Методическое пособие 807
.pdfблагодаря разнообразию специальных эффектов, применяемых к растровым изображениям, возможно получать живописные эффекты, практически точную передачу цвета, создавать перспективную глубину, нерезкость и т.д.
Недостатки:
размер растрового файла больше векторного и не зависит от изображе-
ния;
сложность редактирования растрового изображения, ввиду потери самостоятельности сразу после создания, становясь неотъемлемой частью общего рисунка, представляемой в дальнейшем как совокупность пикселей;
искажения при масштабировании и трансформациях.
Векторные изображения основываются на математическом описании простых геометрических объектов, как правило, называемых примитивами, таких как линии, точки, кривые. По сравнению с растровыми, векторные изображения не зависят от разрешения, то есть качество изображения не теряется при уменьшении или увеличении фигур. Векторная графика так же имеет ряд достоинств и недостатков.
Достоинства:
сравнительно небольшой размер файла; легкое масштабирование без потерь;
максимальное использование возможностей разрешений любого выводного устройства: изображение будет выглядеть максимально качественно на том или ином устройстве, и стоит добавить, что печать векторных изображений происходит куда быстрее, чем растровых;
развитость средств интеграции изображений и текста. Недостатки:
невозможность создания максимально фотореалистических изображений и объектов окружающего мира;
выходной векторный файл имеет программную зависимость, ввиду сохранения каждой программой данных в своем собственном формате.
Векторные изображения нашли свое применение в создании логотипов, иконок, набора текста или цифровых иллюстраций. Наиболее популярный формат - это PDF. PDF (Portable Document Format)– это универсальный формат, изображающий как векторную, так и растровую графику и хорошо поддерживаемый разнообразными графическими программами. PDF-файлы всегда четко отображаются независимо от приложения, ОС или браузера. PDF-формат часто используют для печати, так как он поддерживает многостраничные документы. Соответственно, это делает его очень востребованным.
Обзор функциональных возможностей программы «PDF.io»
В данной программе представлена возможность загрузки файловсразуиз облачных хранилищ GoogleDisk, Dropbox или загрузить их по ссылке. Этот сайт обладает высокой стабильностью. Сайт отличается простым дизайном, способствующим быстрой и понятной работе с ним. Однако у сайта есть существенные минусы – низкая скорость, не особо удобная навигация и сниженное качество работы из конвертера других форматов.
160
Обзор функциональных возможностей программы «ILovePDF.com»
В отличие от большинства других сервисов, этот может осуществлять дополнительные изменения: регулирование поля файла, сжимание получившегося PDF для уменьшения его размера и т.д. к преимуществам «ILovePDF.com» относят высокую скорость работы и возможность взаимодействия с другими форматами. Недостаток сервиса – большое количество рекламы на сайте, которая мешает работе.
Обзор функциональных возможностей программы «SmallPDF.com» Данный сервис работает в онлайн-режиме, но существует и версия для
установки на компьютер. Есть как бесплатный доступ к нему, так и возможность оформления платной подписки для получения более качественной конвертации и при обработке больших объемов.
Недостатки приложения проявляются в невысокой скорости работы и отсутствии мультиформатности и в том, что весь функционал можно получить, только оформив платную подписку.
Обзор функциональных возможностей программы «JPG2PDF.com» Сервис работает с множеством форматов. Имеется выбор типов конвер-
тации, где можно найти необходимый вам. Большим плюсом является то, что сервис имеет высокую скорость и стабильности работы с ним. К минусам можно отнести большое количество рекламы, создающей проблемы при работе, и недостаточно удобный интерфейс, что также может замедлить процесс работы.
Обзор функциональных возможностей программы «PDF2GO.com»
Этот сервис отличен тем, что имеется возможность настройки для повышения точности конвертации. Также здесь можно указать язык исходного текста или включить функцию оптического распознавания символов. Сервис дает высокое качество результата, простой и понятный интерфейс, что немаловажно для пользователя. Минус его – медленная скорость работы конвертера.
Обзор функциональных возможностей программы «Convert-my- image.com»
Этот сервис для конвертации картинок в форматы является международным. Большим преимуществом и заодно главной отличительной чертой этого конвертера является возможность работы сложно размеченными страницами. Также здесь есть возможности настройки практически любых параметров будущего файла. Сервис взаимодействует с множеством форматов изображений и дает высокое качество результата. Этот конвертер имеет пару недостатков: неудобный интерфейс и отсутствие возможности загрузки файлов из «облака» и по ссылке. Впрочем, второй недостаток не так уж значим.
Обзор функциональных возможностей программы «PDFCandy.com» Характеристику этого сервиса проще расписать по пунктам. Достоинства:
-хорошей скоростью работы;
-удобным функционалом;
-качественным конвертированием (как из PDF, так и в него);
-наличием бесплатной установочной версии для ПК.
161
Недостаток:
- отсутствие настройки выходного файла. Сравнительный анализ программ-конвертеров
По сравнению с конвертацией сразу в текстовый документ, при конвертации картинки с текстом в файл PDF в большинстве случаев удается добиться большей точности. Из-за этого многие пользователи выбирают именно эту систему обработки файлов. При регулярной работе с большими объемами фотографий наиболее лучшего всегозагрузить на свой компьютер одну из установочных программ – «PDFCandy» или «SmallPDF», так как они имеют быстрый доступ к нужному функционалу. Если же осуществляется работа с разными типами, форматами файлов, то следует отдать предпочтение таким платформам, как PDF.io или JPG2PDF. Для единичного использования лучше использовать программы IlovePDF или PDF2GO.
Результаты, приведенные в таблице, имеют практическую значимость и могут служить руководством при выборе программного обеспечения, необходимого для выполнения основных задач при работе с файлами графических форматов: просмотре, обработке, конвертации файлов.
|
|
|
|
|
|
Таблица |
|
Анализ программ-конвертеров |
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
Название |
Мультифор- |
Обратный |
Дополни- |
Загрузка |
Загруз- |
Режим |
программы |
матность |
конвертер |
тельные |
из облака |
ка по |
работы |
|
|
|
настройки |
|
ссылке |
|
PDF.io |
Да |
Да |
Нет |
Да |
Да |
Онлайн |
ILovePDF.co |
Нет |
Нет |
Да |
Нет |
Нет |
Онлайн |
m |
|
|
|
|
|
|
SmallPDF.com |
Да |
Нет |
Да |
Да |
Нет |
Онлайн, |
|
|
|
|
|
|
уста- |
|
|
|
|
|
|
новка |
JPG2PDF.com |
Да |
Да |
Нет |
Нет |
Нет |
Онлайн |
PDF2GO.com |
Нет |
Нет |
Да |
Да |
|
Онлайн |
|
|
|
|
|
|
|
Convert-my- |
Да |
Да |
Да |
Нет |
Нет |
Онлайн |
image.com |
|
|
|
|
|
|
PDFCandy.co |
Нет |
Да |
Да |
Да |
Нет |
Онлайн, |
m |
|
|
|
|
|
уста- |
|
|
|
|
|
|
новка |
Таким образом, знание файловых форматов и их функций является практически самым ключевым моментом в подготовке изданий, изображений в среде web и в компьютерном графическом дизайне. Каждый из имеющихся на сегодняшний день форматов прошел все испытания и доказал тем самым свою жизнеспособность, важность и необходимость. Все они обладают как положительными, так и отрицательными качествами, но, несмотря на это, у них есть характерные особенности, которые делают их незаменимыми в работе с файлами. Именно поэтому знание особенностей форматов, тонкостей
162
технологий, алгоритмов и средств преобразований и совершенствования важно для качественной обработки изображений.
Литература 1.Межгосударственный стандарт ГОСТ 27459-87 «Системы обработки
информации. Машинная графика. Термины и определения».
2.Ватолин, Д.С. Методы сжатия изображений [Текст] / Д.С. Ватолин. - М.: ИнтернетУниверситет Информационных Технологий, 2007. – 175 с.
3.Королев, Ю. И. Инженерная и компьютерная графика [Текст]: учебное пособие. -СПб.: Питер, 2014. – 432 с.
4.Перемитина, Т.О. Компьютерная графика [Текст]: учебное пособие / Т.О. Перемитина; Томский Государственный Университет Систем Управления и Радиоэлектроники (ТУСУР), Министерство образования и науки Российской Федерации. – Томск: Эль Контент, 2012. – 144 с.
5.Петров, М. Н. Компьютерная графика: учебник для вузов [Текст]/ М. Н. Петров. – 3-е изд. – СПб.: Питер, 2011. – 544 с.
163
УДК 681.3
Применение автокодировщика для обнаружения мошеннических транзакций
Р.М. Тищенко1, А.В. Питолин2 1Студент гр. мАП-191, sapris@vorstu.ru 2Канд. техн. наук, доцент, sapris@vorstu.ru
ФГБОУ ВО «Воронежский государственный технический университет»
Рассмотрены вопросы применения автокодировщика для обнаружения мошеннических транзакций.
Ключевые слова: автокодировщики, машинное обучение.
Одна из многих областей, в которых подход, основанный на машинном обучении, имеет большое значение для корпоративного бизнеса, – это сфера прогнозирования в вопросе обнаружения мошенничества.Знание того, что транзакция является мошеннической, является критическим требованием для компаний, оказывающих финансовые услуги, но не менее важно знать, что транзакция является действительно таковой. Вмешательство в транзакцию, которая ошибочно помечена как мошенничество, сопряжено с расходами, что может подорвать доверие клиентов. Потребители могут быть обеспокоены, если их счета будут подвержены слишком частым ложным срабатываниям [1].
Обнаружение мошенничества с помощью машинного обучения становится возможным благодаря способности алгоритмов машинного обучения учиться на исторических моделях мошенничества и распознавать их в будущих транзакциях [1]. Алгоритмы машинного обучения кажутся более эффективными, чем ручная обработка, когда дело доходит до скорости обработки информации. Кроме того, алгоритмы машинного обучения способны обнаруживать сложные черты мошенничества, которые человек не может обнаружить.
Для задачи обнаружения мошенничества характерен большой дисбаланс между количеством действительных и мошеннических транзакций, а также скорость, с которой преступники разрабатывают новые мошеннические схемы, что делает подходы контролируемого машинного обучения менее эффективными. Альтернативой является внедрение подхода, основанного на обнаружении аномалий, который концентрируется на моделировании «нормального» поведения с целью выявления необычных транзакций: поиск шаблона в допустимых транзакциях и пометка транзакций, которые не соответствуют этому шаблону, как потенциально мошеннические [1].
Автокодировщик представляет собой тип искусственной нейронной сети, используемой для получения эффективно сжатых данных в неконтролируемой форме. Задача автокодировщика – изучить представление (этап коди-
164
рования) для набора да нных, обычно для уменьшения размерности, путем обучения сети игнорир ованию сигнала «шум». Наряду с в опросом сокращения исходных данных изучается вопрос их восстановления: автокодировщик пытается сгенерировать из сокращенной кодировки представление, максимально приближенное к исходному входу.
Простейшей формой автокодировщика является нейронная сеть прямого распространения, без обратных связей, аналогичная однослойным персептронам, использующая входной слой и выходной слой, соединенные одним
или несколькими скрытыми слоями (рисунок) [2]. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||
|
Автокодировщик состоит из двух частей: кодировщика и декодера, ко- |
|||||||||||||||||||||||||||||
торые можно определить как переходы |
|
и |
|
|
: |
|
|
, |
|
|
|
|
. |
© h |
||||||||||||||||
|
|
|
, где |
|
и |
|
– |
|
x « ¤ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
h « |
||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
один скрытый слой, кодировщик при- |
||||||||||||||
|
В простейшем слу чае, учитывая |
|
¥ |
|
¦ ¥: ¤ → © ¦: © → ¤ |
|
|
|
||||||||||||||||||||||
J(Wx + b) |
|
d |
|
0 |
|
|
|
|
¬ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
> |
|
|
|||
нимает входные данны е |
|
|
|
|
и |
отображает его в |
|
|
|
|
: |
|||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
размерности входных и выходных д анных соответст- |
|||||||||||||||||||||
венно. Это |
изображени е |
|
|
обычно |
называют кодом, скры тыми |
|
переменны- |
|||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ставлением |
|
|
|
|
представляет |
|
собой |
|
поэлемент- |
||||||||||||
ми или скрытым |
|
пред |
|
h |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
ную |
функцию |
активац ии, |
такую, |
как |
|
сигмовидная |
функция |
|
или ReLU |
|||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
J |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
(rectifiedlinearunit), |
|
– весовая матрица, а |
|
|
– вектор смещения. Веса и сме- |
|||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
инициализируются случайным образом, а затем обновляются |
|||||||||||||||||||||||||
щения обычно |
|
|
W |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
b |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
итеративно |
во |
|
время |
обучения |
посредством обратного |
распространения |
||||||||||||||||||||||||
ошибки. |
x |
|
|
|
|
|
|
|
|
x x J (W h + b ) |
|
|
J |
W |
|
|
b |
|
||||||||||||
кодера |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||
|
После этого деко дер отображает{\ displaystyle \ math bf {h}} |
в рекон- |
||||||||||||||||||||||||||||
щика. |
|
|
žтакой же ф ормы, как : |
|
ž |
|
|
ž |
|
|
ž |
|
J W |
ž, |
b |
ž иh ž для де- |
||||||||||||||
струкцию |
|
|
|
|
|
|
ž , где |
|
||||||||||||||||||||||
|
|
могут не иметь отношения к соответствующим , |
|
и |
для кодиров- |
|||||||||||||||||||||||||
|
Автокодировщики |
|
обучены минимизировать ошибки восстановления |
|||||||||||||||||||||||||||
Ÿ(x − xž) arg min‖¤ |
− (¦ ¥)¤‖ |
[2] {\ displaystyle \ mathbf {x}}. |
|
|||||||||||||||||||||||||||
(например, |
среднеквадратичные ошибки), |
|
часто |
называемые |
«потерями»: |
|||||||||||||||||||||||||
j
Р исунок. Схемаавтокодировщика
Важно отметить, что функция отображения, изученная автокодировщиком, характерная дл я распределения обучающих данных, то есть автоко-
165
дировщику обычно не удается восстановить данные, которые значительно отличаются от данных, которые были предоставлены во время обучения. Это свойство изучения отображения, характерного для распределения (в отличие от общего линейного отображения), особенно полезно для задачи обнаружения аномалий.
Применение автокодировщика для обнаружения аномалий следует общему принципу: сначала необходимо смоделировать «нормальное» поведение, а затем генерировать оценку аномалии для новой выборки данных. Чтобы смоделировать «нормальное поведение, мы обучаем автокодировщик на «нормальной» выборке данных. Кроме того, поскольку модель обучается на не мошеннических транзакциях, можно рассмотреть возможность увеличения количества узлов в скрытых слоях. Это позволит модели изучать скрытые функции в данных, в связи с чем будет меньше внимания уделять сжатию данных [2]. Можно не использовать время как функцию в модели. Отличным способом дальнейшего улучшения модели может быть разработка новой функции на основе этой переменной. Таким образом, модель изучает функцию отображения, которая успешно восстанавливает «нормальные» выборки данных с очень небольшой ошибкой реконструкции. Это поведение воспроизводится во время тестирования, когда ошибка восстановления мала для «нормальных» выборок данных и велика для аномальных выборок данных.
Литература
1.Varun Chandola, Arindam Banerjee, Vipin Kumar «Anomaly Detection: A Survey» / ACM Comput. Surv. 41, 3, Article 15, July 2009.
2.Ian Goodfellow, YoshuaBengio, Aaron Courville «Deep Learning» / MIT Press, 2016.
166
УДК 621.9.047
Применение комбинированной обработки для увеличения показателей качества лопаточных деталей
Г.А. Сухочев1, А.Ю. Грымзин2, С.Н. Подгорнов3 1Д-р техн. наук, профессор, suhotchev@mail.ru 2Аспирант , sask222@mail.ru
3Аспирант, s.n.podgornov.vmz@gmail.com
ФГБОУ ВО «Воронежский государственный технический университет»
Показаны технологические возможности комбинированных способов отделки и упрочнения деталей с узкими и криволинейными проточными каналами: виброударное экструдирование канала сферическими гранулами; упрочнение микрошариками в токопроводящей жидкой среде. Приведены технологические параметры обработки, подробно описана область использования перспективных технологий.
Ключевые слова: вибрация, экструзия, упрочнение, канал, наклеп, микрошарик, показатели качества.
Наиболее технологически труднодоступным элементов в конструкции насосных агрегатов и других лопастных машин являются узкие проточные каналы. Поверхности таких каналов недоступны для профилированного инструмента и формирование заданных показателей качества в проточной полости путем чистовых операций отделки и упрочнения невозможно. Неравномерность упрочнения приводит к отказам техники при нештатных нагрузках в любой момент при эксплуатации. В этих случаях для достижения требуемых параметров качества поверхностей узких проточных каналов необходимо применять новые технологические мероприятия [1].
На наружных поверхностях лопастных деталей получение требуемых значений шероховатости и наклепа технологических трудностей на представляет. Мы же представляем решение задачи добиться обеспечения стабильных показателей безразмерной обработки и упрочнения конструктивно закрытых для доступа инструмента полостей узких межлопаточных каналов, имеющих пространственно искривленную форму (рисунок).
Самую большую степень эффективного воздействия режимов обработки на показатели качества возможно получить через управление технологическими факторами процесса упрочнения, которые могут быть на практике как управляемыми, так и нести функцию управляющих (например, параметрический размерный ряд гранулированного незакрепленного инструмента, который определяет сплошность обработки поверхностей малого радиуса кривизны).
Наиболее перспективным представляется использование для обработки узких искривленных проточных полостей технологически закрытой конст-
167
рукции метода виброударной экструзии по каналам незакрепленных гранул сферической формы.
Рисунок. Типовые детали с узкими межлопаточными каналами криволинейной формы
Технологическая операция упрочнения по этому способу происходит за счет циклического виброударного продвижения сфероидных гранул по полостям криволинейных межлопаточных каналов в условиях низкочастотных колебаний. Разработка опытного оборудования для вибрационной комбинированной отделочно-упрочняющей обработки лопаток колес турбин проводилась то технологическая схема виброударного экструдирования вдоль образующей узкого канала и компоновочное решение по специальному устройству для реализации операции комбинированного упрочнения представлены в работе [2].
Корпусу устройства с деталью и гранулами от вибростола передаются колебательные движения (преимущественно в вертикальной проекции), необходимые для осуществления операции виброударного упрочнения узких полостей межлопаточных каналов. Для обработки деталей с обеих сторон корпус деталью совершает повороты на 180° в вертикальной плоскости, каждый раз после завершения очередного цикла прохождения всего объема гранул через сквозные межлопаточные каналы.
После промышленной апробации метода стала очевидной невозможность получения стабильной степени наклепа и равномерной шероховатости поверхности по всей полости узкого межлопаточного канала из-за заклинивания гранул в самом малом его сечении.
168
В некоторой мере этого удается избегать при использовании технологии магнито-импульсной обработки, в которой упрочняющее воздействие от шариков под воздействием магнитного поля дополняется электрохимическим растворением неровностей [3]. Эксплуатационную работоспособность лопастных машин определяют следующие показатели качества упрочненных поверхностей каналов: шероховатость; степень наклепа и толщина наклепанного слоя материала; величина и количество микродефектов; значения остаточных напряжений; равнораспределенность физико-механических свойств по всей поверхности в канале.
Эксплуатационный ресурс лопаточной детали до полного отказа, определяется при параметрических испытаниях в составе насосных агрегатов до разрушения. Расходные характеристики при проливке (продувке) турбонасосных агрегатов и компрессоров позволяют комплексно оценить достигнутые показатели качества на рабочие параметры изделий, включая коэффициент полезного действия.
Если конструкция лопатки предусматривает острые кромки с притуплением не более миллиметра, они повреждаются под ударами сферических незакрепленных гранул диаметром более 2 мм и будет более целесообразно использовать для обработки микрошарики с токопроводящей транспортирующей средой в виде газожидкостной смеси. Такая проводящая низкое напряжение среда формируется распылением сжатым воздухом (давлением не более 0,4 МПа) технической воды до капельной фракции, обладающей слабой проводимостью при низких напряжениях. Токопроводящая рабочая жидкость – техническая вода разбрызгивается сквозь жиклер в направлении подачи микрошариков с помощью эжекции. Обрабатывающим инструментом являлись микрошарики диаметром до 0,3 мм из инструментальной стали Р6М5, разделенные на фракции через каждые 50 мкм.
Получаемое снижение значений шероховатости ∆Rа определялось глубиной отпечатка от микрошарика но поверхности и электрохимического стравливания микронеровностей в местах соударения, за счет резкого скачка удельной проводимости в точке контактирования в разы в соответствии со свойствами обрабатываемого материала.
После 40 минут упрочняющей обработки полости канала шероховатость снижена до 1,6–2,5 мкм, степень наклепа поверхностного слоя 4,3÷6,7% и распределен он по поверхности профиля равномерно.
Промышленная проверка вышеописанных технологий показала возможность технологически обеспечить струйными и вибрационно-ударными комбинированными методами обработки снизить начальные значения шероховатости на величину до 2-х микрон, достичь степени наклепа на 3% более получаемой ранее.
Расширение области промышленного использования перспективных техпроцессов предвидится после доводки опытных образцов оборудования и проведения всего комплекса натурных деталей по результатам проведенных исследований.
169