ivdon3@bk.ru
Статья посвящена применению языковых нейронных сетей для сопоставления текстовых описаний товаров. Проведен анализ методов сравнения текстовых описаний товаров, отмечены преимущества и недостатки каждого метода. Рассмотрен способ сопоставления текстовых описаний товаров, в основу которого положены нейронные сети архитектуры Bert. Проведены эксперименты и тестирования на наборах данных текстовых описаний схожих товаров из разных торговых сетей. Сделаны выводы о качестве сопоставления различных сетей архитектуры Bert.
Ключевые слова: нейронные сети, трансформеры, сравнения текстовых описаний, анализ текста, Bert
В работе рассмотрены причины снижения качества электрической энергии в малых населенных пунктах. Разработана линейная мультипликативная модель прогнозирования электрических нагрузок на основе временного ряда электропотребления одного из малых населенных пунктов. Выполнена апостериорная проверка мультипликативной модели, показана эффективность разработанной модели для задач среднесрочного прогнозирования.
Ключевые слова: электропотребление, малый населенный пункт, линейная регрессионная модель, мультипликативная модель, прогнозирование электрических нагрузок, качество электрической энергии
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.4.5 - Энергетические системы и комплексы
Данная статья посвящена сравнительному анализу методов извлечения из текстов знаний, используемых для построения онтологий. Обозреваются разнообразные подходы извлечения, такие как лексические, статистические, методы машинного обучения и глубокого обучения, а также онтологически ориентированные методы. В результате исследования сформулированы рекомендации по выбору наиболее эффективных методов в зависимости от специфики задачи и типа обрабатываемых данных.
Ключевые слова: онтология, извлечение знаний, классификация текстов, именованные сущности, машинное обучение, семантический анализ, модель
Надежность работы электроэнергетических систем в значительной мере определяется состоянием изоляции электротехнического оборудования. Повреждения изоляции могут приводить к потерям электроэнергии, сокращению срока службы линий и аппаратов, а также к аварийным отключениям, поэтому диагностика изоляции приобретает критическое значение для предотвращения технологических нарушений. Однако традиционные подходы к контролю изоляции часто трудоемки и субъективны. В связи с этим возрастает роль методов компьютерного зрения и глубокого обучения, способных автоматически обнаруживать дефекты изоляции и тем самым повышать эффективность и объективность мониторинга. В настоящем исследовании рассматривается применение современных архитектур глубоких сверточных нейронных сетей для задачи распознавания изоляционных элементов электрооборудования. Особое внимание уделяется сравнительному анализу нескольких передовых моделей. Рассматриваемые архитектуры показывают эффективные результаты и обеспечивают глубокий многомасштабный анализ признаков сцены на основе сверточных сетей. В данной работе модели применяются в связке с алгоритмами аугментации изображений. Аугментация данных позволяет искусственно расширить ограниченные наборы обучающих изображений за счет разнообразных преобразований, что особенно важно при небольшом объеме датасета. Применение данных методов направлено на повышение качества обучающих данных и снижение риска переобучения моделей, а также на преодоление дисбаланса классов в выборке за счет генерации дополнительных образцов неисправностей. Предлагаемый подход включает проведение последовательного сравнительного эксперимента на малом и ограниченном наборе данных изображений с энергетических объектов. Проведено сравнение по метрикам точности и полноты различных архитектур нейросетей при комбинировании различных стратегий аугментации, чтобы выявить комбинацию моделей и методов увеличения данных, обеспечивающих наивысшую точность распознавания. Результаты исследования позволят определить наиболее эффективные модели и приемы аугментации, пригодные для условий реальной эксплуатации на энергетических объектах – с учетом сложного фона, переменного освещения и различных ракурсов съемки оборудования. Выявление таких оптимальных решений на основе глубокого обучения призвано повысить надежность и эффективность автоматизированного контроля изоляции в электроэнергетике.
Ключевые слова: компьютерное зрение, сверточные нейронные сети, изоляция, дефект, аугментация данных, машинное обучение, энергетика, автоматизация анализа изображений
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.4.1 - Теоретическая и прикладная электротехника
Представлены результаты моделирования процесса деформирования железобетонного каркаса многоэтажного здания в аварийной расчетной ситуации с учетом стадийности возведения и различного возраста бетона на момент приложения загружений. По результатам исследования получены и проанализированы деформации и усилия в элементах несущей системы после возникновения в ней начального локального разрушения. Показано, что при учете последовательности возведения здания, накопления деформаций ползучести и усадки устойчивость здания к прогрессирующему обрушению снижается.
Ключевые слова: монолитный железобетонный каркас, прогрессирующее обрушение, ползучесть, усадка, модуль упругости, модуль деформаций, статико-динамическое нагружение
2.1.1 - Строительные конструкции, здания и сооружения , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Для обеспечения безопасности объектов капитального строительства необходимо рассчитывать и прогнозировать риски на этапе планирования и проектирования. Прогнозирование рисков осуществляется как в количественном, так и в качественном измерении. Для точности расчетов необходимо рассмотрение большого количества разнообразных рисков, их причин, возможных последствий и вероятности их наступления. При таком масштабе вводной информации традиционные способы расчета рисков строительства требуют больших финансовых и трудовых затрат, а также могут быть весьма продолжительными по времени. Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения позволяют автоматизировать процесс оценки и расчета рисков. Благодаря цифровым технологиям все возникающие в ходе строительства факторы будут учитываться в режиме реального времени. Несмотря на ряд ограничений в применении данной технологии, этот метод является наиболее перспективным и получает все более широкое распространение.
Ключевые слова: строительство, проектирование объектов капитального строительства, безопасность, риск, прогнозирование рисков, оценка рисков, управление рисками, искусственный интеллект, машинное обучение
2.1.7 - Технология и организация строительства , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В данной статье представлен сравнительный анализ моделей машинного обучения, применяемых для классификации водителей на основе данных датчиков микроэлектромеханических систем (МЭМС). Исследование основано на открытом наборе данных “UAH-DriveSet”, содержащем свыше 500 минут записей вождения с разметкой событий агрессивного поведения, таких как резкое торможение, резкий поворот и резкое ускорение. Рассмотрены алгоритмы градиентного бустинга, рекуррентной нейронной сети и сверточной нейронной сети. Особое внимание уделено анализу влияния на эффективность классификации параметров разделения данных методом скользящего окна, таких как размер окон и степень их перекрытия. Проведенное исследование вносит вклад в развитие систем машинного обучения для анализа поведения водителей и создание интеллектуальных решений на основе датчиков МЭМС.
Ключевые слова: анализ поведения водителей, датчики микроэлектромеханических систем, машинное обучение, агрессивное вождение, градиентный бустинг, рекуррентные нейронные сети, сверточные нейронные сети, скользящее окно, классификация водителей
Статья посвящена методике повышения эффективности обработки результатов численного моделирования развития пожара за счет автоматизации выполнения соответствующих операций. Описана функциональная модель разработанной технологии и ее основные этапы. Проведена апробация предлагаемой методики на примере решения задачи формирования в высоком пространственном и временном разрешении массивов исходных данных для последующего исследования прогрева ограждающих конструкций тоннельного сооружения при пожаре. На основе сравнительного анализа показано, что скорость автоматизированной обработки результатов расчета на несколько порядков выше относительно методов, использующих функциональные возможности существующих программных решений, предназначенных для просмотра выходных данных моделирования развития пожара.
Ключевые слова: моделирование пожара, автоматизация, обработка данных, тоннельные сооружения, математическая модель, FDS
В статье рассмотрены актуальные вопросы, связанные с проектированием беспроводной локальной сети класса smart home на базе модулей сплиттеров-репитеров. Отдельное внимание в процессе исследования уделено модулям проводного и беспроводного хабов и коммутаторов. Также представлены результаты сравнительной характеристики сплиттеров-репитеров PLC и FBT. Особый акцент сделан на топологии сети и ее основных компонентах.
Ключевые слова: беспроводная сеть, топология, данные, передача, мощность, трафик, пакет, сбои, адаптер, кабель, соединение
В статье рассматривается акторная модель, реализованная в языке программирования Elixir, который является наследником языка Erlang. Акторная модель представляет собой подход к параллельному программированию, где независимые объекты, называемые акторами, взаимодействуют друг с другом посредством асинхронных сообщений. В статье подробно описаны основные концепции Elixir, такие как сопоставление с образцом, неизменяемость данных, типы и коллекции, а также механизмы работы с акторами. Особое внимание уделено практическим аспектам создания и управления акторами, их взаимодействию и поддержанию состояния. Статья будет полезна исследователям и разработчикам, интересующимся параллельным программированием и функциональными языками.
Ключевые слова: акторная модель, elixir, параллельное программирование, сопоставление с образцом, неизменяемость данных, процессы, сообщения, почтовый ящик, состояние, рекурсия, асинхронность, распределённые системы, функциональное программирование, отказоустойчивость
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Переход от планового технического обслуживания и ремонта оборудования к обслуживанию по его фактическому техническому состоянию требует применения новых методов анализа данных на основе машинного обучения. Современные системы сбора данных такие как роботизированные беспилотные комплексы позволяют формировать большие объемы графических данных в различных спектрах. Увеличение объема данных приводит к задаче автоматизации их обработки и анализа для идентификации дефектов высоковольтного оборудования. В данной статье проведен анализ особенностей применения алгоритмов компьютерного зрения для изображений высоковольтного оборудования электрических станций и подстанций в инфракрасном спектре и представлен метод их анализа, который может быть применен при создании интеллектуальных систем поддержки принятия решений в области технической диагностики оборудования. Предложенный метод использует как детерминированные алгоритмы, так и машинное обучение. Классические алгоритмы компьютерного зрения применены для предварительной обработки данных с целью выделения значимых признаков, а модели на основе машинного обучения без учителя используются для распознавания графических образов оборудования в оптимизированном по информативности пространстве признаков. Сегментация изображения с помощью алгоритма пространственной кластеризации на основе плотности распределения значений с учетом выбросов позволяет обнаруживать и группировать фрагменты изображения со статистически близкими распределениями ориентаций линий. Такие фрагменты характеризуют определенные конструктивные элементы оборудования. В статье описан алгоритм, реализующий предложенный метод на примере решения задачи детектирования дефектов трансформаторов тока, и представлена визуализация его промежуточных шагов.
Ключевые слова: высоковольтное оборудование, техническая диагностика, трансформатор тока, дефект, тепловизионный контроль, машинное обучение, компьютерное зрение, кластеризация, сегментация
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
Ежегодный рост нагрузки на центры обработки данных увеличивается в многократных размерах, что обусловлено возрастающим ростом пользователей информационно-телекоммуникационной сети Интернет. Пользователи обращаются к различным ресурсам и источникам, используя для этого поисковые системы и сервисы. Установка оборудования, которое обрабатывает телекоммуникационный трафик быстрее, требует значительных финансовых затрат, а так же может существенно увеличить время простоя центра обработки данных за счет возможных проблем во время проведения регламентных технических работ. Целесообразнее сосредоточить ресурс на улучшении программной, а не аппаратной части оборудования. В статье приводится алгоритм, за счёт которого возможно снизить нагрузку на телекоммуникационное оборудование за счет поиска информации внутри определённой предметной области, а также путём использования особенностей естественного языка и процесса образования в нём слов, предложений и текстов. Анализировать запрос предложено на основании формирования префиксного дерева и кластеризации, а также путём расчета вероятности возникновения нужного слова на основе правила трёх сигм и Закона Ципфа.
Ключевые слова: правило трёх сигм, Закон Ципфа, кластеры, анализ языка, морфемы, префиксное дерево, распределение вероятностей
Рассмотрены два емкостных метода измерения линейной плотности одномерных волокнистых продуктов. Выполнена оценка чувствительности результатов измерений к вариациям геометрических и физических параметров измерительного устройства для дифференциального и резонансного способов измерения. Установлена слабая, практически линейная зависимость погрешности измерения от вариаций параметров в широком диапазоне варьирования. Обоснована хорошая приспособленность обоих способов измерения линейной плотности одномерных продуктов емкостным методом и высокая корреляция между измеряемой величиной и результатами измерений.
Ключевые слова: волокнистые материалы, одномерные продукты, линейная плотность, емкостной метод измерения, емкостной метод, дифференциальная схема, резонансная схема измерения, вариации параметров
2.2.4 - Приборы и методы измерения , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В статье представлены существующие методы уменьшения размерности данных для обучения машинных моделей естественного языка. Вводятся понятия векторизации текста и слоформенного эмбеддинга. Формируется задача классификации текста. Формируются этапы обучения классификатора. Проектируется классифицирующая нейронная сеть. Проводится серия экспериментов на определение влияния уменьшения размерности словоформенных эмбеддингов на качество классификации текста. Сравниваются результаты оценки работы обученных классификаторов.
Ключевые слова: обработка естественного языка, векторизация, словоформенный эмбеддинг, классификация текста, уменьшение размерности данных, классификатор
В статье рассматривается использование модели массового обслуживания M/M/n для анализа производительности облачных систем хранения данных. Проведено моделирование, позволяющее выявить влияние параметров системы на среднее время ожидания, вероятность блокировки и пропускную способность. Полученные результаты демонстрируют, как оптимизация числа серверов и интенсивности обслуживания позволяет повысить эффективность работы системы и минимизировать задержки. Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения производительности облачных решений в условиях роста объёмов данных и увеличения нагрузки на системы хранения.
Ключевые слова: облачные системы хранения данных, теория массового обслуживания, модель M/M/n, Python, моделирование, анализ производительности
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
Для разработки автоматизированных систем проектирования ультрафиолетовых облучателей, предназначенных для компенсации недостатка естественного ультрафиолета, критически важно знать пространственное распределение эритемной силы излучения. Однако, на российском рынке отсутствуют подходящие датчики для прямого измерения этой величины. В связи с этим, рассматривается альтернативный способ определения эритемной силы излучения, не требующий использования специализированных, эритемно-чувствительных приемников. Способ основан на получении пространственного распределения эритемной силы излучения за счет учета кривой относительной спектральной эритемной эффективности излучения и предварительных измерений на гониорадиометрической установке распределения энергетической освещённости в областях УФ-A (320 – 400 нм), УФ-B (280 – 320 нм) и относительного спектрального распределения излучения облучателя или источника излучения для одного произвольно выбранного направления в диапазоне длин волн 280 – 400 нм.
Ключевые слова: ультрафиолетовое излучение; эритемное излучение; облучательные установки; метод измерения, сила излучения; пространственное распределение эритемной силы излучения, способ
2.2.8 - Методы и приборы контроля и диагностики материалов, изделий, веществ и природной среды , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В ходе исследования была разработана новая система предварительного напряяжения пластины из полимера, армированного углеродным волокном, для усиления поврежденных стальных балок. Был проведен параметрический анализ с использованим моделирования методом конечных элементов. Результаты показали, что удовлетворительная эффективность усиления может быть достигнута с помощью новой системы предварительного напряжения. Предварительно напряженный углеплатик значительно увеличил показатели при изгибе балок на упругой и упруго-пластической стадиях благодаря использованию высокой прочности пластины из углепластика. Кроме того, по мере увеличения уровня предварительного напряженияэффективность усиления возрастала. Простое увеличение площади или модуля упругости пластины из углепластика немного улучшило эффективность упрочнения, тогда как одновременное применение предварительного напряжения явно увеличивает эффективность упрочнения.
Ключевые слова: усиление, стальная балка, предварительное напряжение, новая система, углепластиковая пластина
2.1.1 - Строительные конструкции, здания и сооружения , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В данной работе рассматривается проблема обнаружения и классификации надводных объектов в условиях плохой видимости, таких как дождь и туман. Основное внимание уделяется применению современных алгоритмов глубокого обучения, в частности архитектуры YOLO , для повышения точности и скорости обнаружения. Введение в проблему включает обсуждение ограничений, связанных с ухудшением видимости, изменением формы и размера объектов в зависимости от угла обзора, а также нехваткой обучающих данных. В работе также представлено использование дискретного вейвлет-преобразования для улучшения качества изображений и повышения устойчивости систем к неблагоприятным условиям. Экспериментальные результаты показывают, что предложенный алгоритм достигает высоких показателей точности и скорости, что делает его подходящим для применения в системах видеомониторинга беспилотниками.
Ключевые слова: YOLO, вейвлет- преобразование, надводные объекты, дроны, условие плохой видимости, преобразования Фурье, Haar
В работе описывается метод экстремальной фильтрации и подходы автора, позволяющие адаптировать его к работе в режиме реального времени — покадровая обработка и метод с подгрузкой сигнала. Далее, представляются решения, с помощью которых возможно реализовать перечисленное, на реальных устройствах. Первое решение состоит в использовании библиотеки Multiprocessing, для языка Python. Второй подход предполагает создание клиент - серверного приложения и отправку асинхронных POST - запросов, для реализации метода покадровой обработки сигнала. Третий способ, также связан с разработкой клиент - серверного приложения, но с протоколом WebSocket, а не HTTP, как в предыдущем подходе. После, приводятся результаты, а также делаются выводы о пригодности подходов и решений автора к работе на реальных устройствах. Отмечено, что особый интерес представляет решение, основанное на использовании протокола WebSocket. Оно пригодно, как для реализации метода покадровой обработки сигнала, так и для метода с подгрузкой значений. Также, отмечено, что все, предложенные автором подходы работоспособны, что подтверждается величинами времени и совпадением графиков.
Ключевые слова: экстремальная фильтрация, метод покадровой обработки сигнала, метод с подгрузкой значений, Multiprocessing, HTTP, WebSocket, REST, JSON, Python, микроконтроллеры, одноплатные компьютеры
В статье рассмотрены программные комплексы визуализации, применяемые при разработке, создании и проектировании конструкторской документации, промышленных объектов, а также используемые в качестве основного инструментария для решения простых и сложных инженерных задач в учебном процессе. Проведена сравнительная характеристика графических комплексов. Определены перспективность, целесообразность, преимущества и недостатки их применения в образовательной среде.
Ключевые слова: программные комплексы, визуализация, данные, графические системы, детали, модели, схемы, чертежи
Статья посвящена разработанному конструктору кода для среды Scilab, который предназначен для автоматизации процесса создания программных модулей. Программа позволяет генерировать код для Scilab через интуитивно понятный интерфейс, предоставляя пользователям инструменты для работы с переменными, циклами, графиками, системным анализом и пользовательскими функциями. Конструктор позволяет писать программы для Scilab без знания языка программирования.
Ключевые слова: Scilab, конструктор кода, автоматизация программирования, генерация кода, визуальное программирование
В данной работе исследованы методы формирования квазиортогональных матриц на основе псевдослучайных последовательностей максимальной длины (m-последовательностей). Проведен анализ существующего метода, основанного на циклическом сдвиге m-последовательности и дополнении получившейся циклической матрицы каймой. Предложен альтернативный метод, основанный на связи псевдослучайных последовательностей максимальной длины, а также квазиортогональных матриц Мерсенна и Адамара, позволяющий генерировать циклические квазиортогональные матрицы симметричной структуры без каймы. Проведен сравнительный анализ корреляционных свойств матриц, полученных обоими методами, и исходных m-последовательностей. Показано, что предлагаемый метод наследует корреляционные свойства m-последовательностей, обеспечивает более эффективное хранение и потенциально лучше подходит для задач обеспечения конфиденциальности.
Ключевые слова: ортогональные матрицы, квазиортогональные матрицы, матрицы Адамара, m-последовательности
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В статье рассматриваются варианты визуального программирования средств информационного обеспечения программно-информационных комплексов подготовки операторов беспилотных авиационных систем (БАС). Выявлены основные критериальные показатели для системного упорядочивания совокупности компонент повторного использования программного кода. Приведен пример варианта беспилотного носителя полезной нагрузки в различных репрезентативных формах визуализации. Показано сравнение трудоемкости на разработку указанных программно-информационных реализаций по одному и тому же объекту беспилотной авиаробототехники с их нормативной оценкой трудоемкости. Рассматриваются варианты контент-наполнения при освоении одной и той же материальной части рассматриваемых аппаратов для различных аспектов подготовки специалистов по управлению и эксплуатации БАС. Показан принцип систематизации компонент посредством упорядочивания сложности представления и программной реализации.
Ключевые слова: прогнозирование рисков, информационное обеспечение, подготовка операторов беспилотных авиационных систем, оценка трудоемкости
В статье представлен метод количественной оценки зигзагообразности траекторий движения транспортных средств, позволяюший выявить потенциально опасное поведение водителей. Алгоритм анализирует изменения направления движения между сегментами траектории и включает этапы предварительной обработки данных: слияние близко расположенных точек и упрощение траектории с использованием модифицированного алгоритма Рамера–Дугласа–Пекера. Эксперименты на сбалансированном наборе данных (20 траекторий) подтвердили эффективность метода: точность — 0.8, полнота — 1.0, F1-мера — 0.833. Разработанный подход может применяться в системах мониторинга движения, предупреждения аварий и обнаружения опасного вождения. Дальнейшие исследования направлены на повышение точности и адаптацию метода к реальным условиям.
Ключевые слова: траектория, анализ траекторий, зигзагообразность, упрощение траекторий, алгоритм Рамера–Дугласа–Пекера, yolo, обнаружение объектов
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В статье рассматриваются современные цифровые и математические технологии, применяемые в системах поддержки принятия решений (СППР) для управления животноводческими предприятиями. Особое внимание уделено вопросам оптимизации кормления животных с использованием предиктивных алгоритмов, автоматизированных систем и анализа больших данных. Представлены архитектура СППР и примеры успешной интеграции. Определены ключевые рекомендаций по повышению эффективности управления в СППР, каждая из которых сопровождается методологическим обоснованием и практической значимостью.
Ключевые слова: система поддержки принятия решений, животноводство, оптимизация кормления, математические модели, большие данные, искусственный интеллект, автоматизация, предиктивные алгоритмы, интернет вещей, цифровое сельское хозяйство