Research of the automated classification using the wavelet transform

Проведено исследование методов классификации с обучением с определением коэффициентов разделяющих поверхностей с помощью методов оптимизации с использованием вейвлет-преобразования с учетом и без учета ограничений (в виде неравенств). Предложены рекомендации для выбора метода оптимизации при классификации в автоматизированных системах с учетом особенностей этапа производственного процесса, на котором проводится классификация. Эти рекомендации позволяют обосновать выбор вариантов метода поиска оптимума при классификации в зависимости от этапа обучения (дополнительного обучения) автоматизированной системы и, как правило, противоречивых требований по быстродействию и достоверности классификации в конкретной производственной ситуации.Проведено дослідження методів класифікації з навчанням з визначенням коефіцієнтів розділяючих поверхонь з допомогою методів оптимізації з використанням вейвлет-перетворення з урахуванням та без урахування обмежень у вигляді нерівностей. Запропоновані рекомендації для вибору методу оптимізації при класифікації в автоматизованих системах з урахуванням особливостей етапу виробництва. Ці рекомендації дозволяють обґрунтувати вибір методу пошуку оптимуму при класифікації в залежності від етапу навчання (додаткового навчання) автоматизованої системи та, як правило, протилежних вимог до швидкодії і достовірності класифікації в конкретній ситуації на виробництві.A study of methods of classification learning with determination coefficients separating surfaces by using optimization methods in the base of wavelet transform with and without constraints (in the form of inequalities) is carried out. Recommendations for selecting optimization method for the classification in the automated systems are allowed for the stage of the production process is propozed. These recommendations can justify the choice of optimization method for the classification depending on the stage of training (additional training) of the automated system and, as a rule, conflicting demands on speed and accuracy of classification at the specific situation

Automation of the cluster analysis of measuring with use of wavelet transforming

Предложен метод статистического анализа технологических процессов производства изделий радиоэлектронного приборостроения на основе вычисления параметров контрольных карт с помощью помехоустойчивой кластеризации с использованием вейвлет-преобразования. Такой подход позволяет при автоматизированном контроле технологического процесса повысить качество кластеризации в условиях априорной неопределенности, обусловленной отсутствием информации о форме кластеров в случае зашумленных малых наборов данных измерений.Запропонований метод статистичного аналізу технологічних процесів виробництва виробів радіоелектронного приладобудування на основі обчислення параметрів контрольних карт шляхом завадостійкої кластеризації з використанням вейвлет-перетворення. Такий підхід дозволяє при автоматизованому контролі технологічного процесу підвищити якість кластеризації в умовах апріорної невизначеності, яка обумовлена відсутністю інформації про форму кластерів в умовах зашумлених малих наборів даних вимірювань.The method of statistical technological process analysis for electronic apparatus production is suggested. This method based on noise stabilities clustering with wavelet transforming utilization. Such approach allows inspected of technological production process of electronic apparatus with highest level clustering quality. Such approach is recommended in case of control data with high level noise, when the information about form of clusters is absent

Research of the automated clasterization using the wavelet transform

Предложен метод кластеризации при обработке данных, который позволяет определять диапазоны изменения координат центров кластеров с использованием вейвлет-преобразования. Метод может быть применен при выборе параметров классификатора с учетом требуемого уровня достоверности в автоматизированных системах обработки данных. При исследовании метода определены диапазоны изменения координат центров кластера для тестовых данных.Запропонований метод кластеризації при обробці даних, який дозволяє визначити діапазони зміни координат центрів кластерів з використанням вейвлет-перетворення. Метод може бути використаний при виборі параметрів класифікатора з урахуванням потрібного рівня достовірності в автоматизованих системах обробки даних. При дослідженні методу визначені діапазони зміни координат центрів кластера для тестових даних.A method of clustering in time of data processing is designed. This method allow of clusters centre coordinates determination with wavelet transformation using. This method may be used for choice of classification parameters for select ranges of reliability in time of repairing of automated systems of data processing. The ranges of clusters centre coordinates for test data is determined in time of this method investigation

Mikromekaaninen oskillaattori

Tässä diplomityössä tutustuttiin kapasitiivisesti kytketyllä mikromekaanisella resonaattorilla stabiloidun sähkömekaanisen oskillaattorin teoriaan: resonaattorin mekaniikkaan ja vahvistimen elektroniikkaan. Esitetyn teorian pohjalta suunniteltiin ja rakennettiin sähkömekaaninen 500 kHz:n Pierce-oskillaattori. Prototyypin toiminta demonstroitiin mittauksin. Prototyypin mittauksissa todennettiin mikromekaanisen oskillaattorin värähtelytaajuuden ja -amplitudin riippuvuus resonaattorin biasjännitteestä; mittaustulokset olivat ennusteiden mukaiset. Oskillaattorin värähtelytarkkuutta kuvaava vaihekohina mitattiin tarkoitukseen suunnitellulla laitteistolla. Mitattu vaihekohina oli -123dBc@SkHz. Prototyypissä käytettiin palkkiresonaattoria, jonka epälineaarisuuden seurauksena oskillaattorin ulostulo oli säröytynyt. Työssä pohdittiin myös fysikaalisia rajoja palkkiresonaattoriin perustuvan mikromekaanisen oskillaattorin suorituskyvylle

Search for heavy particles decaying into a top-quark pair in the fully hadronic final state in pp collisions at root s=13 TeV with the ATLAS detector

A search for new particles decaying into a pair of top quarks is performed using proton-proton collision data recorded with the ATLAS detector at the Large Hadron Collider at a center-of-mass energy of root s = 13 TeV corresponding to an integrated luminosity of 36.1 fb(-1). Events consistent with top-quark pair production and the fully hadronic decay mode of the top quarks are selected by requiring multiple high transverse momentum jets including those containing b-hadrons. Two analysis techniques, exploiting dedicated top-quark pair reconstruction in different kinematic regimes, are used to optimize the search sensitivity to new hypothetical particles over a wide mass range. The invariant mass distribution of the two reconstructed top-quark candidates is examined for resonant production of new particles with various spins and decay widths. No significant deviation from the Standard Model prediction is observed and limits are set on the production cross-section times branching fraction for new hypothetical Z' bosons, dark-matter mediators, Kaluza-Klein gravitons and Kaluza-Klein gluons. By comparing with the predicted production cross sections, the Z' boson in the topcolor-assisted-technicolor model is excluded for masses up to 3.1-3.6 TeV, the dark-matter mediators in a simplified framework are excluded in the mass ranges from 0.8 to 0.9 TeV and from 2.0 to 2.2 TeV, and the Kaluza-Klein gluon is excluded for masses up to 3.4 TeV, depending on the decay widths of the particles

Charged-particle distributions in pp interactions at √s = 8 TeV measured with the ATLAS detector at the LHC

This paper presents measurements of charged-particle distributions which are produced in proton\u2013proton collisions at a centre-of-mass energy of 1as = 8 TeV and recorded by the ATLAS detector at the LHC. A special dataset recorded in 2012 with a small number of interactions per beam crossing (below 0.004) and corresponding to an integrated luminosity of 160 \u3bcb 121 was used. A minimum-bias trigger was utilised to select a data sample of more than 9 million collision events. The multiplicity, pseudorapidity, and transverse momentum distributions of charged particles are shown in different regions of kinematics and chargedparticle multiplicity, including measurements of final states at high multiplicity. The results are presented as particle-level distributions to which predictions of various Monte Carlo event generator models are compared

Search for W ' -> tb decays in the hadronic final state using pp collisions at root s=13 TeV with the ATLAS detector

A search for W'-boson production in the W' -&gt; t (b) over bar -&gt; q (q) over bar 'b (b) over bar decay channel is presented using 36.1 fb(-1) of 13 TeV proton-proton collision data collected by the ATLAS detector at the Large Hadron Collider in 2015 and 2016. The search is interpreted in terms of both a left-handed and a right-handed chiral W' boson within the mass range 1-5 TeV. Identification of the hadronically decaying top quark is performed using jet substructure tagging techniques based on a shower deconstruction algorithm. No significant deviation from the Standard Model prediction is observed and the results are expressed as upper limits on the W' -&gt; t (b) over bar production cross-section times branching ratio as a function of the W'-boson mass. These limits exclude W' bosons with right-handed couplings with masses below 3.0 TeV and W' bosons with left-handed couplings with masses below 2.9 TeV, at the 95% confidence level.For complete list of authors see http://dx.doi.org/10.1016/j.physletb.2018.03.036</p