Бурнаевский Игорь Сергеевич, студент, Национальный исследовательский университет «миэт», igor bs@mail ru 12 программа
| Вид материала | Программа |
- 2-я международная научно-техническая конференция технологии, 68.17kb.
- Национальный Исследовательский Мордовский Государственный Университет им Н. П. Огарёва», 211.68kb.
- Конференция пит-2010 проведена на базе Самарского государственного аэрокосмического, 176.83kb.
- Программа конференции 25-27 октября 2011 года Уфа, 2712.43kb.
- Программа международной научно-методической конференции национальный исследовательский, 365.41kb.
- Внастоящей работе проведен анализ зависимостей затухающих акустических колебаний отливок, 47.5kb.
- Программа конференции включает: Пленарное заседание, 119.03kb.
- Программа «вуз здорового образа жизни» на 2011-2013, 675.7kb.
- Правительство Российской Федерации Национальный исследовательский университет «Высшая, 578.52kb.
- Программа дисциплины «Командообразование» для направления 080500. 68 «Менеджмент», 305.87kb.
Комаров Иван Александрович,
Национальный исследовательский университет «МИЭТ»,
аспирант «НОЦ ЗМНТ»,
master_kom@mail.ru
Одной из нерешенных технологических задач при создании искусственных заменителей органов чувств является создание электронного носа. В нём главную роль будут играть различные химические датчики, а возможно целые матрицы датчиков. Для создания такого устройства нужно решить следующие проблемы: обеспечить селективность сенсоров, высокую их чувствительность и стабильность характеристик. Из анализа публикаций по сенсорной тематике можно сделать вывод, что для обеспечения вышеуказанных требований необходимо использовать смешанные наноматериалы. В качестве материала для сенсоров предложена смесь одностенных углеродных нанотрубок и нановолокон оксида цинка. Нановолокна оксида цинка являются перспективным материалом для сенсорных приложений в связи с его чувствительностью к различным химическим агентам, биосовместимостью, возможностью модификации различными методами. Смесь углеродных нанотрубок с нановолокнами оксида цинка нужна для увеличения площади чувствительной области.
Были разработаны сенсорные структуры на основе смеси углеродных нанотрубок и нановолокон оксида цинка. В качестве растворов для создания смеси углеродных нанотрубок и ZnO были выбраны изопропиловый спирт и ЦТАБ. Смесь осаждалась плотной сеткой между золотыми электродами методом диэлектрофореза при напряжениях от 10 до 20 В и частотах электрического поля от 1 до 100 кГц. Нанотрубки выполняют в данном случае роль не только чувствительного слоя, но и подводящих контактов к нановолокнам ZnO.
Далее проводилось экспонирование полученных структур парами этанола и изопропилового спирта и аммиака. Концентрация агента в воздухе, подаваемом в измерительную систему составляла от 100 до 1000 ppm. Показано, что в зависимости от химического агента проводимость может как возрастать, так и уменьшаться, что позволяет говорить о селективности системы. Также показано, что скорость реакции сенсорных структур чуть меньше, чем у промышленных датчиков на основе толстых плёнок оксидов металлов. Однако скорость десорбции химических агентов с поверхности сенсорных структур была ожидаемо хуже в сравнении с промышленными датчиками, т.к. в используемых структурах не предусмотрен нагреватель, что однако, позволяет понизить энергопотребление сенсорных структур для использования их в портативных газоанализаторах.
Таким образом, результаты, полученные в работе, являются важным шагом на пути создания высокочувствительных сенсоров нового поколения и в дальнейшем могут помочь в создании электронного носа.
РАЗРАБОТКА КОМПЛЕКСА ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ автоматической классификации интернет-ресурсов В ПРОЦЕССЕ фильтрации нежелательного контента
Коробкин Михаил Владимирович, студент, Национальный исследовательский университет «МИЭТ», k0der@list.ru
Общедоступность Интернета несет в себе наряду с неоспоримыми преимуществами целый ряд угроз. В связи с этим весьма актуальной является проблема создания комплекса средств для повышения безопасности пользователя в сети Интернет. Большинство существующих решений защиты пользователя от нежелательного контента ограничивают доступ к содержимому страниц, используя белые (черные) списки, а также контентную фильтрацию. Эффективность работы программ, использующих списки, зависит от наличия качественно составленной (содержащей достоверную информацию) и поддерживающейся в актуальном состоянии базы данных. Задачей информационной поддержки является создание и поддержание таких баз данных.
Для решения указанной проблемы в основном прибегают к созданию группы экспертов, наполняющих вручную такие базы данных (добавляют сайты в белые, либо черные списки). В некоторых случаях пользователи программы могу предложить информацию (чаще всего URL сайта, а также причину добавления или удаления), с которой в последующем будут работать эксперты.
В качестве альтернативного решения задачи информационной поддержки было предложено применение автоматической классификации сайтов для наполнения таких баз данных. Интернет-ресурсы включают различные типы содержимого. Наиболее часто встречающиеся типы: статические картинки (JPEG, PNG, …), анимация (GIF), текстовое содержимое Интернет-страниц (HTML), RSS-каналы (XML), Flash-анимация (относится к отдельной категории, т.к. средства Adobe Flash позволяют создавать не только анимацию, но и полноценные сайты), апплеты (JAVA, Silverlight) и другие. У большинства сайтов основная часть контента приходится на текстовое содержимое, поэтому целесообразнее и менее ресурсоемко (соотношение время обработки/качество) производить анализ именно текстовой части сайта. В качестве метода для автоматической классификации текстового содержимого сайта был выбран Support Vector Machine (SVM), являющийся быстрым и эффективным в решении подобного рода задач. Для обучения классификатора был выбран метод INCremental Active Set (INCAS). А для решения оптимизационной задачи, возникающей в ходе обучения с использованием метода INCAS был использован алгоритм Нелдера-Мида для построения нерегулярного симплекса. Данный алгоритм способен подстраиваться к рельефу графика оптимизируемой функции, в частности к функциям, графики которых имеют овражистую структуру.
В результате реализации описанных алгоритмов и решения оптимизационной задачи был создан комплекс программных средств для сбора информации с сайтов и автоматического осуществления классификации Интернет-ресурсов. Разработанный комплекс осуществляет мониторинг всех страниц заданного сайта, либо страниц с заранее заданной глубиной, распознает наличие различного рода редиректов и подавляющее большинство существующих кодировок.
В перспективе при масштабировании описанного программного решения предполагается повысить эффективность применения методов автоматической классификации сайтов для решения задачи информационной поддержки программ фильтрации нежелательного контента с целью сокращения затрат на ее осуществление.