https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/337995 Mon, 20 Apr 2026 03:21:57 GMT 2026-04-20T03:21:57Z https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/338576 Заглавие документа: Распределение средств с учетом статистической информации о надежности выпускаемых приборов Авторы: Баркетов, М. С. Аннотация: Рассматривается задача распределения средств среди исполнителей проекта с учетом статистической информации о надежности выпускаемых приборов. Приводятся формулировки математического программирования, необходимые для построения оптимальной стратегии распределения. Для учета влияния потраченной суммы денег на количество отказов компонента предлагается построить линейную или обобщенную линейную регрессию, коэффициенты которой используются в формулировках математического программирования. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/338576 2025-01-01T00:00:00Z https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/338573 Заглавие документа: RLD -YOLO: новый метод обнаружения объектов на изображениях беспилотных летательных аппаратов с использованием модели нейронной сети YOLOv11 Авторы: Ву Сяньи; Абламейко, С. В. Аннотация: Изображения, получаемые с беспилотных летательных аппаратов, в настоящее время широко используются во многих приложениях. Однако эти изображения сталкиваются с рядом проблем (плотное распределение мелких объектов, переменные масштабы объектов и незаметные контурные особенности), которые приводят к пропускам объектов и ложному обнаружению объектов. Для решения этих проблем в данной статье предлагается улучшенный алгоритм обнаружения объектов RLD-YOLO, разработанный на основе версии YOLOv11n семейства алгоритмов YOLO. Алгоритм RLD-YOLO включает технологию структурной репараметризации RepConv, сохраняющую способность к многоветочной экспрессии признаков во время обучения и автоматически преобразующуюся в эффективную одноветвевую структуру во время вывода. Этот алгоритм разрабатывает модуль большого ядерного внимания LKAConv для улучшения способности к захвату признаков мелких целей с помощью глубокой разделяемой свертки размера 7 × 7 и механизма пространственного внимания. Алгоритм RLD-YOLO вводит динамический адаптивный модуль слияния DASI для оптимизации многоуровневого взаимодействия признаков с помощью обучаемого распределения весов. Экспериментальные результаты показывают, что улучшенный алгоритм обнаружения объектов RLD-YOLO, который объединяет модули LKAConv, RepConv и DASI, увеличивает на наборе данных VisDrone2019-DET значения mAP50 и mAP50-95 на 2,02 и 1,17 % соответственно. Скорость постобработки оптимизирована на 9,09 %. Хотя время предварительной обработки увеличивается из-за операций по улучшению признаков, критический этап вывода все еще поддерживает реальное время выполнения 1,7 мс/кадр. Алгоритм RLD-YOLO, интегрированный с модулями LKAConv, RepConv и DASI, очень подходит для задачи обнаружения мелких объектов на изображениях беспилотных летательных объектов. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/338573 2025-01-01T00:00:00Z https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/338568 Заглавие документа: Разностная трактовка нелокальной задачи с параметризованным дифференциальным уравнением пер­вого порядка Авторы: Довлетов, Д. М. Аннотация: Изучена нелокальная начальная задача с соответствующей конечноразностной трактовкой для линейного обыкновенного дифференциального уравнения первого порядка с параметром при производной. Нелокальное начальное условие задано в терминах линейной многоточечной комбинации. На равномерной сетке предложена разностная схема с экспоненциальной подгонкой. Выявлены требования на расположение носителей нелокальных данных в многоточечном условии, на значения соответствующих коэффициентов и на интервал изменения параметра, при которых доказаны как равномерная по параметру устойчивость классического и разностного решений, так и равномерная по параметру сходимость разностного решения к классическому решению. Выявление и доказательство таких условий, которые обеспечивают равномерную по параметру аппроксимацию классического решения нелокальной начальной задачи решением экспоненциальноподгоночной разностной схемы, определяют новизну настоящей работы. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/338568 2025-01-01T00:00:00Z https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/338567 Заглавие документа: Условия эффективной разрешимости квад­ратичной задачи выбора. Часть 2 Авторы: Демиденко, В. М. Аннотация: В современной терминологии условия классической теоремы Харди, Литлвуда и Полиа о перестановке трех систем гарантируют строгую разрешимость задачи оптимизации билинейной формы с симметрической матрицей Тёплица специального вида. Билинейная форма с указанной матрицей принимает экстремальные значения на подстановках двух видов в зависимости от того, одинаковые или противоположные упорядочения имеют компоненты двух векторов, определяющих значения переменных. В предыдущей части статьи были описаны условия достижения минимума функционала квадратичной задачи выбора на первой из заданных подстановок, обобщающие ряд результатов аналогичного плана для задачи минимизации квадратичной формы и квадратичной задачи о назначениях. В этой части работы рассматриваются условия, накладывание которых на элементы четырех индексной матрицы гарантирует достижение минимума функционала квадратичной задачи выбора на второй под становке, приведенной в теореме о перестановке трех систем. Результаты, представленные в двух частях статьи, на сегодняшний день описывают наиболее широкие классы четырехиндексных матриц, для которых функционал квадратичной задачи выбора принимает экстремальные значения на фиксированных подстановках. Доп. сведения: Работа выполнена в рамках государственной программы научных исследований «Конвергенция2025» (подпрограмма «Математические модели и методы», задание 1.5.01).=The work was carried out within the framework of the state programme of scientific research «Convergence2025» (subprogramme «Mathematical models and methods», assignment 1.5.01). Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/338567 2025-01-01T00:00:00Z