Свд новая: новую снайперскую винтовку РФ оценили в США — Российская газета

СВД выходит на пенсию: как винтовка Чукавина сможет заменить винтовку Драгунова

Еженедельник «Звезда» рассказал о перспективной отечественной разработке концерна «Калашников» — новой снайперской винтовке Чукавина (СВЧ). Как сообщил главный конструктор концерна Сергей Уржумцев,  в ближайшие два года она поступит на вооружение Российской армии.

«Этой винтовкой интересуются все силовые структуры, но основной заказчик, конечно, Минобороны, потому что винтовка Драгунова, принятая на вооружение в 1963 году, значительно не улучшалась и не совершенствовалась», — уточнил представитель главного оружейного концерна.

СВЧ должна стать адекватной заменой СВД, которая продолжительное  время является  основной снайперской винтовкой силовых структур страны. При этом разработчики не стали копировать ее конструкцию. СВЧ по всем параметрам является инновационной разработкой, воплотившей многолетние результаты экспериментов российских оружейников.

Классика жанра

Снайперская винтовка Драгунова состоит на вооружении более полувека.

Распространенное заблуждение, будто винтовка Драгунова — модификация автомата Калашникова, поскольку у них практически одинаковая схема работы автоматики и принцип отвода пороховых газов, а также заметное сходство во внешнем виде. Но это не так. Конструкции АК и СВД существенно отличаются: в первую очередь, это касается подвижных частей — затворная рама автомата связана с поршнем, и при стрельбе большая часть конструкции приходит в движение; у СВД же при стрельбе движется только затворная рама, что значительно влияет на точность стрельбы.

Несмотря на то, что СВД является самозарядной, конструкторам удалось обеспечить и простоту автоматики,  и высокую точность стрельбы, близкую к неавтоматическим аналогам, причем, даже на большой дальности. Это подтвердилось в ходе афганской кампании, когда снайпер 345-го гвардейского парашютно-десантного полка Владимир Ильин поразил цель с расстояния 1,350 метров и установил рекорд для полуавтоматических винтовок калибра 7.62 мм. Но основная задача СВД — обеспечение эффективного огня мотострелкового отделения на дальности до 600 метров.

В СВД используется патрон калибра 7.62 мм, причем, на первых порах  применялись обычные автоматные, которые не могли обеспечить достаточную точность стрельбы. В 1967 году был разработан специальный снайперский патрон 7Н1, ключевой особенностью которого является высокая кучность. Однако на этом эксперименты с боеприпасами закончились и больше не проводились.

Конструкция  винтовки Драгунова за полвека не претерпела существенных изменений, способных  повлиять на эффективность. В то же время, требования к современной снайперской винтовке возрастали. В частности, появились новые прицелы, однако винтовка Драгунова с современной оптикой «дружить» не собиралась — боковая планка не могла оградить прицел  от нежелательных вибраций. Поэтому снайпер был привязан к штатной оптике — прицелу ПСО-1. Также отмечалось, что у СВД, по современным меркам, слишком длинный ствол. Но все попытки разработчиков концерна «Калашников» обновить  конструкцию СВД только оттягивали роковой момент. Поэтому и было принято решение создать принципиально новую винтовку.

Унификация, мультикалиберность, модульность

Руководить проектом назначили Андрея Чукавина, который  является заместителем главного конструктора концерна «Калашников» по спортивно-охотничьему оружию. К началу разработки он уже имел большой опыт создания высокоточного оружия, а также принимал участие в разработке СВДС — модификации винтовки Драгунова с укороченным стволом и складывающимся прикладом, предназначенной  для подразделений воздушно-десантных войск.

В основе конструкции СВЧ лежит так называемая гардинная схема: внутренние механизмы винтовки условно разделены на верхнюю и нижнюю части; верхняя часть выполнена из прочного металла и принимает на себя всю нагрузку при стрельбе. На нее жестко установлен ствол винтовки, что позволяет сделать нижнюю часть максимально легкой, поскольку она не будет подвержена вибрациям, а установленные на ней элементы могут быть изготовлены из облегченных полимерных материалов. Такая конструкция существенно отличается от компоновки СВД или АК, где основные элементы конструкции установлены снизу, что ограничивает конструкторов в применении легких материалов. Несмотря на иной конструктивный подход, в СВЧ осталась возможность и для проверенных временем решений — системы автоматики с коротким ходом поршня, характерной для СВД.

Другим важным нововведением стала унификация оружия под патроны различных калибров: СВЧ может работать и с классическим патроном 7.62, и использовать патрон .308 Win, который в последнее время приобрел большую популярность на оружейном рынке. Не исключено применение и другого «натовского» патрона — .338 Lapua Magnum (8,6х70 мм).

Соответствует  актуальной оружейной моде и внешний облик СВЧ: верхняя планка Пикатинни, установленная на всю длину ствольной коробки, позволяет использовать любые современные прицельные устройства: лазерные и оптические прицелы, а также приборы ночного видения и  другие стрелковые гаджеты. Те, кто уже выходил с СВЧ на огневой рубеж, отметили, что  расположение приклада и ствольной коробки на одной оси позволяет уменьшить уход ствола вверх и улучшить точность.

Кроме того, конструкторы позаботились и об удобстве при обслуживании  винтовки. Например, для чистки или разборки достаточно «переломить» ствольную коробку. При этом разработчики гарантируют, что это никак не повлияет на настройку прицела, что для снайперской винтовки немаловажно.

По словам Уржумцева, новый тренд в конструировании стрелкового оружия заключается в том, что помимо унификации, мультикалиберности и модульности необходима такая архитектура, которая позволяла бы быстрее переводить оружие из классической компоновки в компоновку булл-пап. По его словам, их разработка  позволяет выполнять такую переделку с незначительными изменениями.

«Выглядит отлично, стреляет плавно»

Снайперская винтовка Чукавина впервые была представлена на форуме «Армия-2017»,  и оружейные эксперты сразу же отметили ее отличную эргономику, удобство при стрельбе и высокое  качество исполнения. Из СВЧ удалось пострелять даже президенту России Владимиру Путину.

По мнению многократного чемпиона России и мира по практической стрельбе Всеволода Ильина, СВЧ является не обычной снайперской винтовкой поддержки, а может использоваться для решения более широкого круга задач. СВЧ — это оружие меткого стрелка, который может поразить цель на удалении и принять участие в ближнем бою, благо к винтовке имеются магазины повышенной емкости на 20 патронов.

Известный американский стрелок-эксперт, ветеран Вооруженных сил США Ларри Викерс, посетивший оружейное производство концерна «Калашников» весной 2018 года, также хорошо отзывался об ижевской новинке.

«Выглядит отлично, хорошая концепция. Несколько моментов в СВЧ мне очень нравятся: первое — очень плавная затворная рама винтовки, прямо не верится, что патрон уже дослался в патронник. Идет, как по маслу. Второе — конструкция предохранителя оружия, который блокирует канал, по которому идет затворная рама, это очень интересное конструкторское решение. Также я заметил, что рукоятка затворной рамы находится слева, это удобно правшам. Интересный образец оружия», — считает Викерс.

В данный момент  проходит согласование тактико-технических заданий для проведения опытно-конструкторских работ. Предполагается, что процесс займет около двух лет, после чего СВЧ пойдет в войска. Генеральный директор концерна «Калашников» уже объявил о том, что производство СВЧ начнется в 2020 году. Судя по отзывам экспертов, проблем быть не должно. Концерн уже готовится к выпуску гражданской версии винтовки Чукавина в трех калибрах.

какие снайперские винтовки могут заменить легендарную СВД — РТ на русском

Компания ЦНИИТОЧМАШ приступила к производству опытных образцов новой снайперской винтовки, создаваемой в рамках проекта «Уголёк». Испытания оружия начнутся в 2022 году. Винтовки проекта «Уголёк» создаются под патроны калибров .308 Winchester (7,62×51 мм) и .338 Lapua Magnum (8,6×70 мм). Работы ведутся по заказу Министерства обороны РФ. Отличительной чертой новых винтовок станет полное отсутствие импортных деталей. Как отмечают эксперты, в случае успешных испытаний винтовки проекта «Уголёк» могут в перспективе заменить легендарную СВД.

Подольское предприятие ЦНИИТОЧМАШ (входит в «Ростех») приступило к изготовлению опытных образцов новой снайперской винтовки «Уголёк», испытания которой начнутся в следующем году.  Об этом рассказали ТАСС в пресс-службе госкорпорации.

«В настоящее время выполняется изготовление опытных образцов снайперских комплексов для проведения предварительных испытаний. Государственные испытания планируется начать в 2022 году», — говорится в сообщении.

Отмечается, что винтовка будет выпускаться в двух вариантах: под патрон калибра .308 Winchester (7,62×51 мм) и более мощный калибр .338 Lapua Magnum (8,6×70 мм). При её разработке используются исключительно отечественные материалы и комплектующие.

«Реализовать весь потенциал»

По данным издания «Военно-промышленный курьер», «Уголёк» может в перспективе прийти на смену легендарной снайперской винтовке Драгунова (СВД).

СВД использует патроны калибра 7,62×54 мм. Она была принята на вооружение советской армии ещё в 1963 году. Помимо стран СНГ, эта винтовка эксплуатируется также в десятках стран, включая Чехию, Финляндию, Иран, Ирак, Кубу, КНДР, Румынию и Польшу.

Кроме того, на основе СВД были сконструированы китайские винтовки Type 79 и Type 85.

С момента принятия на вооружение СВД неоднократно модернизировалась и выпускалась в различных модификациях. В частности, для нужд МВД была создана СВУ — укороченная версия СВД. Для десантных войск была разработана винтовка СВДС.

• Военнослужащий стреляет из снайперской винтовки Драгунова
• РИА Новости
• © Виталий Тимкив

В 2010-х годах также появилась винтовка СВДК. Она разрабатывалась для эффективного поражения живой силы противника, использующей современные средства защиты или же находящейся внутри бронетехники.

Дальность прямого выстрела СВД составляет 350 м при стрельбе по головной фигуре высотой 30 см, по грудной фигуре высотой 50 см — 430 м и по бегущей фигуре высотой 150 см — 640 м.

Прицел ПСО-1 рассчитан на стрельбу до 1,3 тыс. м, однако на такой дальности из СВД можно эффективно стрелять только по групповой цели или вести беспокоящий огонь.

По словам аналитиков, СВД стала популярной в России и мире благодаря своей эффективности, надёжности и неприхотливости. Однако, как отмечают эксперты, к настоящему моменту всё-таки назрела необходимость в замене СВД.

«Рано или поздно техника устаревает, меняются боеприпасы и средства защиты. Сейчас появились бронежилеты нового поколения, которые успешно останавливают выпущенную СВД пулю. Поэтому необходимо совершенствовать средства огневого подавления, в том числе снайперские винтовки. Кроме того, необходимо повышать и дальность стрельбы», — пояснил в интервью RT военный эксперт Алексей Леонков.

В свою очередь, главный редактор журнала «Калашников. Оружие, боеприпасы, снаряжение» Михаил Дегтярёв отметил, что в вопросе замены СВД нужно проявлять осторожность.

«Необходимость назрела, но к замене СВД на новую винтовку нужно подойти взвешенно, спешка неприемлема. Необходимо реализовать весь потенциал, который есть у отечественных оружейников на сегодняшний момент», — заявил он в разговоре с RT.

Курс на импортозамещение

Несколько лет назад в качестве замены СВД рассматривались две винтовки: ВСК «Точность-8,6» и ВСК «Точность-7,62». Они были созданы на базе снайперской винтовки ORSIS T-5000 промышленной группы «Промтехнологии».

Эффективная дальность стрельбы этих винтовок достигает 1,5 тыс. м.

• Винтовка Т-5000
• РИА Новости
• © Евгений Биятов

В 2017 году они были приняты на вооружение ФСБ, ФСО и Росгвардии. Однако Министерство обороны РФ отказалось закупать данное оружие из-за наличия в нём импортных комплектующих. Как отмечают эксперты, у военного ведомства традиционно более жёсткие требования к подрядчикам в вопросах использования иностранных запчастей.

«Стволы и некоторые другие элементы этих винтовок изготавливаются из стали, импортируемой из-за рубежа. Минобороны совершенно справедливо поставило вопрос о необходимости импортозамещения материалов иностранного происхождения», — пояснил Михаил Дегтярёв.

В результате для ВС РФ начали разрабатываться отдельные полуавтоматические снайперские винтовки в рамках опытно-конструкторских работ (ОКР) «Уголёк». Одно из главных требований к этим винтовкам — все детали оружия должны производиться на территории России.

Также по теме

Концерн «Калашников» представит компактный пистолет Лебедева (ПЛК) на крупнейшей оружейной выставке Ближнего Востока IDEX-2021. Уже…

«Мы планомерно снижаем зависимость от поставок иностранных комплектующих. Стрелковое оружие — не исключение. Главная особенность «Уголька» — использование при его создании только отечественных материалов и комплектующих, боеприпасов и прицелов», — рассказал осенью 2020 года в интервью РИА Новости индустриальный директор комплекса вооружений «Ростеха» Бекхан Оздоев.

Как отмечают эксперты, использование патрона калибра 8,6 мм позволит эффективно поражать цели в любых современных средствах индивидуальной защиты.

«.308 Winchester и .338 Lapua Magnum — это хорошие базовые калибры, оттолкнувшись от которых в дальнейшем можно развивать снайперское направление в плане используемых калибров в какую угодно сторону. Отмечу, что называть их натовскими не совсем корректно — просто они используются в том числе и армиями стран НАТО», — говорит Дегтярёв.

По данным СМИ, над ОКР «Уголёк» работают сразу три компании, каждая из которых должна будет представить по два варианта снайперской винтовки — одну под патрон .308 Win, а другую под калибр .338 Lapua Magnum.

Помимо ЦНИИТОЧМАШ, над этой задачей трудятся концерн «Калашников» (Ижевск) и ЦКИБ СОО (Тула).

«Калашников» работает над снайперской винтовкой Чукавина (СВЧ), которая уже была представлена на выставке «Армия-2017», а тульские оружейники разрабатывают изделие с заводским обозначением ОЦ-129. Предприятие ЦНИИТОЧМАШ пока свой продукт или его опытный образец не демонстрировало.

По словам Михаила Дегтярёва, специалистам Минобороны РФ предстоит сложная работа.

«Новая снайперская винтовка, как и СВД в своё время, будет приниматься на вооружение на десятилетия вперёд. Поэтому военным нужно будет очень тщательно проанализировать результаты всесторонних испытаний, которым будут подвергнуты все участники конкурса», — заключил аналитик.

«Калашников» доработал винтовку «Жнец» на замену СВД

https://ria.ru/20210222/kalashnikov-1598548134.html

«Калашников» доработал винтовку «Жнец» на замену СВД

«Калашников» доработал винтовку «Жнец» на замену СВД

Концерн «Калашников» по требованиям Минобороны РФ доработал снайперскую винтовку Чукавина (СВЧ, шифр «Жнец»), которая должна заменить в армии РФ снайперскую… РИА Новости, 22.02.2021

2021-02-22T12:16

2021-02-22T12:16

2021-02-22T13:12

новое оружие россии

россия

калашников (концерн)

безопасность

/html/head/meta[@name=’og:title’]/@content

/html/head/meta[@name=’og:description’]/@content

https://cdn24. img.ria.ru/images/07e5/02/16/1598540820_0:0:3038:1710_1920x0_80_0_0_51312903f0b734c6ce53f0ea1755cc39.jpg

АБУ-ДАБИ, 22 фев — РИА Новости. Концерн «Калашников» по требованиям Минобороны РФ доработал снайперскую винтовку Чукавина (СВЧ, шифр «Жнец»), которая должна заменить в армии РФ снайперскую винтовку Драгунова (СВД), винтовка продолжает проходить госиспытания, сообщили журналистам в пресс-службе концерна «Калашников» на выставке IDEX-2021.»Винтовка СВЧ представляет собой новое поколение снайперских винтовок, призванное заменить в Вооруженных силах СВД. По требованию заказчика в винтовку был внесен ряд улучшений. В настоящее время доработанная с учетом пожеланий заказчика винтовка СВЧ (опытно-конструкторская работа «Жнец») продолжает проходить цикл государственных испытаний», — сказали в концерне.Впервые СВЧ была представлена в рамках военно-технического форума «Армия» в 2017 году. Винтовка разработана под два патрона — мощный отечественный винтовочный патрон 7,62 на 54 миллиметра с закраиной и натовский винтовочный патрон 7,62 на 51 миллиметр. Масса винтовки без патронов составляет 4,6 килограмма, длина в зависимости от версии до 115 сантиметров. Емкость магазина СВЧ — 10 патронов.Новая снайперская винтовка должна обеспечивать поражение одиночных целей первым выстрелом на дальности до 1 километра.

https://ria.ru/20210222/kalashnikov-1598542943.html

https://ria.ru/20210222/bespilotnik-1598536889.html

россия

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

2021

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

Новости

ru-RU

https://ria.ru/docs/about/copyright.html

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

россия, калашников (концерн), безопасность

«Винтовка СВЧ представляет собой новое поколение снайперских винтовок, призванное заменить в Вооруженных силах СВД. По требованию заказчика в винтовку был внесен ряд улучшений. В настоящее время доработанная с учетом пожеланий заказчика винтовка СВЧ (опытно-конструкторская работа «Жнец») продолжает проходить цикл государственных испытаний», — сказали в концерне.

22 февраля, 11:18

Впервые СВЧ была представлена в рамках военно-технического форума «Армия» в 2017 году. Винтовка разработана под два патрона — мощный отечественный винтовочный патрон 7,62 на 54 миллиметра с закраиной и натовский винтовочный патрон 7,62 на 51 миллиметр. Масса винтовки без патронов составляет 4,6 килограмма, длина в зависимости от версии до 115 сантиметров. Емкость магазина СВЧ — 10 патронов.

Новая снайперская винтовка должна обеспечивать поражение одиночных целей первым выстрелом на дальности до 1 километра.

БАСТИОН, BASTION. ВОЕННО-ТЕХНИЧЕСКИЙ СБОРНИК. ИСТОРИЯ ОРУЖИЯ, ВОЕННАЯ ТЕХНИКА. MILITARY-TECHNICAL COLLECTION.

17.11.2020
НА ФОРУМЕ «АРМИЯ-2020» ПОКАЗАЛИ 7,62-ММ СНАЙПЕРСКУЮ ВИНТОВКУ ДРАГУНОВА СВДС

На Международном военно-техническом форуме «Армия-2020» в Кубинке концерн «Калашников» представил 7,62-мм легендарную снайперскую винтовку Драгунова в варианте со складным прикладом СВДС. В прошлом репортаже ВТС «Бастион» рассказал о более продвинутой 7,62-мм модернизированной снайперской винтовке Драгунова СВДМ на форуме «Армия-2020» , которая сейчас поступает в войска.
Снайперская винтовка Драгунова со складным прикладом СВДС разработана на базе легендарной снайперской винтовки Драгунова СВД, состоящей на вооружении с 1963 года, в качестве оружия для Воздушно-десантных войск и других подразделений специального назначения. Она создана на заводе «Ижмаш» в 1991 году, принята на вооружение ВС РФ в 1995 году.
Назначение: поражение личного состава и небронированных целей противника прицельным огнем на дальностях до 800 метров

Снайперская винтовка СВДС имеет следующие конструктивные особенности:
• Поворотная щека на прикладе для удобства стрельбы
• с оптическим прицелом
• Эргономичный складной приклад
• Боковая планка для установки оптических и ночных прицелов
• Надежная газоотводная автоматика
• Возможность применения различных типов боевых патронов 7,62x54R
• Резервные механические прицельные приспособления, прицельная дальность 1200 метров
• Цевье и приклад из ударопрочного полимера
• Газовый регулятор
• Хромированный канал ствола и патронник
• Эффективный несъемный щелевой пламегаситель
На базе снайперской винтовки Драгунова СВДС создан самозарядный карабин ТИГР 7,62Х54R исп.02 со складным прикладом под патрон 7,62x54R. Карабин максимально унифицирован с СВДС и предназначено для учебно-тренировочной стрельбы и охоты.
В 2016 году начались поставки для Минобороны РФ модернизированных винтовок — СВДМ.

ХАРАКТЕРИСТИКИ
Калибр 7,62 мм
Применяемый боеприпас 7,62x54R
Масса без патронов 4,5 кг
Общая длина 1135 мм
Вместимость магазина 10 патронов
Длина ствола 565 мм

ВТС «БАСТИОН», 16.11.2020

НА ФОРУМЕ «АРМИЯ-2020» ПОКАЗАЛИ 7,62-ММ СНАЙПЕРСКУЮ ВИНТОВКУ ДРАГУНОВА СВДС
7,62-ММ СНАЙПЕРСКАЯ ВИНТОВКА ДРАГУНОВА СВДС НА ФОРУМЕ «АРМИЯ-2020»
МЕЖДУНАРОДНЫЙ ВОЕННО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ФОРУМ АРМИЯ-2020

7,62-ММ СНАЙПЕРСКАЯ ВИНТОВКА СВДС

СВДС (индекс ГРАУ-6В3)-российская самозарядная снайперская винтовка, создана в 1991 году. СВДС является одной из модернизацией винтовки СВД для нужд ВДВ РФ, которые хотели получить более компактную винтовку СВД для выполнения своих боевых задач. Винтовка была принята на вооружение армии РФ в 1995 году. Аббревиатура СВДС-расшифровывается, как Снайперская Винтовка Драгунова Складная.
Снайперская винтовка СВДС была разработана на базе штатной армейской винтовки Драгунова СВД для вооружения Воздушно-Десантных войск и других специальных подразделений, нуждающихся в более компактном снайперском оружии.
Снайперская винтовка СВД являлась отличным и очень нужным войскам оружием, однако ее довольно значительная длина делала ее неудобной для десантников, высаживающихся на парашютах со своим оружием. Поэтому была поставлена задача создать более компактный вариант винтовки специально для ВДВ.

Проблемой винтовки СВД для десантников являлась ее длинные габариты, которые создавали много проблем при десантировании или перевозки в бронетехнике из-за их ограниченного пространства. Проблема транспортировки СВД в бронетехнике острей встала во время войны 1979-1989 году в Афганистане, после чего ГАУ дало задание по созданию укороченной винтовки СВД. За создание новой винтовки взялось два конструкторских бюро. Изначально было создана две модификации СВДС: СВДС-А и СВДС-Д. СВДС-А-«армейская» укороченная винтовка СВД имела ствол длинной 620-мм. Второй вариант винтовки СВДС-Д-«десантная» имела ствол длинной 590-мм. В итоге было принято решении остановиться только на названии СВДС, а длину ствола уменьшит до 565-мм (у штатной винтовки длина ствола 620-мм). Модернизацию винтовки изначально вел ее создатель-Евгений Фёдорович Драгунов, но из-за возраста и болезни он не смог закончить модернизацию винтовку. Закончить работу по модернизации винтовки было поручено Азарию Ивановичу Нестерову имевшего 40 летний опыт работы в области проектирование стрелкового оружия.
Снайперская винтовка Драгунова со складным прикладом СВДС разработана в качестве оружия для Воздушно-десантных войск и других подразделений специального назначения

Назначение: поражение личного состава и небронированных целей противника прицельным огнем на дальностях до 800 метров
Особенности:
• надежная газоотводная автоматика
• хромированный канал ствола и патронник
• возможность применения различных типов боевых патронов калибра 7,62х54R
• эффективный несъемный щелевой пламегаситель
• ложа и цевье из ударопрочного полимера
• эргономичный складной приклад скелетной конструкции
• газовый регулятор
• съемная щека на прикладе для удобства стрельбы с оптическим прицелом
• боковая планка для установки оптических и ночных прицелов
• резервные механические прицельные приспособления, прицельная дальность 1200 метров
• возможность установки штык-ножа

В рамках этих работ было испробовано несколько вариантов разных складных прикладов и дульных устройств, прежде чем появился окончательный вариант. принятый на вооружение.
СВДС получила несколько укороченный ствол и новый складной приклад, заметно уменьшающий габариты оружия при транспортировке или десантировании с самолета.
Автоматика СВДС работает за счет отвода части пороховых газов из канала ствола. Отведённые газы давят на поршень с длинным ходом, который толкает затвор для совершения нового цикла перезарядки. Во время отката происходит отпирание ствола и экстракция гильзы. При откате ствола происходит взвод УСМ и сжатие боевой пружины, которая толкает затвор в исходное боевое положение, при возврате затвор захватывает и досылает новый патрон в канал ствола. Запирание патрона происходит с помощи поворота боевой личинки за выступы ствольной коробки. УСМ куркового типа. Шток поршня не имеет жесткого крепления с затвором, плюс относительной длинный ход затвора- увеличивают время перезарядки (на доли секунды). Увеличение время перезарядки уменьшает отдачу и меньше наносит вреда патрону при его засылании в ствол, что положительно сказывается на кучности стрельбы. Введения огня предусмотрено только полуавтоматическое (одиночный). Для питания винтовки используются металлические коробчатые магазины на 10 патронов. Для прицеливания из винтовки можно устанавливать различные оптические прицелы с помощи крепления «ласточкин хвост», при неисправности оптического прицела можно использовать механический прицел. Безопасность винтовки обеспечивает флажковый предохронитель, который блокирует движение затвора и спускового крючка.

Для стрельбы из снайперской винтовки применяются винтовочные патроны с обыкновенными, трассирующими и бронебойно-зажигательными пулями, а также снайперские патроны. Прицельный огонь из снайперской винтовки ведется одиночными выстрелами.
Все варианты винтовки оснащены несъемными открытыми прицельными приспособлениями. Помимо основного оптического прицела ПСО-1М2 дополнительно на винтовки могут устанавливаться ночные прицелы 1ПН51, 1ПН93-3 и 1ПН93-4.

ХАРАКТЕРИСТИКИ

Длина ствола, мм 565
Дальность прямого выстрела, м 350
Приклад складной, рамочный с откидной щекой
Крепление оптических приборов боковая планка на ствольной коробке слева
Шаг нарезов канала ствола 240
Стандарт резьбы на дульном срезе нет
Прицельная планка, делений 12
Применяемый боеприпас 7,62х54R
Вес (с магазином, без патронов), кг 4,7
Высота, мм 180
Ширина, мм 67
Тип прицельного приспособления открытый, механический
Наличие затворной задержки автоматическая
Тип автоматики газоотводная с коротким ходом поршня
Режимы ведения огня одиночный
Скорострельность техническая, выстрелов/мин. 30
Покрытие канала ствола (материал/толщина) хром
Число нарезов 4
Возможность оперативной замены ствола нет
Наличие штатного глушителя нет
Возможность установки штык-ножа есть
Наличие креплений для навесного оборудования нет
Длина со сложенным прикладом, мм 875
Длина нарезной части ствола, мм 512
Количество боевых упоров 3
Наличие штатных сошек нет
Наличие штатного прицела ПСО-1М2 фиксированной кратности 4х
Возможность установки предобъективных оптических приборов нет
Штатное дульное приспособление укороченный пламегаситель

Источники: kalashnikovgroup.ru, kalashnikov.media, war-time.ru и др.

​Портрет конструктора Евгения Драгунова появится на фасаде дома в Ижевске

В Ижевске на фасаде дома по улице Дзержинского, 11 в ближайшие недели появится графический портрет нашего великого земляка — конструктора стрелкового оружия Евгения Федоровича Драгунова. В этом году в Удмуртии отметили 100-летие со дня рождения конструктора, самой известной разработкой которого стала самозарядная снайперская винтовка Драгунова (СВД), признанная лучшей винтовкой 20 века.

Инициатором создания арт-объекта стал Председатель Городской думы Ижевска Фарит Губаев, в избирательном округе которого будет реализован проект.

«В микрорайонах старой застройки, в том числе в микрорайоне Буммаш, в последние годы начался капитальный ремонт фасадов, — рассказывает Фарит Губаев. – Если в конце такого ремонта создавать на фасаде арт-объект, то дом становится уникальным, а в городе появляется новая достопримечательность. В прошлом году мы совместно с управляющей компанией «ЖРП №8» реализовали проект «пиксельный портрет П.И. Чайковского» на отремонтированном фасаде дома по улице 9-го Января, 169. В этом году я предложил создать портрет конструктора Евгения Федоровича Драгунова на фасаде дома рядом с Индустриальным техникумом имени Драгунова, в котором конструктор учился».

Фарит Губаев отметил, что портрет Драгунова будет хорошо виден из аудиторий техникума и в микрорайоне сложится единое архитектурно-смысловое пространство, увековечивающее память Е.Ф. Драгунова и повышающее престиж профессии оружейника.

Автором графического портрета Евгения Драгунова, выбранного для фасада дома, является ижевский художник Денис Никонов. Проект поддержали наследники конструктора, педагоги и студенты Ижевского индустриального техникума им Е.Ф. Драгунова, а также жители дома, на котором появится граффити. Арт-объект будет создан ижевскими художниками при поддержке управляющей компании «ЖРП №8».

Справка:

Евгений Федорович Драгунов — уроженец Ижевска. За 40 лет своей трудовой деятельности он разработал 50 образцов боевого и спортивно-охотничьего стрелкового оружия, 39 из них выпускались серийно. Наиболее известная разработка Драгунова – самозарядная снайперская винтовка Драгунова (СВД). С 1963 года винтовка состояла на вооружении советской армии, впоследствии СВД была признана лучшей винтовкой 20 века.

Основные операции | OKI Data

Можно регистрировать макросы для часто используемых параметров функций копирования, сканирования, отправки факсов, отправки факсов через Интернет и печати в устройстве, а также создавать ярлыки. С помощью данного макроса задания можно выполнять задачи намного проще и быстрее.

Макрос можно создать для параметров для следующих функций.

• Копирование

• Печать из USB-памяти

• Сканирование на электронную почту

• Сканирование на сетевой ПК

• Сканирование в USB-память

• Передача факса

• Передача интернет-факса

• Сканирование на факс-сервер

Примечание

Если включена функция идентификации пользователя, перед созданием или редактированием макроса необходимо выполнить вход в систему устройства.

Заметка

Можно сохранить до 16 макросов.

Регистрация часто используемых параметров в качестве макроса

Для часто используемых параметров можно создать макрос.

Новая регистрация

1. Нажмите на сенсорной панели [Copy (Копировать)].

2. На сенсорной панели нажмите [Макрос задания].

   Заметка

   Экран списка макросов заданий появляется также при нажатии [Register to Job Macro (Зарегистрировать в макрос задания)] в ходе выполнения следующей процедуры. В данном случае перейдите к шагу 4.

   Функция	Отображение на сенсорной панели и рабочие процедуры
   Копирование	Вкладка [Ос.свд] > [Зарегистрировать в макрос задания]
   Сканирование на электронную почту	Вкладка [Ос.свд] > [Зарегистрировать в макрос задания]
   Сканирование в USB-память	Вкладка [Сканирование на USB-память] > [Зарегистрировать в макрос задания]
   Сканировать на компьютер	Вкладка [Ос.свд] > [Зарегистрировать в макрос задания]
   Печать из USB-памяти	[Зарегистрировать в макрос задания]
   Передача факса	Вкладка [Ос.свд] > [Зарегистрировать в макрос задания]
   Передача интернет-факса	Вкладка [Ос.свд] > [Зарегистрировать в макрос задания]
   Сканирование на факс-сервер	Вкладка [Ос.свд] > [Зарегистрировать в макрос задания]

3. Нажмите [Сохранить] на экране списка макросов заданий.

4. Проверьте настройки, а затем нажмите [Да].

6. Нажмите [ОК].

   Отобразится экран подтверждения.

Использование зарегистрированного макроса

Макросы можно использовать, считывая их.

1. На сенсорной панели нажмите [Макрос задания].

2. Выберите макрос для использования, а затем нажмите [Применить].

   Если на функциях, которые необходимо использовать, активирован контроль доступа, появится сообщение, указывающее на то, что не разрешено их использовать, а экран вернется к меню МАКРОСА ЗАДАНИЯ.

3. Выполнить задание.

Редактирование заголовка макроса

Заголовок макроса можно редактировать.

1. Нажмите [Макрос задания].

2. Нажмите [Ред.].

3. Выберите макрос, а затем нажмите [Изменение заголовка].

5. Нажмите [ОК].

Проверка содержимого макроса

1. Нажмите [Макрос задания].

2. Выберите макрос, а затем нажмите [Описание].

3. Проверьте содержимое, а затем нажмите [Назад].

   При нажатии [Применить] вместо [Назад] данный макрос будет применен.

Удаление зарегистрированного макроса

Макрос можно удалить.

1. Нажмите [Макрос задания].

2. Нажмите [Ред.].

3. Выберите макрос, а затем нажмите [Удалить].

   Отобразится экран подтверждения.

4. Нажмите [Да].

МАКРОС ЗАДАНИЯ (веб-браузер)

Устройство оснащено веб-браузером на сенсорной панели. С помощью браузера можно получить доступ к веб-приложению на сервере для использования различных решений.

Поставщики программного обеспечения предлагают веб-приложение, которое доступно только после заключения соглашения с поставщиком и установки. Приложение, созданное на основе платформы нашего решения (smart Extendable Platform(sXP)) для запуска на сервере, называется приложением sXP.

Экраны управления приложением sXP отображаются в веб-браузере устройства. Чтобы открыть экран управления приложением sXP, сохраните URL-адрес приложения sXP и вызовите его с помощью МАКРОСА ЗАДАНИЯ.

Веб-браузер на устройстве предназначен только для использования приложения sXP.

Заметка

Приложение sXP содержит решения для управления процессом печати, оцифровки печатных документов в целях систематизации работы и т. д.

Сохранение приложения sXP

Приложение sXP можно сохранить с помощью веб-страницы устройства.

1. Откройте веб-страницу данного устройства.

2. Войдите в систему как администратор.

3. Щелкните [sXP Application (Приложение sXP)].

4. Щелкните [+].

5. Введите «Имя приложения» и «URL-адрес», затем щелкните [OK (ОК)].

Указанное имя приложения будет сохранено в качестве имени макроса задания и отобразится в списке макросов заданий.

Заметка

• Порядок использования полей «Имя приложения» и «URL-адрес» в ходе сохранения определяется поставщиком приложения sXP.

• В поле «URL-адрес» следует указать адрес полностью.

• Если в качестве режима устройства по умолчанию выбран «Веб-браузер», выбранное приложение sXP отобразится на экране «Режим по умолчанию». Для настройки параметра «Режим по умолчанию» выберите кнопку приложения sXP и щелкните [[OK (ОК)].

Запуск сохраненного приложения sXP

Сохраненное приложение sXP можно запустить.

Приложение sXP сохранено в списке макросов заданий. См. раздел «Использование зарегистрированного макроса».

Редактирование имени и URL-адреса приложения sXP

Имя и URL-адрес приложения sXP можно изменить с помощью веб-страницы устройства.

1. Откройте веб-страницу данного устройства.

2. Войдите в систему как администратор.

3. Щелкните [sXP Application (Приложение sXP)].

4. Щелкните имя приложения, которое необходимо отредактировать.

5. Измените «Имя приложения» и «URL-адрес», затем щелкните [OK (ОК)].

Удаление сохраненного приложения sXP

Приложение sXP можно удалить с помощью веб-страницы устройства.

1. Откройте веб-страницу данного устройства.

2. Войдите в систему как администратор.

3. Щелкните [sXP Application (Приложение sXP)].

4. Отметьте флажком имя приложения, которое необходимо удалить.

5. Щелкните [Delete (Удалить)].

Снайперская винтовка Чукавина

Уржумцев рассказывает о новом тренде в конструировании стрелкового оружия: помимо унификации, модульности и мультикалиберности, требуется такая архитектура, которая позволяла бы быстро переводить оружие из классической компоновки в компоновку булл-пап. «Наша конструкция позволяет это делать с минимальными изменениями, – говорит главный конструктор концерна «Калашников». – Мы меняем нижнюю составляющую, ставим элемент, где спусковой механизм вынесен вперед, стреляющий агрегат при этом не изменяется».

На тяжелом стволе, выполненном методом ротационной ковки, отсутствует ствольная арматура, кроме газовой камеры, которая закрепляется там в любом автоматическом оружии. В СВЧ применена система автоматики с коротким ходом поршня, принцип заимствован из надежной отработанной системы СВД.

В деле

Поделиться ощущениями от стрельбы мы попросили многократного чемпиона страны и мира по практической стрельбе Всеволода Ильина. Без слов понятно, что винтовка ему нравится. Он начинает с эргономики, с нюансов, видимых практическому стрелку. Нижняя часть СВЧ сделана с эргономичной шахтой для приемки магазина: это позволяет легко присоединять его на ощупь. Благодаря развитой защелке-манипулятору магазин можно отстегивать как классическим образом, так и указательным пальцем. Рукоятка перезаряжания, расположенная слева, позволяет удобно манипулировать оружием в положении лежа. При включении предохранителя специальная шторка закрывает паз для движения рукоятки перезаряжания, чтобы в походном положении грязь и пыль не попадали в ствольную коробку. Приклад находится на линии ствола. Отдача линейная. Узел автоматики имеет очень мягкую отдачу: возникает ощущение, что стреляешь из меньшего калибра. Это позволяет вести огонь в высоком темпе, винтовка остается на линии прицеливания. Несколько поменялась вся концепция: это не просто снайперская винтовка поддержки, она может применяться для более широкого спектра задач. Это оружие меткого стрелка, который может совершить и дальний точный выстрел, и принять участие в ближнем бою, присоединив магазин повышенной емкости на 20 патронов. Оптимальным весом для полуавтоматической винтовки считается 4–4,4 кг, а СВЧ укладывается в 4,2, и есть резервы для снижения веса.

Занимаем очередь

Сейчас существует три версии винтовки СВЧ: под патроны 7,62 х 51, 7,62 х 54, 338 LM. В настоящее время с Министерством обороны идет согласование тактико-технических заданий для проведения опытно-конструкторских работ, которые рассчитаны на два-три года. Ну а для гражданских и вовсе праздник: как сказал Сергей Уржумцев, винтовки созданы, разработаны полные комплекты конструкторской документации, и уже в следующем году концерн «Калашников» приступит к подготовке производства и выпуску винтовок в трех калибрах, которые пойдут на гражданский рынок.

sivasdescalzo — Кроссовки и одежда онлайн

О нас

SVD — это мультибрендовый интернет-магазин, специализирующийся на новейших кроссовках, выпущенных ограниченным тиражом.

У нас больше всего эксклюзивных кроссовок от таких брендов, как Nike, adidas, ASICS, Converse, Vans, Jordan, Veja и Reebok. Если вы ищете обувь, чтобы заниматься бегом, посещать тренажерный зал, заниматься спортом на открытом воздухе, играть в баскетбол или следовать последним городским тенденциям, в SVD вы найдете модели, которые лучше всего соответствуют вашей личности и потребностям.

Кроме того, в SVD мы делаем ставку на моду , стирая грань между роскошью и уличной одеждой , предлагая широкий выбор одежды и аксессуаров от некоторых из самых известных и престижных брендов и дизайнеров со всего мира.

Comme des Garçons, GCDS, Paria Farzaneh, Minotaur, Midnight Studios, Kapital, Fumito Ganryu, Polo Ralph Lauren, Levi’s vintage, Aries Arise, Rick Owens, 11 Бориса Биджана Сабери, Carhartt Wip, POP Trading Company и Stussy — вот некоторые из них. фирмы, с которыми мы сотрудничаем.

Откройте для себя функциональную, но эстетичную одежду и создайте гибкий гардероб, готовый справиться с повседневными проблемами. Мы предлагаем идеальный баланс между производительностью и модой благодаря текстильным технологиям, инновациям в материалах и творчеству в дизайне.

Сотрудничество представляет собой еще одну сильную сторону SVD с суббрендами, такими как adidas Y-3 или Yeezy, и периодическими запусками престижных брендов в партнерстве с дизайнерами и художниками из разных областей, такими как Кико Костадинов, Джерри Лоренцо, Дж. У. Андерсон и Вирджил. Абло со своим брендом Off-White.

Мы предлагаем бесплатную круглосуточную доставку в Испанию и Португалию, а также экспресс-курьерскую службу по всему миру. В дополнение к SVD онлайн, , мы владеем 2 физическими магазинами в Барселоне и Мадриде . Наши магазины представляют собой новую концепцию покупок, пространство, где любители моды могут чувствовать себя как дома, вдыхая последние тенденции.

Разложение по сингулярным значениям для уменьшения размерности в Python

Последнее обновление 18 августа 2020 г.

Уменьшение количества входных переменных для прогнозной модели называется уменьшением размерности.

Меньшее количество входных переменных может привести к более простой модели прогнозирования, которая может иметь лучшую производительность при прогнозировании новых данных.

Возможно, более популярным методом уменьшения размерности в машинном обучении является декомпозиция по сингулярным значениям, или сокращенно SVD. Это метод, который исходит из области линейной алгебры и может использоваться в качестве метода подготовки данных для создания проекции разреженного набора данных перед подгонкой модели.

В этом руководстве вы узнаете, как использовать SVD для уменьшения размерности при разработке прогнозных моделей.

После прохождения этого руководства вы будете знать:

• Снижение размерности включает уменьшение количества входных переменных или столбцов в данных моделирования.
• SVD — это метод линейной алгебры, который можно использовать для автоматического уменьшения размерности.
• Как оценивать прогнозные модели, использующие проекцию SVD в качестве входных данных, и делать прогнозы с новыми необработанными данными.

Начните свой проект с моей новой книги «Подготовка данных для машинного обучения», включая пошаговые руководства и файлы исходного кода Python для всех примеров.

Приступим.

• Обновление май / 2020 : Улучшено комментирование кода.

Разложение по сингулярным значениям для уменьшения размерности в Python
Фотография Кимберли Вардеман, некоторые права защищены.

Обзор учебного пособия

Это руководство разделено на три части; их:

1. Уменьшение размерности и SVD
2. SVD Scikit-Learn API
3. Рабочий пример SVD для размерности

Уменьшение размерности и SVD

Уменьшение размерности означает уменьшение количества входных переменных для набора данных.

Если ваши данные представлены в виде строк и столбцов, например, в электронной таблице, то входные переменные — это столбцы, которые передаются в качестве входных данных в модель для прогнозирования целевой переменной. Входные переменные также называются функциями.

Мы можем рассматривать столбцы данных, представляющие измерения в n-мерном пространстве признаков, и строки данных как точки в этом пространстве. Это полезная геометрическая интерпретация набора данных.

В наборе данных с k числовыми атрибутами вы можете визуализировать данные как облако точек в k-мерном пространстве…

— страница 305, Интеллектуальный анализ данных: практические инструменты и методы машинного обучения, 4-е издание, 2016 г.

Наличие большого количества измерений в пространстве признаков может означать, что объем этого пространства очень велик, и, в свою очередь, точки, которые у нас есть в этом пространстве (строки данных), часто представляют небольшую и нерепрезентативную выборку.

Это может существенно повлиять на производительность алгоритмов машинного обучения, подходящих к данным с множеством входных функций, обычно называемых «проклятием размерности».

Поэтому часто желательно уменьшить количество входных функций.Это уменьшает количество измерений пространства признаков, отсюда и название «уменьшение размерности».

Популярный подход к уменьшению размерности — использование методов из области линейной алгебры. Это часто называется «проекция объекта », а используемые алгоритмы — «методы проекции ».

Методы проекции стремятся уменьшить количество измерений в пространстве признаков, сохраняя при этом наиболее важную структуру или отношения между переменными, наблюдаемыми в данных.

При работе с данными большой размерности часто бывает полезно уменьшить размерность, проецируя данные в подпространство меньшей размерности, которое фиксирует «сущность» данных. Это называется уменьшением размерности.

— стр. 11, Машинное обучение: вероятностная перспектива, 2012 г.

Полученный набор данных, проекция, затем можно использовать в качестве входных данных для обучения модели машинного обучения.

По сути, исходных функций больше не существует, и новые функции создаются на основе имеющихся данных, которые напрямую не сопоставимы с исходными данными, т.е.грамм. не имеют названий столбцов.

Любые новые данные, которые будут вводиться в модель в будущем при прогнозировании, например, тестовые наборы данных и новые наборы данных, также должны быть спроецированы с использованием того же метода.

Разложение по сингулярным значениям, или SVD, может быть самым популярным методом уменьшения размерности, когда данные разрежены.

Разреженные данные относятся к строкам данных, в которых многие значения равны нулю. Это часто имеет место в некоторых проблемных областях, таких как рекомендательные системы, где у пользователя есть рейтинг для очень небольшого количества фильмов или песен в базе данных и нулевой рейтинг для всех остальных случаев.Другим распространенным примером является модель текстового документа «мешок слов», где в документе есть счетчик или частота некоторых слов, а для большинства слов значение 0.

Примеры разреженных данных, подходящих для применения SVD для уменьшения размерности:

• Рекомендательные системы
• Покупки продукта покупателем
• Количество прослушиваний пользовательских композиций
• Рейтинг фильмов пользователей
• Классификация текста
• Одно горячее кодирование
• Сумка со словами имеет значение
• TF / IDF

Дополнительные сведения о разреженных данных и разреженных матрицах в целом см. В руководстве:

SVD можно рассматривать как метод проецирования, при котором данные с m столбцами (характеристиками) проецируются в подпространство с m или меньшим количеством столбцов, сохраняя при этом суть исходных данных.

SVD широко используется как при вычислении других матричных операций, таких как обратная матрица, так и в качестве метода сокращения данных в машинном обучении.

Подробнее о том, как рассчитывается SVD, см. В руководстве:

Теперь, когда мы знакомы с SVD для уменьшения размерности, давайте посмотрим, как мы можем использовать этот подход с библиотекой scikit-learn.

Хотите начать подготовку данных?

Пройдите бесплатный 7-дневный ускоренный курс по электронной почте (с образцом кода).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

Загрузите БЕСПЛАТНЫЙ мини-курс

SVD Scikit-Learn API

Мы можем использовать SVD для расчета проекции набора данных и выбора ряда измерений или основных компонентов проекции для использования в качестве входных данных для модели.

Библиотека scikit-learn предоставляет класс TruncatedSVD, который можно разместить в наборе данных и использовать для преобразования обучающего набора данных и любого дополнительного набора данных в будущем.

Например:

… данные = … # определить преобразование svd = TruncatedSVD () # подготовить преобразование в наборе данных svd.fit (данные) # применить преобразование к набору данных transformed = svd.transform (данные)

Выходы SVD можно использовать в качестве входных данных для обучения модели.

Возможно, лучший подход — использовать конвейер, где первым шагом является преобразование SVD, а следующим шагом является алгоритм обучения, который принимает преобразованные данные в качестве входных.

… # определить конвейер шаги = [(‘svd’, TruncatedSVD ()), (‘m’, LogisticRegression ())] model = Трубопровод (шаги = шаги)

Теперь, когда мы знакомы с SVD API, давайте посмотрим на рабочий пример.

Рабочий пример SVD для размерности

SVD обычно используется для разреженных данных.

Сюда входят данные для рекомендательной системы или модели набора слов для текста. Если данные плотные, то лучше использовать метод PCA.

Тем не менее, для простоты в этом разделе мы продемонстрируем SVD на плотных данных. Вы можете легко адаптировать его к собственному разреженному набору данных.

Во-первых, мы можем использовать функцию make_classification () для создания задачи синтетической двоичной классификации с 1000 примерами и 20 входными характеристиками, 15 входных данных из которых имеют смысл.

Полный пример приведен ниже.

# тестовый набор данных классификации из sklearn.datasets импортировать make_classification # определить набор данных X, y = make_classification (n_samples = 1000, n_features = 20, n_informative = 15, n_redundant = 5, random_state = 7) # резюмируем набор данных печать (X.форма, y.shape)

При выполнении примера создается набор данных и резюмируется форма входных и выходных компонентов.

Затем мы можем использовать уменьшение размерности для этого набора данных при подборе модели логистической регрессии.

Мы будем использовать конвейер, в котором на первом этапе выполняется преобразование SVD и выбираются 10 наиболее важных измерений или компонентов, а затем для этих функций применяется модель логистической регрессии. Нам не нужно нормализовать переменные в этом наборе данных, так как все переменные имеют одинаковый масштаб по дизайну.

Конвейер будет оцениваться с использованием многократной стратифицированной перекрестной проверки с тремя повторениями и 10 повторениями на повтор.Производительность представлена ​​как средняя точность классификации.

Полный пример приведен ниже.

# оценить svd с алгоритмом логистической регрессии для классификации из среднего значения импорта из numpy import std из sklearn.datasets импортировать make_classification из sklearn.model_selection импорт cross_val_score из sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold из sklearn.pipeline import Pipeline из склеарна.разложение импорта TruncatedSVD из sklearn.linear_model import LogisticRegression # определить набор данных X, y = make_classification (n_samples = 1000, n_features = 20, n_informative = 15, n_redundant = 5, random_state = 7) # определить конвейер steps = [(‘svd’, TruncatedSVD (n_components = 10)), (‘m’, LogisticRegression ())] model = Трубопровод (шаги = шаги) # оценить модель cv = RepeatedStratifiedKFold (n_splits = 10, n_repeats = 3, random_state = 1) n_scores = cross_val_score (модель, X, y, оценка = ‘точность’, cv = cv, n_jobs = -1, error_score = ‘поднять’) # отчет об эффективности print (‘Точность:%.3f (% .3f) ‘% (среднее (n_scores), std (n_scores)))

При выполнении примера оценивается модель и сообщается о точности классификации.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

В этом случае мы видим, что преобразование SVD с логистической регрессией достигло производительности около 81.4 процента.

Как мы узнаем, что сокращение 20 измерений ввода до 10 — это хорошо или лучшее, что мы можем сделать?

Мы не делаем; 10 было произвольным выбором.

Лучшим подходом является оценка одного и того же преобразования и модели с разным количеством входных функций и выбор количества функций (степени уменьшения размерности), обеспечивающих наилучшую среднюю производительность.

В приведенном ниже примере выполняется этот эксперимент и обобщается средняя точность классификации для каждой конфигурации.

# сравнить количество компонентов svd с алгоритмом логистической регрессии для классификации из среднего значения импорта из numpy import std из sklearn.datasets импортировать make_classification из sklearn.model_selection импорт cross_val_score из sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold из sklearn.pipeline import Pipeline из sklearn.decomposition import TruncatedSVD из sklearn.linear_model import LogisticRegression из matplotlib import pyplot # получить набор данных def get_dataset (): X, y = make_classification (n_samples = 1000, n_features = 20, n_informative = 15, n_redundant = 5, random_state = 7) вернуть X, y # получить список моделей для оценки def get_models (): модели = dict () для i в диапазоне (1,20): шаги = [(‘svd’, TruncatedSVD (n_components = i)), (‘m’, LogisticRegression ())] модели [str (i)] = конвейер (шаги = шаги) вернуть модели # оценить модель предоставления с помощью перекрестной проверки def оценивать_модель (модель, X, y): cv = RepeatedStratifiedKFold (n_splits = 10, n_repeats = 3, random_state = 1) scores = cross_val_score (модель, X, y, scoring = ‘точность’, cv = cv, n_jobs = -1, error_score = ‘поднять’) вернуть баллы # определить набор данных X, y = get_dataset () # получить модели для оценки модели = get_models () # оценить модели и сохранить результаты результаты, имена = список (), список () для имени, модели в моделях.Предметы(): оценки = оценка_модель (модель, X, y) results.append (баллы) names.append (имя) print (‘>% s% .3f (% .3f)’% (имя, среднее (баллы), стандартное (баллы))) # построить график производительности модели для сравнения pyplot.boxplot (результаты, метки = имена, showmeans = True) pyplot.xticks (вращение = 45) pyplot.show ()

При выполнении примера сначала сообщается о точности классификации для каждого количества выбранных компонентов или функций.

Примечание : Ваши результаты могут отличаться из-за стохастической природы алгоритма или процедуры оценки или различий в числовой точности. Попробуйте запустить пример несколько раз и сравните средний результат.

Мы видим общую тенденцию к увеличению производительности по мере увеличения количества измерений. На этом наборе данных результаты предполагают компромисс между количеством измерений и точностью классификации модели.

Интересно, что мы не видим никаких улучшений, кроме 15 компонентов.Это соответствует нашему определению проблемы, где только первые 15 компонентов содержат информацию о классе, а остальные пять являются избыточными.

> 1 0,542 (0,046) > 2 0,626 (0,050) > 3 0,719 (0,053) > 4 0,722 (0,052) > 5 0,721 (0,054) > 6 0,729 (0,045) > 7 0,802 (0,034) > 8 0,800 (0,040) > 9 0,814 (0,037) > 10 0,814 (0,034) > 11 0,817 (0,037) > 12 0,820 (0,038) > 13 0,820 (0.036) > 14 0,825 (0,036) > 15 0,865 (0,027) > 16 0,865 (0,027) > 17 0,865 (0,027) > 18 0,865 (0,027) > 19 0,865 (0,027)

График в виде прямоугольников и усов создается для распределения оценок точности для каждого настроенного количества измерений.

Мы видим тенденцию повышения точности классификации с увеличением количества компонентов с пределом 15.

График зависимости количества компонентов SVD от точности классификации

Мы можем использовать комбинацию SVD-преобразования и модели логистической регрессии в качестве нашей окончательной модели.

Это включает настройку конвейера на все доступные данные и использование конвейера для прогнозирования новых данных. Важно отметить, что такое же преобразование должно быть выполнено с этими новыми данными, которое обрабатывается автоматически через конвейер.

Код ниже предоставляет пример подгонки и использования окончательной модели с преобразованиями SVD для новых данных.

# делать прогнозы с помощью svd с логистической регрессией из sklearn.datasets импортировать make_classification из склеарна.трубопровод импортный трубопровод из sklearn.decomposition import TruncatedSVD из sklearn.linear_model import LogisticRegression # определить набор данных X, y = make_classification (n_samples = 1000, n_features = 20, n_informative = 15, n_redundant = 5, random_state = 7) # определить модель steps = [(‘svd’, TruncatedSVD (n_components = 15)), (‘m’, LogisticRegression ())] model = Трубопровод (шаги = шаги) # подогнать модель ко всему набору данных model.fit (X, y) # сделать единый прогноз row = [[0.2929949, -4,21223056, -1,288332, -2,17849815, -0,64527665,2.58097719, 0,28422388, -7,1827928, -1.

education.by.readership = matrix (c (5, 18, 19, 12, 3, 7, 46, 29, 40, 7, 2, 20, 39, 49, 16),
    nrow = 5,
    dimnames = список (
        "Уровень образования" = c ("Некоторое начальное", "Начальное закончено", "Некоторое среднее", "Среднее законченное", "Некоторое высшее"),
        «Категория читателей» = c («Взгляд», «Достаточно основательно», «Очень внимательно»)))
O = education.by.readership / sum (education.by.readership)
E = rowSums (O)% o% colSums (O)
Z = (O - E) / sqrt (E) 

SVD = svd (Z)
 

сумма (SVD $ d * SVD $ u [5,] * SVD $ v [2,])
 

SVD $ u% *% diag (SVD $ d)% *% t (SVD $ v)