Карта сайтаОтправить письмо

О КомпанииКомпетенцииРешения и проектыТехнологииНовостиКонтакты

Компетенции

Исследования и разработки. Информационные технологии

Научно-исследовательские компетенции

    Применение в разработках математических моделей сложных технических систем с использованием детерминированного и стохастического подходов, в том числе:

  • динамических, кинематических и смешанных моделей движения летательных аппаратов различного назначения;

  • стохастических моделей погрешностей измерительных средств и воздействия внешней среды на объекты управления;

  • моделей массового обслуживания при анализе распределенных вычислительных сетей и сетей передачи данных;

  • логистических информационных моделей работы сложных организационно-технических систем.

    Применение при проектировании систем обработки измерений и анализа состояния технических объектов современных методов и алгоритмов обработки и анализа сигналов во временной, частотной и частотно-временной области в том числе для решения задач фильтрации измерений, очистки от шума, оценки характеристик и сглаживания:

  • оценивание состояний временного ряда на основе моделей авторегрессии, скользящего-среднего и смешанной модели авторегрессии-скользящего среднего;

  • спектральные методы анализа на основе периодограммы, моделей временных рядов;

  • частотно-временной анализ нестационарных процессов на основе частотно-временных распределений и преобразования Фурье со скользящим окном;

  • мультиполосный анализ сигналов на основе вейвлетов;

  • очистка сигналов от шума на основе регрессионных и сплайн методов, а также на основе вейвлетов;

  • декомпозиция на эмпирические моды.

    Методы и алгоритмы обработки и анализа телеметрических и траекторных измерений с использованием радиотехнических, оптических, а также средств, использующих сигналы ГНСС GPS и ГЛОНАСС при пусках образцов ракетно-космической техники, в том числе:

  • полиномиальное сглаживание данных с отбраковкой аномальных значений;

  • метод динамической фильтрации;

  • вычисление выборочных моментов;

  • итерационный метод наименьших квадратов.

    Методы и алгоритмы обработки телеметрических измерений во временной, частотной и частотно-временной области в том числе:

  • анализ вибрационных процессов в частотной области;

  • анализ вибрационных процессов на переходных участках;

  • анализ медленноменяющихся телеметрических параметров во временной области.

    Распознавание образов в том числе:

  • линейные распознаватели;

  • нейронные сети;

  • метод опорных векторов;

  • линейные комбинации распознавателей;

  • распознавание образов на основе сравнения с шаблоном и мер подобия.

    Анализ и обработка изображений в том числе:

  • основы сжатия подвижных и неподвижных изображений на основе стандартных методов, а также современных методов на основе вейвлетов;

  • распознавание заданных изображений;

  • очистка от шума изображений на основе вейвлетов.

    Интеллектуальный анализ данных, включая Data Mining в том числе:

  • системы поддержки принятия решений;

  • концепция хранилища данных;

  • интеллектуальный анализ данных;

  • классификация и регрессия;

  • поиск ассоциативных правил;

  • кластеризация;

  • визуальный анализ данных;

  • анализ текстовой информации;

  • распределенный анализ данных;

  • Data Mining в реальном времени (Real-Time Data Mining);

  • извлечение знаний из Web — Web Mining;

  • средства анализа процессов — Process Mining.

    Проведение высокоточных баллистических и геодезических расчетов, а также энергетических расчетов радиолиний с учетом:

  • моделей гравитационного поля Земли и формы земного эллипсоида;

  • высокоточных моделей тропосферы и ионосферы Земли;

  • систематической работы с эфемеридной информацией.

    Статистическая обработка данных, включая многомерный анализ временных рядов и стохастических процессов на основе методов:

  • корреляционного анализа;

  • регрессионного анализа;

  • кластерного анализа;

  • метода наименьших квадратов;

  • метода максимума правдоподобия;

  • байесовских методов оценивания и проверки гипотез.

    Практическая реализация численных методов в разрабатываемых программах, в том числе:

  • решения систем линейных уравнений с различной степенью обусловленности на основе методов регулиризации и псевдообращения;

  • аппроксимации кривых и поверхностей;

  • интегрирования систем обыкновенных дифференциальных уравнений;

  • вычисления интегралов;

  • решения дискретных и непрерывных оптимизационных задач;

  • решения систем нелинейных уравнений.

    Широкое применение для макетирования алгоритмов современных вычислительных пакетов: MatLab, MatCad,MatStst, Mathematica.

© АО «Научно-инженерный центр Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета», 2017