Application of transfer learning for the prediction of blast impulse

Transfer learning offers the potential to increase the utility of obtained data and improve predictive model performance in a new domain, particularly useful in an environment where data is expensive to obtain such as in a blast engineering context. A successful application in this respect will improve existing surrogate modelling approaches to allow for holistic and efficient strategies to protect people and structures subjected to the effects of an explosion. This paper presents a novel application of transfer learning for the prediction of peak specific impulse where we demonstrate that previous knowledge learned when modelling spherical charges can be transferred to provide a performance benefit when modelling cylindrical charges. To evaluate the influence of transfer learning, two artificial neural network architectures were stress tested for three levels of random data removal: the first model (NN) did not implement transfer learning whilst the second model (TNN) did by including a bolt-on network to a previously published NN model trained on the spherical dataset. It is shown the TNN consistently outperforms the NN, with this out-performance increasing as the proportion of data removed increases and showing statistically significant results for the low and high threshold with less variability in all cases. This paper indicates transfer learning applications can be used successfully with considerable benefit with respect to surrogate modelling in a blast engineering context

Інтелектуальна медична система на основі нейронних мереж RESNET

Робота публікується згідно наказу ректора від 29.12.2020 р. №580/од "Про розміщення кваліфікаційних робіт вищої освіти в репозиторії НАУ". Керівник дипломної роботи: д.т.н., проф., завідувач кафедри авіаційних комп’ютерно-інтегрованих комплексів, Синєглазов Віктор МихайловичЗ технічним розвитком засобів автоматизації загострюється потреба у створенні сучасного медично - діагностичного обладнання, яке для лікаря є необхідним вимірювально-інформаційним інструментом отримання інформації про захворювання обстежуваного пацієнта з метою підтримки постановки діагнозу. Використовувані в цій сфері стандартні системи надають лікарю тільки первинну інформацію у вигляді фрагментів даних про досліджуваний орган, що є основою постановки діагностичного висновку. Його формування здійснюється лікарем суб'єктивно (шляхом різних методів когнітивної психології: сприйняття, уявлення, пізнання, розуміння, пояснення, формування рішення і т.п.) в рамках рекомендованих діагностичних мінімумів виявлення того чи іншого захворювання. Спільно з цим, лікар постійно виконує операції управління при жорстких обмеженнях часу на обстеження, це зв’язано з його специфіками, що створює додатковий дискомфорт пацієнту. Все це, а також наявність таких суб'єктивних факторів, як обсяг, інтенсивність, стійкість уваги лікаря, знижують якість проведення обстеження, збільшують його терміни, підвищують ймовірність формування помилкового висновку. Одним з напрямків підвищення ефективності діагностичного обстеження є включення до складу інструментальних засобів окремої комп'ютерної системи підтримки прийняття рішень, що дозволяє реалізувати частину операцій з серії психологічних перетворень, які виконуються лікарем. До них відносяться: виявлення діагностичних ознак захворювання і історії хвороби, облік даних попередніх обстежень, формування висновків за сукупністю знайдених патологій і ознак захворювань у вигляді діагнозу і ін. Автоматизація виконання цих операцій дозволить істотно знизити вплив на якість діагностичних висновків таких людських (суб'єктивних) факторів, як зменшення обсягу уваги, інтенсивності, стійкості тощо, так як ряд операцій з підтримки діагностичних висновків будуть передані машині. Проведений аналіз відомих методик і апаратури показав наступні особливості - як фактори, що впливають на достовірність діагностичного висновку

Transferring localization models over time

Learning-based localization methods typically consist of an offline phase to collect the wireless signal data to build a statistical model, and an online phase to apply the model on new data. Many of these methods treat the training data as if their distributions are fixed across time. However, due to complex environmental changes such as temperature changes and multi-path fading effect, the signals can significantly vary from time to time, causing the localization accuracy to drop. We address this problem by introducing a novel semi-supervised Hidden Markov Model (HMM) to transfer the learned model from one time period to another. This adaptive model is referred to as transferred HMM (TrHMM), in which we aim to transfer as much knowledge from the old model as possible to reduce the calibration effort for the current time period. Our contribution is that we can successfully transfer out-of-date model to fit a current model through learning, even though the training data have very different distributions. Experimental results show that the TrHMM method can greatly improve the localization accuracy while saving a great amount of the calibration effort. Copyright © 2008