CC BY
172
Международный научный журнал «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА»_ISSN 2410-6070_№ 4/2015
задачей. Для ее решения был предложен алгоритм самообучаемого хеширования (Self-Taught Hashing), основным преимуществом которого и является двухэтапность в обучении на данных.
Алгоритм STH сочетает в себе следующее: стачала мы находим оптимальные l-битные двоичные коды для всех документов данной коллекции на основе обучения без учителя, и затем обучаем l классификаторов на основе обучения с учителем, чтобы угадывать l-битный код для любого документа вне коллекции [1, c. 3].
Общая вычислительная сложность процесса обучения примерно квадратичная от количества документов в коллекции и в то же время линейная от среднего размера документов в коллекции.
Авторы STH продемонстрировали эффективность предложенной методики на основе ряда многотысячных новостных коллекций. Каждая коллекция делилась на две выборки - обучающую (около 60% всех документов) и тестовую (около 40%). Эффективность метода оценивалась с помощью двух групп показателей. 1. Показатели быстродействия - время обучения и ответов на запросы. 2. Показатели качества ответов на запросы. Точность - отношение количества найденных релевантных документов к общему количеству найденных документов. Полнота - отношение количества найденных релевантных документов к общему количеству релевантных документов. 3. F- мера - объединение точности и полноты в одной величине. F-мера определяется как взвешенное среднее гармоническое точности и полноты. Вычисляются величины, обратные точности и полноте, ищется их взвешенная сумма и определяется её обратная величина [1, с. 4].
Существует некоторое сходство между первым шагом метода спектрального хеширования (SpH) и стадией обучения без учителя в STH, потому что оба относятся к методам спектрального разделения графа. Тем не менее, в них используются различные спектральные методы, и берутся разные способы решения энтропии. Более важно то, что, чтобы обработать запрашиваемый документ, SpH должен предположить, что данные распределены равномерно в гипер-прямоугольнике, ограниченность которого является очень высокой. Напротив, STH подход может работать с любым распределением данных, а значит, данный подход является более гибким. Эксперименты привели к выводу о его высоком быстродействии и качестве ответов на запросы на фоне основных конкурентов - SpH, LSI, хеширования Лапласа. В частности, STH примерно в 10 раз превосходит SpH по быстродействию.
Список использованной литературы:
1. Self-Taught Hashing for Fast Similarity Search / D. Zhang, J. Wang, D. Cai, and J. Lu // Scientific article. - 2010. - 8 p.
2. Near-optimal hashing algorithms for approximate nearest neighbor in high dimensions / A. Andoni, P. Indyk // In Proceedings of the 47th Annual IEEE Symposium on Foundations of Computer Science (FOCS). - 2006. - p. 459468.
© Е. Р. Садретдинов, 2015
УДК 625.85
А.В. Сачкова, С.А. Разинькова, М.А.Целовальников
К.т.н., ст.преподаватель; студент; студент, Белгородский государственный технологический университет имени В.Г.Шухова г.Белгород, Россия
ПРИЧИНЫ ОБРАЗОВАНИЯ КОЛЕИ НА ДОРОГАХ И СПОСОБЫ ЕЁ УСТРАНЕНИЯ.
Аннотация
В данной статье будут приведены наиболее распространённые причины образования колейности на дорогах и основные методы борьбы с ней.
Ключевые слова
Колейность, асфальтобетон, резиновая крошка. Самая высокая вероятность возникновения деформации дорожного покрытия в летний период, при высоких температурах воздуха, на асфальтобетонном покрытии происходит снижение теплоустойчивости
51
Международный научный журнал «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА»_ISSN 2410-6070_№ 4/2015
битумоминеральных материалов и, под воздействием автомобильных нагрузок, на поверхности покрытия образуются колея, наплывы, волны и сдвиги.
Одними из наиболее частых причин образования колеи на покрытии являются: превышение содержания битумного вяжущего, применение чрезмерно разжиженных индустриальным маслом (или другим пластификатором) полимерно-битумных вяжущих, использование чрезмерного количества округлых частиц щебня, песка [1].
Существенными способами борьбы с колееобразованием являются: модернизация нормативной базы (нормированием требований к износостойкости асфальтобетонов, учёт износа покрытий при проектировании дорожных одежд, корректировка нормативных межремонтных сроков), уменьшение разрешённой массы шипов противоскольжения и введение на автомагистралях ограничения на скорость движения легковых автомобилей зимой. Реализация комплекса этих мер уменьшит износ дорожных покрытий и позволит получить значительную экономию средств на ремонтах дорог.
Велись обширные исследования, направленные на повышение качества асфальтобетона, как за счёт улучшения физико-механических свойств дорожных битумов, так и за счёт повышения требований к составляющим его минеральным компонентам: щебню, песку, минеральному порошку.
На данный момент, решить эти проблемы пытаются путем модификации органического вяжущего. Ранее проводились исследования по модификации асфальтобетонной смеси резиновой крошкой, но они преимущественно ограничивались введением ее непосредственно при смешении минеральных материалов [2]. В последнее время велись исследования по применению резиновой крошки в качестве модификатора вяжущего [4-6], однако предлагаемые способы используют многостадийные технологии приготовления вяжущего в присутствии химических агентов и катализаторов, что, существенно, усложняет получение вяжущего и увеличивает его стоимость.
В данной работе, для исследования возможностей применения резиновой крошки в качестве эффективного модификатора, принят модификатор, получаемый по методу высокотемпературного сдвигового измельчения, при этом средний размер крошки составляет 5-50 микрон.
Предположено, что при температурной обработке резиновой крошки в вяжущем, при подобранном температурном и временном режимах происходит ее частичная девулканизация в мальтеной части битума, разрыв поперечных серных связей и переход полимера из пространственной структуры в линейную. Таким образом, отпадает необходимость использования дополнительных пластификатор, за счет использования внутренних ресурсов.
Установлено, что при испытании на колееобразования до 50оС основную роль в стойкости к колееобразованию асфальтобетона играет минеральный каркас, а при увеличении температуры, данное свойство все больше зависит от свойств применяемого вяжущего. При одинаковом гранулометрическом составе ЩМА на резинобитумном вяжущем имеет гораздо большую колеестойкость [4-5], удовлетворяющую требованиям нормативных документов.
Таким образом, доказано, что при производстве щебеночно-мастичного асфальтобетона с применением композиционного резинобитумного вяжущего можно отказаться от введения в состав асфальтобетона стабилизирующих добавок. Кроме того, производство такого асфальтобетона позволит получить покрытие автомобильных дорог, стойкое к появлению высокотемпературных деформаций.
Список использованной литературы:
1. Рендино О.В. Дороги России 21-го века // Вопр. Теперь из колеи не выбраться или колейность и как с ней бороться. - 2014. - №5. - С.48-52.
2. В.Г.Никольский, И.А. Красоткина, Н.М.Стырикович, О.Е. Бочарова "«Унирем» и другие модификаторы"/В.Г. Никольский, //журнал "Автомобильные дороги" , №4, 2010, С. 62-64.
3. Т.С. Худякова, Н.В.Шаповалова, Л.В. Колеров, С.М. Попов Резиновая крошка в деле. Влияние комплексного модификатора «КМА» на физико-механические свойства дорожного битума // Ежемесячный информационно аналитический журнал "Автомобильные дороги" № 7 (944) Июль, 2010.
4. Духовный Г.С. А.В.Сачкова Эффективность применения резинобитумного вяжущего, при устройстве асфальтобетонных покрытий// Научный вестник Воронежского государственного архитектурно-строительного университета. Строительство и архитектура. 2014. № 2 (34). С. 19-23.
©А.В. Сачкова, С.А. Разинькова, М.А.Целовальников 52
Международный научный журнал «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА»_ISSN 2410-6070_№ 4/2015
УДК 004.042
С.Н. Стефогло
магистрант КарГТУ Н.И. Томилова
к.т.н., старший преподаватель ИВС КарГТУ, декан ФИТ
А.Ж. Амиров доктор PhD, заведующий кафедры ИВС КарГТУ
КОНЦЕПЦИЯ ОТКРЫТЫХ ДАННЫХ , ОНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ ОТКРЫТЫХ ДАННЫХ.
Аннотация
Работа посвящена исследованию в области хранения информации, которые в свою очередь актуальны, так как позволяют создавать и использовать набор средств и методов для работы с информацией.
Ключевые слова Открытые данные, open data, лицензии, патент, безопасность.
Открытые данные (англ. open data) — концепция, отражающая идею о том, что определённые данные должны быть свободно доступны для машиночитаемого использования и дальнейшей републикации без ограничений авторского права, патентов и других механизмов контроля. Освободить данные от ограничений авторского права можно с помощью свободных лицензий, таких как лицензий Creative Commons. Если какой-либо набор данных не является общественным достоянием, либо не связан лицензией, дающей права на свободное повторное использование, то такой набор данных не считается открытым, даже если он выложен в машиночитаемом виде в Интернет[1].
Открытые данные представляют собой данные, которые могут быть свободно использованы, для повторного использования и перераспределения кем - предмет только, в лучшем случае, с требованием отнести с ShareAlike.
Повторное использование и перераспределение: данные должны быть предоставлены в соответствии с условиями, которые позволяют повторное использование и перераспределение в том числе перемешивания с другими наборами данных.
Всеобщее участие: каждый должен быть в состоянии использовать и распространять - там не должно быть никакой дискриминации в отношении областей деятельности, против лиц или групп. Например, "некоммерческие" ограничения, которые препятствовали бы для «коммерческого» использования, или ограничения на использование в определенных целях (например, только в сфере образования), не допускается. Взаимодействие обозначает способность различных систем и организаций к совместной работы. В этом случае, это способность взаимодействовать - или смешивать - различные наборы данных. Мы сталкиваемся с подобной ситуацией в связи с данными. Ядро "общественных" данных (или код) является тем, что одна часть «открытого» материала, содержащегося в них, могут свободно смешиваться с другими "открытыми" материалами. Это взаимодействие играет абсолютно ключевую роль в реализации основных практических преимуществ "открытости": значительно повышается способность сочетать различные базы данных вместе и тем самым повысить интенсивность и улучшить продукты и услуги .
В 8 принципов открытых данных:
Полнота данных
Все публичные данные становятся доступными. Общественными называются данные, которые не подлежат действительным ограничениям конфиденциальности, безопасности или привилегий. В то время как неэлектронных информационных ресурсов, таких как физические артефакты, не подлежат принципам открытых данных, то всегда рекомендуется, что такие ресурсы были доступны в электронном виде в максимально возможной степени.
Первичность
Данные, которые были собраны как источник, с максимально возможным уровнем детализации, а не в совокупных или модифицированных форм.
