метою визначення наявності аномалій, що підпадає під визначення ідентифікацію в широкому розумінні (структурна ідентифікації), або їх форми, розміру, положення, глибини залягання тощо, що підпадає під визначення ідентифікації у вузькому розумінні (параметрична ідентифікація). В роботі увага сконцентрована на певному сегменті ідентифікації у вузькому розумінні – підвищенні якості моделі, де показником якості буде визначено розрізнювальну здатність діагностичного зображення. При цьому в контексті теорії ідентифікації відомими будуть вважатися вхідні і вихідні сигнали ультразвукового дослідження, а також загальний вид моделі аномалії, а невідомим залишається алгоритм ідентифікації. Вирішення завдання в УЗ візуалізації передбачається на основі аналізу фазових співвідношень, що відповідають побудованим за певними елементарними одновимірними голограмами. Мова йде про реконструкцію зображень на основі безлічі одновимірних елементарних голограм на площину, перпендикулярну площині запису елементарної голограми та визначається сукупністю акустичних осей зондуючого простору при русі суміщеного випромінювача – приймача уздовж лінії синтезованої апертури. Такий підхід повинен дати можливість розв’язувати сумарний по амплітуді ехосигнал, що отримується в точці зондування з різних точок глибини за рахунок різниці початкових фаз комплексних амплітуд окремих гідробіонтів, які мають свої координати в площині зондування і свої значення інтенсивності з урахуванням місця розташування. Щільність скупчення, що відображає інтенсивність окремих гідробіонтів на кольоровому моніторі може бути представлена відносними колірними моделями або іншим способом досить ефективної візуальної відмінності кожного гідробіонта окремо з властивим йому розміром і сукупність всіх гідробіонтів, які визначають щільність їх у зондуючих об’ємах. Слід зазначити, що розглянуті методи отримання зображень за сукупністю одновимірних елементарних голограм можуть бути використані і в інших положеннях по розробці техніки діагностування в медицині, будівництві і т. п.

Досудове розслідування злочинів проти життя й здоров’я людини, проти громадської безпеки та багатьох інших злочинів не можна уявити без використання слідчим знань у галузі судової медицини. Вод- ночас установлення тяжкості тілесних ушкоджень та причин настання смерті зумовлює потребу обов’язкового залучення стороною обвинувачення експерта для проведення судово-медичної експертизи. Об’єктом судово- медичної експертизи часто стають трупи не встановлених осіб, серед яких трапляються тіла у стані виразної гнильної трансформації, обвуглювання, скелетування, розрізнені фрагменти людських тіл тощо. Одним із головних питань, що ставиться експерту – судовому медику на вирішення, є ідентифікація особи, де вели- ке значення для проведення дослідження й отримання правильних результатів має застосування біологічних методів. Певну роль у цьому процесі відіграють інтеграція і диференціація суміжних галузей знань, а саме криміналістики, біології та судової медицини, що в сукупності покликані сприяти об’єктивізації процесу досудового розслідування, підвищенню статусу слідів та окремих об’єктів біологічного походження як необ- хідних елементів доказової бази. Від результатів таких експертиз залежить правильність прийнятих органом досудового розслідування та судом рішень. У кримінальних провадженнях про вбивства, терористичні акти, завдання тілесних ушкоджень та вчинення інших злочинів, пов’язаних із ушкодженням тіла людини пошуки слідчого під час проведення огляду місця події, оглядів предметів, приміщень спрямовані насамперед на виявлення слідів крові та інших слідів біологічного походження, що, як правило, у значній кількості утворюються у певних місцях і на різноманітних об’єктах під час вчинення та приховування таких злочинів. Зазначені сліди можуть бути виявлені на ґрунті, стінах приміщен- ня, меблях та інших предметах, у пазах між дошками чи плитами підлоги, на знаряддях завдання ушкоджень чи травми, на предметах одягу чи взуття тощо. Об’єкти біологічного походження та предмети з їх слідами доволі часто використовуються як джерела орієнтовної та доказової інформації. Вони дають змогу висунути обґрунто- вані версії щодо характеру події, відтворити обстановку, в якій було скоєно злочин, значно звузити коло осіб, які можуть бути причетні до його вчинення, а в окремих випадках – встановити конкретну особу, яка скоїла злочин, або виключити певну особу з числа підозрюваних. За певних обставин завдяки використанню відомостей про об’єкти біологічного проходження вдається встановити особу потерпілого, якщо вона залишається невідомою на момент початку розслідування. Якщо особу підозрюваного або потерпілого не встановлено, коли справжні відомості про таких осіб при- ховуються або спотворюються навмисно, потужним інструментом отримання важливої доказової інформа- ції може виступати генетична ідентифікація особи. Процедура судово-медичної ідентифікації особи полягає у встановленні тотожності невідомого живого чи померлого індивідууму з конкретною і відомою орга- нам досудового розслідування людиною. Індивідуальність об’єктів матеріального світу, їх взаємозв’язок та взаємозалежність, об’єктивний характер змін та відносна сталість є передумовами, котрі визначають можливість ідентифікації різних об’єктів матеріального світу загалом і людини зокрема. Задля цього для ідентифікації людини як об’єкта живої природи використовують біологічні методи досліджень, засновані на вивченні довгої полімерної молекули дезоксирибонуклеїнової кислоти (ДНК) – одного з двох типів при- родних нуклеїнових кислот, що забезпечує зберігання й передачу наступним поколінням нащадків генетич- ної програми розвитку та функціонування людини як живої істоти. Розшифровку структури ДНК вчені здій- снили ще у 1953 р., що стало одним з поворотних моментів в історії біології. З часом ці дослідження стали в нагоді криміналістам та судовим медикам, які встановлювали обставини вчинення злочинів та причетних до них осіб. Сучасна технологія криміналістичного ДНК-аналізу дає змогу досліджувати майже всі тканини та біологічні рідини людського організму. Нині досягнуті суттєві результати щодо дослідження біологічних слідів і навіть тих, які зазнали негативного впливу факторів зовнішнього середовища, а саме фізичних, хімічних і біологічних, або піддалися частковій деградації. Застосування молекулярно-генетичних дослі- джень дає змогу швидко та ефективно ідентифікувати постраждалих та провести реконструкцію обста- вин події у разі надзвичайних ситуацій з великою кількістю людських жертв, зокрема нещасних випадків, авіакатастроф, терористичних актів, бойових дій. Знання таких можливостей судово-медичної експертизи слідчими, прокурорами, адвокатами, суддями, уміння збирати матеріали для проведення експертних досліджень, формулювати запитання експерту та оцінювати отримані ним висновки має велике значення для зби- рання та оцінювання доказів у кримінальному проваджені, а також їх використання в інтересах здійснення справедливого правосуддя.

Показано, що діагностика об'єктів машинобудування передбачає обґрунтування розширення застосовуваних фізичних ефектів, орієнтованих, в першу чергу, на неруйнівного контролю параметрів продукції машинобудування. На підставі досліджень, які показують перспективність експериментальних і теоретичних доказів, доведена доцільність пошуку підтвердження інформативності частотних спектрів резонансних акустичних сигналів досліджуваних об'єктів, порушених широкосмуговими резонаторами рівній амплітуди в акустичному діапазоні. Надані прикладі застосування широкосмугових випромінювачів наноамплітудних впливів на досліджувані об'єкти з метою акустичної спектроскопії для створення їх ідентифікаційних моделей. Для практичного використання експериментальних результатів для ідентифікації розмірних і фізико-механічних характеристик станів діагностованих об'єктів авторами застосовані нейромережні моделі. Такі моделі служать практичним цілям діагностики станів об'єктів на основі частотних спектрів власних резонансних коливань. Доведено, якщо діагностика об'єкта проводиться щодо опорного сигналу у вигляді широкосмугового впливу постійної амплітуди, то такий підхід дозволяє нормувати вихідні діагностичні сигнали щодо опорного сигналу. представлені ідентифікаційні моделі, побудовані на нейромережному базисі, показали реальну можливість їх використання для створення системи діагностики об'єктів за кількома кількісними ознаками. Причому, кількість таких ознак, які можна контролювати одночасно, практично, не обмежена. Авторами роботи проведені додаткові дослідження, які показали можливість одночасного контролю не тільки геометричних характеристик об'єктів, а й їх фізико-механічних характеристик, включаючи показники напруженого стану, твердості і т.ін..

Виконання завдань підрозділами ДПСУ щодо протидії диверсійно-розвідувальним групам під час перетинання державного кордону та у контрольованому прикордонному районі, способи їх виконання в умовах «гібридної війни» в зоні Операції Об’єднаних сил пов’язано з проблемою визначення їх ролі і місця та завдань протидії ДРГ, прогнозування характеру та районів дій ДРГ, визначення необхідних спроможностей для виконання завдань за призначення. Для підрозділів Державної прикордонної служби України першочерговими завданнями є розвідка ДРГ та ідентифікація відношення об’єктів розвідки до дій ДРГ. В роботі одержано методика ідентифікації диверсійно-розвідувальної групи під час спроби перетинання нею державного кордону та руху у контрольованому прикордонному район, яка базується на моделях визначення можливих районів дій ДРГ, прогнозування маршрутів висування в район призначення, сформованих на цій основі інформаційних ознаках ДРГ та новій моделі визначення оцінювання прогнозованого рівня належності об’єкта розвідки до дій ДРГ на основі матричного методу.

У статті проаналізовано вітчизняні та зарубіжні нормативно-правові документи, за якими визначаються основні класифікаційні ознаки об’єктів та видів державної власності. Систематизовано та характеризовано види підприємств державної форми власності та інституціональних одиниць державного сектору економіки в розрізі різних правових ознак. Розглянуто порядок управління корпоративним правами об’єктів державної власності. Розкрито сутність суб’єктів господарювання з державною часткою у статутному капіталі за правовим форматом. Наведено огляд основних моделей власності, за якими здійснюється управління державними підприємствами за зарубіжною практикою. Узагальнено напрями забезпечення ефективної нормативно-правової бази для державних підприємств з позиції еталону ОЕСР.

Використання сучасних технічних засобів не вирішують проблему складності розв’язання систем нелінійних, а іноді і нестаціонарних диференціальних рівнянь у частинних похідних, які описують технологічні об’єкти з розподіленими параметрами. Один з варіантів вирішення цієї проблеми є побудова на основі початкових моделей більш простих моделей із значно меншим часом розрахунку при забезпеченні ефективного відтворення тих властивостей початкових моделей, які дослідник вважає головними для синтезу ефективної системи керування. Для підвищення ефективності технологічних процесів промислових виробництв доцільно впроваджувати системи керування з прогнозувальною моделлю. Метою даної роботи є розроблення методу параметричної ідентифікації спрощеної математичної моделі об’єктів з розподіленими параметрами в умовах її використання як прогнозувальної в системі керування технологічними процесами.

Описано порядок проведення експерименту та вибір методики його проведення , що визначаеться рівнем перешкод. В результаті проведення експерименту і попередньої обробки інформації отримуємо частотні характеристики у вигляді дискретної послідовності точок для різних частот. Отримана перехідна характеристика може безпосередньо використовуватися для аналізу об’єкту управління, для ухвалення попередніх рішень при синтезі системи управління.

У роботі я розглянув фреймворк виявлення об'єктів TensorFlow Object Detection API, який базується на основі глибокого навчання. Робота починається з короткого вступу до історії глибокого навчання та її репрезентативного інструмента, а саме загорткової нейронної мережі (CNN). Потім робота зосереджена на типових архітектурах класифікації об’єктів та описано структуру цих мереж. Для ідентифікації та класифікації біооб’єктів на зображеннях, була розроблена нейронна мережа в основі якої лежить мережа SSD ResNet50 v1 FPN 640x640, яка найбільше підходить для вирішення цієї задачі.
Через тісний зв’язок ідентифікації та класифікації об’єктів з аналізом відео та розумінням зображення, на це звернули увагу багато дослідників за останні роки. Традиційні методи виявлення об'єктів засновані на написаних вручну особливостях, є малоефективними. Їх продуктивність знижується під час конструювання складних систем, які поєднують в собі кілька низькорівневих особливостях зображення порівняно з детекторами об’єктів та класифікаторами зображень. Завдяки швидкому розвитку глибокого навчання, більш потужні інструменти, які здатні вивчати семантичні, високорівневі та глибші особливості, вводяться для вирішення існуючих проблем з якими не справляються традиційні архітектури. Ці моделі поводяться по-різному в залежно від архітектурі мережі, стратегії навчання та функцій оптимізації тощо.

У дисертаційній роботі вирішено науково-прикладну проблему зниження обчислювальної складності процесів побудови математичних моделей характеристик складних об’єктів в умовах інтервальної невизначеності з одночасним забезпеченням гарантованої точності цих моделей у межах необхідних для розв’язування задач прийняття рішень. Розроблено метод параметричної ідентифікації інтервальних моделей характеристик статичних та динамічних об’єктів на основі аналізу інтервальних даних, який грунтується на процедурах самоорганізації та самоадаптації обчислювальних процедур за аналогією з поведінковими моделями бджолиної колонії. Розроблено метод структурної ідентифікації інтервальних моделей характеристик статичних та динамічних об’єктів на основі аналізу інтервальних даних з процедурами самоорганізації та самоадаптації структур моделей. Удосконалено метод еліпсоїдного оцінювання множини значень параметрів інтервальних моделей характеристик статичних об’єктів на основі ітераційної обчислювальної схеми оптимального насиченого планування експерименту, який грунтується на розпаралеленні процедур обчислень. Створено програмну систему для побудови інтервальних моделей характеристик статичних та динамічних об’єктів, яка об’єднує методи структурної та параметричної ідентифікації, реалізовані на основі поведінкових моделей бджолиної колонії, що забезпечило цілісний підхід до побудови моделей з гарантованою точністю в умовах інтервальної невизначеності та суттєво спростило використання засобів моделювання. Апробовано нові й удосконалені методи та розроблену програмну систему для розв’язування прикладних задач побудови моделей характеристик статичних та динамічних об’єктів в умовах інтервальної невизначеності, зокрема для моніторингу забруднень атмосфери автотранспортом на прикладі м. Тернополя; ідентифікації зворотного гортанного нерва в процесі хірургічної операції на щитоподібній залозі; моделювання і прогнозування потужності малої гідроелектростанції «Топольки»; моделювання відвідування веб-сервісів надання адміністративних послуг. В диссертационной работе решена научно-прикладная проблема снижения вычислительной сложности процессов построения математических моделей характеристик сложных объектов в условиях интервальной неопределенности с одновременным обеспечением гарантированной точности этих моделей в пределах необходимых для решения задач принятия решений. Разработан метод параметрической идентификации интервальных моделей характеристик статических и динамических объектов на основе анализа интервальных данных, основанный на процедурах самоорганизации и самоадаптации вычислительных процедур по аналогии с поведенческими моделями пчелиной колонии. Разработан метод структурной идентификации интервальных моделей характеристик статических и динамических объектов на основе анализа интервальных данных с процедурами самоорганизации и самоадаптации структур моделей. Усовершенствован метод эллипсоидного оценивания множества значений параметров интервальных моделей характеристик статических объектов на основе итерационной вычислительной схемы оптимального насыщенного планирования эксперимента, основанный на распараллеливании процедур вычислений. Создано программную систему для построения интервальных моделей характеристик статических и динамических объектов, которая объединяет методы структурной и параметрической идентификации, реализованные на основе поведенческих моделей пчелиной колонии, что обеспечило целостный подход к построению моделей с гарантированной точностью в условиях интервальной неопределенности и существенно упростило использование средств моделирования. Апробированы новые и усовершенствованные методы и разработанная программная среда для решения прикладных задач построения моделей характеристик статических и динамических объектов в условиях интервальной неопределенности, в частности для мониторинга загрязнения атмосферы автотранспортом на примере г. Тернополя; идентификации обратного гортанного нерва в процессе хирургической операции на щитовидной железе; моделирования и прогнозирования мощности малой гидроэлектростанции «Топольки»; моделирования посещения веб-сервисов предоставления административных услуг. In the thesis, the scientific and applied problem of reduction the computational complexity of processes for construction the mathematical models of complex objects characteristics in the conditions of interval uncertainty with simultaneous maintenance of guaranteed accuracy of these models within the limits necessary for decision making is solved. A method of parametric identification of interval models of characteristics of static and dynamic objects based on the analysis of interval data based on procedures of selforganization and self-adaptation of computational procedures by analogy with behavioral models of bee colony is created. The method of structural identification of interval models of characteristics of static and dynamic objects on the basis of the analysis of interval data with procedures of selforganization and self-adaptation of structures of models is developed. The method of ellipsoid estimation of the set of values of parameters of interval models of characteristics of static objects on the basis of the iterative computational scheme of optimum saturated planning of experiment based on parallelization of computational procedures is improved. A software system for constructing interval models of static and dynamic object characteristics has been created, which combines structural and parametric identification methods based on behavioral models of the bee colony, which provided a holistic approach to building models with guaranteed accuracy in interval uncertainty and greatly simplified the use of modeling tools. New and improved methods and the developed software environment for solving the applied problems of construction the models of characteristics of static and dynamic objects in the interval uncertainty conditions, in particular for monitoring the pollution of the atmosphere by motor transport on an example of Ternopil; identification of the reverse laryngeal nerve during thyroid surgery; modeling and forecasting the capacity of the small hydroelectric power station "Topolki"; modeling the visiting web services of providing administrative services, were approved.

Methods for analyzing and identifying the shape of graphic objects have been and remain a very urgent scientific problem for solving a wide range of various theoretical and national economic problems. This is one of the most promising computer and software sciences is computer vision. A lot of existing works in this area can be divided into several directions, each of which has its own characteristics. Finding objects in a picture is most likely the most important area of computer vision. Current state of development of identification is described in this work.

Висока ефективність процесу ідентифікації об’єктів та їх параметрів визначається цілим рядом умов, однією з яких є максимальна об’єктивність інформації про вид і стан відповідного об’єкту представленої, наприклад, у вигляді цифрового зображення. Порушення об’єктивності відповідної інформації може виникати у випадку появи цифрових шумів зображення як на етапі формування вихідного цифрового негативу, так і в процесі конвертації зображення з цифрового негативу в файл одного з відомих форматів.

Комбінуючи одночасно різні алгоритми шумоподавлення між собою можна отримати покращене зображення шляхом посилення переваг окремих алгоритмів і нейтралізувати недоліки, що виникають в результаті застосування відповідних методів у процесі цифрової фільтрації послідовно.

У цьому розділі наведено результати виявлення актиноміцетів в біологічних обростаннях природного черепашнику, бетонних споруд і мідій Одеської затоки Чорного моря та описана таксономічна різноманітність і основні біологічні властивості 53 досліджених штамів. При рості на різних поживних середовищах виділені штами актиноміцетів утворюють субстратний і повітряний міцелії, демонструючи різноманіття морфологічних типів. Деякі штами утворюють водорозчинні і меланоїдні пігменти на відповідних середовищах. Ізольовані актиноміцети ростуть у температурному діапазоні 10 °С - 45 °С. Більшість штамів актиноміцетів добре ростуть у присутності NaCl у концентрації до 9%. Досліджені штами утилізують різні запропоновані джерела вуглецю, демонструючи значну метаболічну активність. Найбільш вживаним субстратом для актиноміцетів із черепашнику є лактоза, для актиноміцетів із бетону – рамноза, для актиноміцетів із мідій – цукроза. Попередня ідентифікація за порівнянням спектрів жирних кислот дозволила встановити що ізольовані штами актиноміцетів з різними індексами подібності відносяться до двох родівStreptomyces і Nocardiopsis, із суттєвим домінуванням представників роду Streptomyces. У жирнокислотних спектрах досліджених актиноміцетів роду Streptomyces присутні ізомери розгалужених насичених і ненасичених жирних кислот із загальною кількістю атомів вуглецю від 10 до 17. Виявлення і виділення актиноміцетів із об’єктів Чорного моря сприятиме подальшому вивченню екологічної ролі цих бактерій в морському середовищі, їх різноманітності, розподілу, умов культивування, еволюційних механізмів пристосування до життя в морі та оцінці біотехнологічного потенціалу до продукції нових біологічно активних метаболітів.