SSTRED: A data-processing and metadata-generating pipeline for CHROMIS and CRISP

We present a data pipeline for the newly installed SST/CHROMIS imaging spectrometer, as well as for the older SST/CRISP spectropolarimeter. The aim is to provide observers with a user-friendly data pipeline, that delivers science-ready data with the metadata needed for archival. We generalized the CRISPRED data pipeline for multiple instruments and added metadata according to recommendations worked out as part of the SOLARNET project. We made improvements to several steps in the pipeline, including the MOMFBD image restoration. A part of that is a new fork of the MOMFBD program called REDUX, with several new features that are needed in the new pipeline. The CRISPEX data viewer has been updated to accommodate data cubes stored in this format. The pipeline code, as well as REDUX and CRISPEX are all freely available through git repositories or web download. We derive expressions for combining statistics of individual frames into statistics for a set of frames. We define a new extension to the World Coordinate System, that allow us to specify cavity errors as distortions to the spectral coordinate.Comment: Draf

Розроблення науково-методичних основ та інформаційних засобів проектування здатних самонавчатися адаптивних систем керування технологічними процесами

На основі аналітичного огляду та аналізу тенденції розвитку інтелектуальних автоматизованих систем керування сформовано задачу аналізу та синтезу системи підтримки прийняття рішень (СППР), що самонавчається в режимі факторного кластер-аналізу. Розроблено науково-методологічні основи інформаційно-екстремального методу аналізу і синтезу СППР, що самонавчається в режимі факторного кластер-аналізу за умов апріорної невизначеності, інформаційних і ресурсних обмежень. Для побудови безпомилкових за навчальною вибіркою вирішальних правил розроблено алгоритми самонавчання СППР з оптимізацією словника ознак розпізнавання в режимі факторного кластер-аналізу. Розроблено категорійні моделі та досліджено вплив параметрів навчання на функціональну ефективність СППР. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/447

Розроблення науково-методичних основ та інформаційних засобів проектування здатних самонавчатися адаптивних систем керування технологічними процесами

На основі аналітичного огляду та аналізу тенденції розвитку інтелектуальних автоматизованих систем керування сформовано задачу аналізу та синтезу системи підтримки прийняття рішень (СППР), що навчається в режимі факторного кластер-аналізу. Розроблено науково-методологічні основи інформаційно-екстремального методу аналізу і синтезу СППР, що навчається в режимі факторного кластер-аналізу за умов апріорної невизначеності, інформаційних і ресурсних обмежень. Запропонований метод дозволяє побудувати безпомилкові за навчальною вибіркою вирішальні правила шляхом максимізації інформаційної спроможності СППР. Розроблено категорійні моделі та алгоритми оптимізації фенотопних і генотипних параметрів функціонування і досліджено вплив параметрів навчання на функціональну ефективність СППР. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/469

Розроблення науково-методичних основ та інформаційних засобів проектування здатних самонавчатися адаптивних ситем керування технологічними процесами

Мета роботи – розроблення методологічних та теоретичних засад створення адаптивних систем керування складним технологічним процесом. Об’єкт дослідження – слабо формалізований технологічний процес. Предмет дослідження – моделювання, оцінка функціональної ефективності, алгоритми оптимізації та адаптації СППР, що самонавчається. Даний звіт є заключним. На основі аналізу технологічного процесу вирощування сцинтиляційних монокристалів розроблено інформаційне, алгоритмічне та програмне забезпечення АСК на базі інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень (СППР), що самонавчається в режимі кластер-аналізу. Розроблено математичні моделі, інформаційно-екстремальні алгоритми навчання СППР, що функціонує в режимі кластер-аналізу за умов апріорної невизначеності, та досліджено вплив параметрів навчання на функціональну ефективність СППР. Запропоновано структурну схему інтелектуальної системи керування вирощуванням сцинтиляційних монокристалів за методом Чохральського. Для підвищення функціональної ефективності АСК розроблено і програмно реалізовано алгоритми прогностичного класифікаційного керування. Розглянуто приклади застосування інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології для аналізу і синтезу комп’ютеризованих систем в навчальному процесі і для діагностування в медицині. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/2721