ivdon3@bk.ru
Статья посвящена разработке математической модели и программного комплекса, предназначенных для автоматизации научных исследований в области анализа новостей финансовой отрасли. Авторы предлагают подход, основанный на использовании методов теории графов для выявления наиболее значимых научных гипотез, используемых методов, а также полученных качественных и количественных результатов научного сообщества в данной области. Предложенная модель и программный комплекс позволяют автоматизировать процесс научных исследований, что способствует более эффективному ее анализу. Результаты исследований могут быть полезны как для профессиональных участников финансовых рынков, так и для академического сообщества, поскольку выявление наиболее цитируемых и фундаментальных работ служит отправной точкой любой научной работы.
Ключевые слова: программный комплекс, моделирование, теория графов, новостные потоки, фондовый рынок РФ, акции, граф цитирований
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Обсуждается качество обучения неполносвязных нейронных сетей, основанных на корнях принятия решений. На примере ограниченных данных о пациентах с клинически диагностированной болезнью Альцгеймера и условно здоровых пациентов путем предобработки данных найден корень принятия решений и соответствующая структура нейронной сети. Впервые демонстрируются результаты обучения неполносвязной искусственной нейронной сети данного типа. Результаты обучения такого типа нейронных сетей позволили в условиях ограниченных данных найти нейронную сеть, обладающую приемлемым уровнем точности для практического применения полученной нейронной сети для поддержки принятия врачебных решений – в рассматриваемом примере для диагностики болезни Альцгеймера.
Ключевые слова: нейронные сети, механизмы комплексного оценивания; корни принятия решений, деревья критериев, матрицы свёртки, предобработка данных
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 3.1.24 - Неврология
В статье приведено состояние технологий вебсайтов для проектирования роботов с искусственным интеллектом. Рассмотрен образ современной технической книги-сайта как места развития приложений искусственного интеллекта, показывается возможность исполнения со страницы алгоритмов с обеспечением связи роботов с реальными и виртуальными объектами.
Ключевые слова: математическая сеть, техническая сайт-книга, искусственный интеллект, исполняемые на сайте-книге алгоритмы, сетевая разработка роботов
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В работе представлен краткий обзор публикаций, описывающих опыт применение методов математического моделирования для решения различных задач. Построена многофакторная кусочно-линейная регрессионная модель сталелитейной компании с помощью непрерывной формы метода максимальной согласованности. Для оценки адекватности модели использованы критерии: средняя относительная ошибка аппроксимации, непрерывный критерий согласованности поведения, сумма модулей ошибок аппроксимации. Сделан вывод о том, что полученная модель обладает достаточной точностью и может быть использована для прогнозирования.
Ключевые слова: математическое моделирование, кусочно-линейная регрессия, метод наименьших модулей, непрерывная форма метода максимальной согласованности, сталелитейная компания
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Рассматриваются особенности (m,m)-схемы реализации визуальной криптографии, отличающейся от существующих формированием теневых изображений (акций) изображения, содержащего секрет. Предлагаемый подход основан не на декомпозиции секретного изображения на акции, а на пошаговой их трансформации путем умножения на ортогональные матрицы Адамара. Получаемые при каждой трансформации акции изображения являются помехоустойчивыми в канале передачи данных.
Ключевые слова: изображение с секретом, декомпозиция изображения, трансформация изображения, ортогональные матрицы Адамара, двустороннее матричное умножение, помехоустойчивое кодирование изображений
Сети пятого поколения представляют большой интерес для различных исследований. Одной из наиболее важных и актуальных технологий для эффективного использования ресурсов в сетях пятого поколения, является технология нарезки сети Network Slicing. Основная цель работы – произвести моделирование вероятностных характеристик блокировки запросов на предоставление доступа к радиоресурсам беспроводной сети. В ходе работы была рассмотрена зависимость вероятности блокировки запроса в зависимости от интенсивности поступления заявок различных типов. Выяснилось, что вероятность блокировки заявки i-го типа имеет вид экспоненциальной функции. По результатам анализа блокировка запросов происходит предсказуемо с учетом характера поступающего трафика. Предварительно существенных недостатков в рассмотренной модели не наблюдается.
Ключевые слова: 5G, двухсервисная СМО, минимальная гарантированная скорость, нарезка сети, распределение ресурса, система массового обслуживания, эластичный трафик
Одним из направлений, позволяющим повысить эффективность работы низкоорбитального спутникового интернета в условиях деструктивных воздействий является использование систем OFDM, поддерживающих режим скачкообразной смены частоты (ССЧ). Очевидно, что эффективность противостояния помехам, которые формируются средствами радиоэлектронной борьбы (СРЭБ), во многом определяется алгоритмом выбора рабочих частот. В работе предлагается реализовать блок ССЧ на основе SPN-шифра «Кузнечик», который обеспечивает высокую стойкость к подбору рабочей частоты со стороны СРЭБ. Однако при возникновении сбоев и отказов в работе такого блока передатчик и приемник, работающие в режиме ССЧ, не смогут наладить передачу информации. Для решения данной проблемы в статье предлагается использовать полиномиальные модулярные коды классов вычетов (ПМККВ). Однако проведенный анализ известных алгоритмов коррекции ошибок в ПМКВ показал, что их нельзя применять для повышения надежности работы блока ССЧ на основе SPN-шифра «Кузнечик». Целью работы является разработка алгоритма коррекции ошибок в кодах ПМККВ с минимальной избыточностью, применение которого позволит повысить отказоустойчивость систем OFDM за счет устранения последствий сбоев и отказов в работе блока ССЧ.
Ключевые слова: системы OFDM, поддерживающие скачкообразную смену частоты, методы генерации псевдослучайных чисел, SPN-шифр Кузнечик, полиномиальные модулярные коды классов вычетов, алгоритм коррекции ошибки
В условиях быстрой урбанизации общества моделирование процессов устойчивого развития городов привлекает значительное внимание ученых. В данной статье представлено исследование нечетких когнитивных карт (НКК) как междисциплинарной модели для имитации процессов городского развития. Это подчеркивает универсальность НКК в интеграции экспертных знаний и количественной оценке влияния показателей, которые формируют городское пространство, от инфраструктуры и жилья до экологической устойчивости и благополучия общества. В исследовании используется синтез обширного обзора литературы и экспертных мнений с целью создания и уточнения когнитивной карты, адаптированной для развития муниципальных образований. Изложенная методология формулирует систематический подход к выбору концептов, присвоению весов и проверке модели. Благодаря сотрудничеству с межотраслевыми экспертами, исследование подтверждает ценность НКК для выявления каскадных эффектов в процессе принятия решений при формировании стратегий развития города. Признавая ограничения, присущие экспертным методам и нечеткий характер данных, авторы приводят доводы в пользу эффективности НКК не только в выявлении, но и в решении возникающих проблем урбанизации. В конечном счете, эта статья привносит детальный взгляд на дискурс стратегического планирования, поскольку авторы выступают за использование НКК в качестве инструмента поддержки принятия управленческих решений, который может помочь руководящим органам в обеспечении устойчивого и справедливого городского будущего.
Ключевые слова: нечеткие когнитивные карты, городское развитие, городское планирование, устойчивая урбанизация, экспертные системы, благополучие общества
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.4 - Управление в организационных системах
Шаговый двигатель достаточно часто используется в автоматизированных установках лазерной резки. Схема управления шагового двигателя требует специального электронного устройства – драйвера, который получает на вход логические сигналы и изменяет ток в обмотках двигателя для обеспечения параметров движения. В данном научном исследовании проводилась оценка драйверов шагового двигателя для определения целесообразности их использования – PLDS880, OSM-42RA, OSM-88RA. Для управления системой был написан программный код, который по связующей плате соединялся с контроллером. С каждым драйвером при различных режимах подобраны оптимальные параметры (начальная скорость, конечная скорость и ускорение), то есть движение каретки без срыва на десяти проходах с минимальным временем прохода. Результаты экспериментальных исследований представлены в табличной форме.
Ключевые слова: лазер, лазерная резка, автоматизация, технологический процесс, шаговый двигатель, быстродействие, драйвер, контроллер, схема управления, оптимальные параметры
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
В данной статье мы рассмотрели и проанализировали различные модели прогнозирования временных рядов, используя данные, собранные с мобильных устройств IoT. Основное внимание уделено моделям, описывающим поведение трафика в телекоммуникационных системах. Рассмотрены методы прогнозирования, такие как экспоненциальное сглаживание, линейная регрессия, авторегрессионное интегрированное скользящее среднее (ARIMA), а также N-BEATS, который использует полносвязные слои нейронной сети для прогнозирования одномерных временных рядов. В статье кратко описаны особенности каждой модели, рассмотрен процесс их обучения, и проведен сравнительный анализ качества обучения. На основе анализа данных отмечено, что для протокола UDP модель ARIMA обладает лучшим качеством обучения, для протокола TCP - линейная регрессия, а для протокола HTTPS - ARIMA.
Ключевые слова: телекоммуникационные системы, анализ трафика, модели прогнозирования, QoS, искусственный интеллект, линейная регрессия, ARIMA, Theta, N-BEATS
Данная статья исследует внедрение и реализацию моделей нейронных сетей в сфере сельского хозяйства, с акцентом на их использование в умных теплицах. Умные теплицы представляют собой инновационные системы контроля микроклимата и других факторов, влияющих на рост растений. С использованием нейронных сетей, обученных на данных о влажности почвы, температуре, освещенности и других параметрах, возможно прогнозирование будущих показателей с высокой точностью. В статье рассматриваются этапы сбора и подготовки данных, процесс обучения нейронных сетей, а также практическая реализация данного подхода. Результаты исследования подчеркивают перспективы внедрения нейронных сетей в аграрном секторе и их важную роль в оптимизации процессов роста растений и увеличении производительности сельскохозяйственных предприятий.
Ключевые слова: нейронная сеть, прогнозирование показателей, умная теплица, искусственный интеллект, моделирование данных, микроклимат
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
В работе приведена уточненная регрессионная модель динамики уровня воды в сибирской реке Ия, включающая в правую часть шесть природных факторов (количество дней с осадками в горах Саян, средние дневная и ночная температуры за месяц, количество осадков, глубина снежного покрова, среднее атмосферное давление за месяц) с учетом запаздывания, а также специальным образом сформированную сезонную переменную. На высокую адекватность модели указывают значения критериев множественной детерминации, Фишера, средней относительной ошибки аппроксимации. Построенная модель может быть эффективно использована для решения широкого круга прогнозных задач.
Ключевые слова: регрессионная модель, уровень воды в реке, лаг запаздывания, сезонная переменная, прогноз
В данной работе исследуются и сравниваются две нейронные сети - U-Net-Attention и SegGPT, использующие разные механизмы внимания, для поиска взаимосвязей между различными частями входных и выходных данных. Архитектура U-Net-Attention представляет собой нейросеть U-Net с дополнительным слоем внимания, данная нейросеть предназначена для сегментации изображений. Она имеет кодер и декодер, объединенные связями между слоями и связями, пропускающими скрытые слои, что позволяет передавать информацию о локальных свойствах карты признаков. Для улучшения качества сегментации в оригинальную архитектуру U-Net включен слой механизма внимания, который помогает усилить поиск интересующих нас признаков изображения. Модель SegGPT основана на архитектуре Visual Transformers и также использует механизм внимания. Обе модели обладают способностью фокусироваться на важных аспектах изображения и могут быть эффективными при решении различных задач. В работе производится сравнение их работы на примере сегментации трещин на изображениях дорожного полотна, для дальнейшей классификации состояния дорожного покрытия в целом. Таже произведен анализ и выводы о возможности использования архитектур Transformers для решения широкого спектра задач.
Ключевые слова: машинное обучение, нейронные сети Transformer, U-Net-Attention, SegGPT, анализ состояния дорожного полотна, компьютерное зрение
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
Статья посвящена проблематике управления реализацией многосценарных многоэтапных проектов в условиях неопределенности. Предлагаемый подход основан на представлении модели проекта в виде сценарной сети. Разработанная нечеткая лингвистическая модель этапа проекта представляет собой набор лингвистических переменных, соответствующих показателям этапа и внешним факторам, влияющим на последующую реализацию проекта. Решающие правила выбора дуги перехода к следующему этапу построены в виде нечетких продукций, левые части которых являются нечеткими высказываниями относительно предпочтения возможных вариантов. Построенная процедура поддержки принятия решений основана на использовании алгоритма нечеткого вывода Мамдани, обладающего высокой интерпретируемостью. Предложенный подход позволяет обеспечить многосценарное планирование и адаптивность управления реализацией многоэтапных проектов.
Ключевые слова: многосценарные многоэтапные проекты, адаптивное управление проектами, сценарная сеть, поддержка принятия решений, лингвистическая переменная, нечеткий логический вывод
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.4 - Управление в организационных системах
Статья является результатом аналитического исследования развития структур среднего и малого бизнеса в инжиниринговом выполнении этапов обследования, подготовки в производстве строительных материалов, полуфабрикатов, разделов проектов, а также участников ввода объектов в эксплуатацию за 2012-2022гг. В этот период число субъектов малых и средних предприятий на территории РФ увеличилось на 224 тыс. единиц. В Центральном федеральном округе (куда входит Тульская область) увеличение составило – 31,8%. При этом в строительстве их рост составил - 6,39%. Однако, тенденция изменилась и с 2019 по 2022гг. количество предпринимателей значительно сократилось на 457 тыс. В этой связи авторы в своих исследованиях решали задачу анализа состояния, динамики изменения числа и содержания деятельности структур среднего и малого бизнеса в строительстве; разработке предложений по повышению эффективности развития. Основное внимание уделено специализации, причинам сдерживания роста услуг бизнеса и экономическим результатам их работы.
Ключевые слова: бизнес-планирование, специализация, планирование, управление проектами, строительный комплекс
В данной работе представлен обзор задачи автоматического реферирования текстов. Проведена классификация алгоритмов автоматического реферирования текстов по типу получаемого реферата и по подходу к решению задачи. Описаны некоторые существующие проблемы в области автоматического реферирования текстов и недостатки отдельных классов алгоритмов. Определены понятия качества и информационной полноты реферата. Рассмотрены наиболее популярные подходы к оценке информационной полноты реферата и их классификация в соответствии с используемой методологией. Рассмотрены метрики семейства ROUGE применительно к задаче автоматического реферирования текстов. Отдельное внимание уделено оценке информационной полноты реферата с использованием таких метрик информационной близости, как расстояние Кульбака-Лейблера, расстояние Дженсена-Шеннона и косинусное расстояние (сходство).
Ключевые слова: автоматическое реферирование, реферат, информационная полнота, ROUGE, векторизация, TF IDF, статическая модель векторизации, расстояние Кульбака-Лейблера, расстояние Дженсена-Шеннона, косинусное расстояние
Рассматривается вопрос использования экрана коллиматорной системы самолета как средства вывода подсказки пилоту о вертикальном профиле траектории полета в условиях плохой видимости на малой и предельно малой высотах пилотирования.
Ключевые слова: малая высота полета, предельно малая высота полета, угроза столкновения, коллиматор, виртуальная карта высот, виртуальная реальность, дополненная реальность, искусственный интеллект, комплексирование информации, система помощи пилоту
Рассматриваются исторические аспекты возникновения задачи помехоустойчивого кодирования изображений на примере доставки фотографий поверхности Марса на Землю. На примере обобщения ортогональных матриц квазиортогональными показывается расширение представительства матриц для использования в преобразовании изображений для передачи в каналах связи с помехами.
Ключевые слова: матрицы Адамара, адамарово кодирование, коды Рида-Соломона, ортогональные матрицы, квазиортогональные матрицы, помехоустойчивое кодирование изображений
В данной статье проводится анализ и обзор современных методов и технологий, используемых в системах антиплагиата, с акцентом на российский рынок. Целью рассмотрения всего вышеперечисленного является выбор подходящей для интеграции системы антиплагиата. В статье представлены наиболее популярные российские сервисы для детекции заимствований, их бизнес-модели, алгоритмы работы, а также представлено общее описание принципов и механизмов, лежащих в основе этих алгоритмов. Было определено, что наиболее универсальной и эффективной системой поиска заимствований является сервис Antiplagiat.ru, так как в нем присутствует возможность интеграции через API, а также 34 дополнительных модуля, предоставляющих возможность адаптировать функционал системы под индивидуальные потребности.
Ключевые слова: антиплагиат, анализ текста, алгоритмы обработки текста, семантический анализ, стилистический анализ
В данной статье рассматриваются основные принципы и шаблоны проектирования приложения для сбора данных из сторонних источников. Проведено исследование различных способов получения данных, включая веб-скрапинг, использование API и парсинг файлов. Также описываются различные подходы к извлечению информации из структурированных и неструктурированных источников.
Ключевые слова: интернет-источники, API, парсинг, web, веб, безголовый браузер, скрапинг, etag, сбор данных
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
Во всех каналах передачи данных возникают непреднамеренных ошибки. Стандартным способом борьбы с ними является использование помехоустойчивых кодеков, основанных на применении алгебраических кодов исправления ошибок. Существуют каналы передачи, в которых возникает особый вид ошибок – стирания, т.е. разновидность ошибки, при которой известно местоположение ошибки, но не известна ее величина. В теории кодирования утверждается, что методы борьбы с ошибками могут быть применены для защиты данных от стираний, однако, эти утверждения не сопровождаются подробностями. Данная работа восполняет этот пробел. Построены алгоритмы исправления стираний с помощью произвольных декодеров для кодов, корректирующих ошибки. Сформулированы леммы о корректности построенных алгоритмов, получены некоторые оценки вероятности успешного декодирования.
Ключевые слова: каналы со стираниями, помехоустойчивый код, алгебраический код, декодер кода исправления ошибок, алгоритм исправления стираний
Рассматривается проблема уязвимостей в операционной системе Robot Operating System (ROS) при реализации мультиагентной системы на базе робота Turtlebot3. ROS предоставляет мощные инструменты для коммуникации и обмена данными между различными компонентами системы. Однако, при обмене данными между роботами Turtlebot3 могут возникать уязвимости, которые могут быть использованы злоумышленниками для несанкционированного доступа или атак на систему. Одной из возможных уязвимостей является перехват и подмена данных между роботами. Злоумышленник может перехватить данные, изменить их и повторно отправить, что может привести к непредсказуемым последствиям. Другой возможной уязвимостью является несанкционированный доступ к командам и управлению роботами Turtlebot3, что может привести к потере контроля над системой. Для решения данных уязвимостей разработаны и представлены методы защиты от возможных угроз безопасности, возникающих в ходе эксплуатации указанных систем.
Ключевые слова: роботизированная операционная система (ROS), мультиагентная система, системные пакеты, шифрование, SSH, TLS, система аутентификации и авторизации, канал связи, ограничение доступа, анализ угроз
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
Среди обширного круга задач, которые стоят перед современными передовыми системами видеонаблюдения, доминирующее положение занимает задача трассировки различных объектов в видеопотоке, которая является одной из фундаментальных проблем в области видеоаналитики. Многочисленные исследования показали, что, несмотря на динамичность процессов в области информационных технологий и внедрение различных средств и методов, задача сопровождения объектов до сих пор остается актуальной и требует дальнейшего усовершенствования разработанных ранее алгоритмов с целью устранения некоторых, присущих данным алгоритмам недостатков, систематизации приемов и методов и разработки новейших систем и подходов. Представленная статья посвящена описанию процесса пошаговой разработки алгоритма отслеживания перемещений человека в видеопотоке на основе анализа цветовых групп. Ключевыми этапами работы данного алгоритма являются: отбор определенных кадров при разделении видеопотока, выбор исследуемого объекта, который в дальнейшем подвергается процедуре цифровой обработки, основой которой является получение информации о цветовых группах, их средних значений и процентов их заполняемости относительно исследуемого объекта. Данная информация применяется для процедуры поиска, обнаружения и распознавания выбранного объекта с дополнительной функцией прогнозирования направления движения на видеокадрах, результатом которой является формирование всей картины перемещения исследуемого человека. Материалы, изложенные в настоящей работе, могут представлять интерес для специалистов, в чьих исследованиях центральное место занимают вопросы, связанные с автоматизированным получением определенных данных при анализе различных изображений и видео.
Ключевые слова: камеры наблюдения, нейронная сеть u2 – net, библиотека rembg, распознавание образов, распознавание одежды, дельта E, трассировка, прогнозирование направления движения, обнаружение объектов, трекинг, математическая статистика, прогнозируемая область
В настоящее время в патентных документах содержатся графические изображения чертежей устройств, графиков, химических и математических формул, причем формулы зачастую необходимо распознать и привести к унифицированному стандарту. В данной работе осуществляется анализ графических изображений, извлеченных из описаний патентов ФИПС Роспатента. Обеспечивается тематическая фильтрация математических и химических формул, содержащихся в патентных документах, и их распознавание. Теоретическая ценность заключается в разработанных алгоритмах парсинга патентов в системе Яндекс.Патенты; распознавания среди графических патентных изображений химических и математических формул; перевода графических изображений химических формул в формат SMILES; конвертации графических изображений математических формул в формат LaTeX. Практическая значимость работы заключается в разработанном программном модуле анализа графических изображений из патентных документов. Область применения разработанной системы — исследование патентов и приведение графических изображений к унифицированному стандарту для решения задач патентного поиска.
Ключевые слова: патент, изображение, математическая формула, химическая формула, LaTeX, SMILES
В работе анализируются различные подходы к выделению и распознаванию номерной пластины в интеллектуальных транспортных сетях. Была предложена модель глубокого обучения для локализации и распознавания номерных знаков на естественных изображениях, которая позволяет достичь удовлетворительных результатов с точки зрения точности и скорости распознавания по сравнению с традиционными. Приводятся оценки эффективности модели глубокого обучения.
Ключевые слова: VANET, интеллектуальные транспортные сети, YOLO, система управления городским движением, стеганография, deep learning, глубокое обучение, защита информации, convolutional neural network, CNN