In the paper we considered a hybrid method of dynamograms wavelet analysis, applied for oil-production equipment work mode identification. Neural network architecture for sucker-rod deep-well pump units malfunctions detection is proposed. The architecture of intellectual data recognition system applied for pump installation control is presented.

Abstract-The paper describes an evolutionary approach to artificial neural network (NN) training, which is used to determine the state of oil-production equipment. A new artificial NN weight coefficient coding method using multichromosomes is proposed. The genetic operators of crossingover and mutation applied to multi-chromosomes are examined. A genetic algorithm structure of artificial NN training based on the developed genetic operators is proposed. A comparison of the proposed approach to NN training with existing ones has been carried out.

In this paper we offer the solution of the problem of oil-extracting production efficiency and safety raise by decision support system (DSS) application developed on the artificial neuronetwork technology basis. The description of new database knowledge discovery neuronetwork methods, applied for diagnostics and forecasting is provided. The architecture and the functions of DSS applied for oilfield objects state online monitoring, developed on proposed methods and algorithms basis, is described.

Метод получения незашумлённого изображения на основе обработки видеопоследовательности Коровин Я.С., Хисамутдинов М.В. 112Компьютерная оптика, 2014, том 38, №1 МЕТОД ПОЛУЧЕНИЯ НЕЗАШУМЛЁННОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ НА ОСНОВЕ ОБРАБОТКИ ВИДЕОПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ Коровин Я.С., Хисамутдинов М.В. Научно-исследовательский институт многопроцессорных вычислительных систем имени академика А.В. Каляева Южного федерального университета (НИИ МВС ЮФУ) АннотацияПредложен метод обработки видеопоследовательности с целью получения одиночного не-зашумлённого изображения. Разработан алгоритм совмещения изображений на основе подхо-дов поиска точечных соответствий и повышения разрешающей способности. Разработан ал-горитм сложения множества изображений с целью получения одиночного незашумлённого изображения. Проведены экспериментальные исследования предложенного метода.Ключевые слова: обработка изображений, программные средства, белый гауссовский шум, сложение изображений, выравнивание изображений, пиковое отношение сигнала к шуму (PSNR). ВведениеЗадача улучшения качества изображений востребо-вана во многих сферах человеческой деятельности: картография, фотограмметрия, медицина, астрономия и др. Данная задача подразумевает обработку единич-ного изображения или серии изображений с целью по-лучения одиночного незашумлённого изображения.Результаты исследований [1, 2] показали, что ме-тоды и алгоритмы, направленные на обработку оди-ночных изображений, незначительно повышают по-казатель PSNR (для оценки качества работы алгорит-мов шумоподавления на незашумлённые изображе-ния накладывают белый гауссовский шум, применя-ют выбранный алгоритм фильтрации и сравнивают полученное изображение с исходным с помощью оценки PSNR (peak signal-to-noise ratio -пиковое от-ношение сигнал/шум) [3, 4]). В то же время фильтры, использующие серии изображений, достигают высо-ких значений данного показателя. Поэтому при раз-работке метода улучшения качества изображения на основе анализа серии изображений, полученных с од-ного ракурса фотоприёмника, имеет смысл использо-вать метод сложения множества изображений. Одна-ко здесь необходимо учесть специфику получения изображений серии -отдельные изображения серии могут быть смещены друг относительного друга. По-этому предлагаемый метод получения одиночного незашумлённого изображения, основанный на обра-ботке серии изображений, состоит из двух этапов:− совмещение изображений серии; − сложение множества изображений с целью по-лучения одиночного незашумлённого изображения.Далее подробно рассматриваются предлагаемые алгоритмы реализации данных этапов.1. Алгоритм совмещения изображений серии на основе подходов поиска точечных соответствий и повышения разрешающей способности В ходе анализа литературы установлено, что под-ходы, основанные на поиске точечных соответствий, обладают высокой точностью совмещения [5], а про-граммные реализации методов, основанных на повы-шении разрешающей способности, -высокой скоро-стью работы [6].В данной работе предложен комбинированный ал-горитм совмещения изображений на основе методов поиска точечных со...

No abstract