Статьи за последние 2 года
   
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ КОМПЬЮТЕРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ФРАКТАЛЬНЫХ ПОВЕРХНОСТЕЙ / Сосенушкин Е. Н., Яновская Е. А., Желнов А. С. // Изв. Самар. науч. центра РАН.— 2024 т. 26 № 1.— C. 109-115.— русский; рез.: английский
 
Источник: 
 - Выпуск сериального издания ( 1 )
 
Автор: 
 - Персоналии ( 3 )
Постоянная ссылка (СИД2) J2208339924
Название ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ КОМПЬЮТЕРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ФРАКТАЛЬНЫХ ПОВЕРХНОСТЕЙ
Автор Сосенушкин Е. Н.
Автор Яновская Е. А.
Автор Желнов А. С.
Источник Известия Самарского научного центра Российской академии наук
Страницы/Объём 109-115
Сокращ. назв. источника Изв. Самар. науч. центра РАН
Год 2024
Том 26
Номер 1
Адрес в Интернет http://elibrary.ru/item.asp?id=64908673
Постоянная ссылка (СИД) J22083399
Ключевые слова (авторские) искусственный интеллект%компьютерное моделирование%массив данных%машинное обучение%рельеф поверхности
Место хранения Удаленный доступ. Эл. регистр. НЭБ
Дата регистрации в ВИНИТИ 04.04.2024
Язык текста русский
Язык резюме английский
Аннотация В работе рассматривается возможность применения методов искусственного интеллекта для компьютерного моделирования фрактальных поверхностей. Фракталы выступают в качестве математической модели для создания случайного рельефа поверхности. Построение случайного профиля происходит с помощью метода случайных смещений, представляющего собой алгоритм генерации случайных функций со спектром. Поверхности задаются с помощью массивов данных, которые проходят проверку по условию самоподобия. На основе заданных массивов строятся модели с помощью функции Вейерштрасса. Алгоритм построения поверхностей был доработан и улучшен с помощью машинного обучения нейросетевой генеративной моделью. Таким образом, вместо простого создания фрактальной поверхности с использованием случайных функций, генератор создает фрактальные поверхности на основе распределения, изученного в процессе обучения. Критерием проверки является алгоритм, в основе которого заложен, в общем случае, математический метод Монте-Карло. Полученные результаты показывают реалистичность построенных фрактальных поверхностей с использованием нейронных сетей. Модели полученных рельефов поверхностей могут быть использованы при моделировании контактной механики, механики деформируемого твердого тела
Тематический раздел Математика
Тематический раздел Механика