ivdon3@bk.ru
В данной статье освещены теоретические результаты аналитических исследований в области применения привязных аэростатов в качестве носителей сетей заграждения, которые можно применять, как пассивную защиту особо важных гражданских и промышленных объектов от беспилотных летательных аппаратов и других низколетящих средств воздушного нападения. Приведена схема аэростатной системы заграждения, теоретически способная противодействовать средствам воздушного нападения. Приведены элементы методики определения вероятности поражения летательных аппаратов от средств воздушного заграждения тросового типа.
Ключевые слова: аэростатная система воздушного заграждения, беспилотные летательные аппараты, привязные аэростаты, воздушная защита наземных объектов
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.5.16 - Динамика, баллистика, управление движением летательных аппаратов
В данной статье подробно исследуется технологическая эволюция и текущее состояние вопросно-ответных систем (Q&A). На примере задачи обслуживания клиентов авиакомпании разработана модель на основе BERT-модели, способная распознавать намерения пользователей и извлекать именованные сущности. В работе предоставлено подробное описание подготовки набора данных, методов анализа данных и методов исследования данных в рамках проекта. Представлено описание модели и настроек параметров во время процесса настройки модели и процесса ее обучения. Разработанная в этом проекте модель названа RNEEMAviCS-BERT, которая достигла точности распознавания намерений 98,2% и точности распознавания именованных сущностей 83%. Мы создали модуль семантического анализа для системы вопросов и ответов. Следующим этапом нашей работы будет интеграция набора данных для завершения компонентов “запрос-ответ” и “генерация ответа” системы вопросов и ответов.
Ключевые слова: вопросно-ответные системы, ChatGPT, BERT, машинное обучение, нейронные сети, предобученные модели, распознавание намерений, распознавание именованных сущностей, анализ данных, обучение модели
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.4 - Управление в организационных системах
В статье рассмотрен способ автоматизированного формирования обучающего набора данных для алгоритмов машинного обучения классификации электронных документов, отличающийся от известных формированием обучающих наборов данных на основе синтеза методов кластеризации и аугментации данных на основе расчета расстояния между объектами в многомерных пространствах.
Ключевые слова: обучение с учителем, кластеризация, распознавание образов, алгоритм машинного обучения, электронный документ, векторизация, формализованные документы
В настоящей статье рассмотрен алгоритм обработки гидроакустических сигналов в частотной области с использованием вейвлетов. Приводятся доводы в пользу схожести структуры гидроакустических сигналов с структурой вибрационных. Описана структура гидроакустических сигналов, при этом подчеркивается актуальность вейвлет анализа над анализом с применением преобразований Фурье. Алгоритм может быть применен для оценки спектральной плотности с использованием периодограммы Фурье и оценки энергии в различных диапазонах частот. Представлен способ жестокого порога сглаживания коэффициентов и представлены преимущества такого подхода над мягким порогом. Расписан поэтапный алгоритм фильтрации гидроакустического сигнала. Одним из применений алгоритма является оценка параметров вибрационного сигнала с использованием параллельной реализации алгоритма.
Ключевые слова: частотная область, спектральная плотность; вейвлеты; обработка вибрационных сигналов
Исследовано влияние загустителя и замедлителя схватывания на технологические свойства ГШС START. Разработаны полнофакторные планы двухфакторной модели, при минимальном (0,1%; 0,005%) и максимальном (0,2%; 0,05%) уровне дозировки порообразующей и водоудерживающей добавок соответственно. Получены уравнения регрессии выходных параметров в виде полинома второй степени с применением регрессионного и корреляционного анализа экспериментальных данных. Проанализированы значения частных коэффициентов корреляции. При увеличении дозы водоудерживающих и порообразующих добавок от 0,1% до 0,2% и от 0,005% до 0,05% вяжущего вещества, соответственно, для всех возможных сочетаний дозировки загустителя и замедлителя схватывания наблюдается увеличение времени схватывания на 10…72%, а раздвижки на 33…80 %. Наименее чувствительной к увеличению водоудерживающих и порообразующих добавок оказалась смесь, в которой количество загустителя 0,2% (на верхнем уровне), а количество замедлителя 0,04% (на нижнем уровне).
Ключевые слова: технологические свойства, организационно-технологические решения, сухие строительные смеси, функциональные добавки, загуститель, схватывание, замедлитель, двухфакторный эксперимент, коэффициент детерминации, регрессионный анализ, корреляционный анализ
2.1.7 - Технология и организация строительства , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В настоящее время в системах видеонаблюдения и видеоаналитики центральное место занимает трассировка перемещений различных объектов (в частности, человека). Она представляет собой систему отслеживания перемещений людей путем локализации их позиций на каждом кадре в рамках всего видеопотока и является основой множества интеллектуальных систем компьютерного зрения. Цель данной статьи - разработка нового алгоритма трассировки перемещений человека в видеопотоке с возможностью отображения траекторий движения. Основные этапы работы алгоритма включают в себя: разделение видео на кадры с разницей в одну секунду, выбор исследуемого человека в видеопотоке, осуществление процесса цифровой обработки, основой которого является распознавание одежды исследуемого человека и получение ее цветовой гистограммы, прогнозирование локализации и распознавание исследуемого человека на всех последующих кадрах видеопотока с помощью разработанной методики прогнозирования направления движения данного объекта. Выходные данные предложенного алгоритма применяются в процедуре формирования и отображения общей картины перемещения конкретного человека в рамках всего видеопотока. Информация и материалы, содержащиеся в данной статье, могут представлять интерес для специалистов и экспертов, которые в своих работах особое внимание уделяют обработке данных при анализе фрагментов видеопотока.
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 данной статье на примере реки Силинка в городе Комсомольск-на-Амуре оценивается влияние различных факторов на процессы образования и транспортировки донных отложений в реке, таких как осадки, растворенные вещества, такие как валовая форма цинка. В работе использована модель множественной регрессии для выявления влияния некоторых внешних факторов на уровень загрязнения донных отложений цинком и представляют результаты численного моделирования, позволяющие оценить изменения в системе «вода – донные отложения» под воздействием различных факторов. Работа имеет значение для понимания экологических процессов в реках и может быть использована для разработки методов управления и защиты водных ресурсов.
Ключевые слова: множественная регрессия, городская территория, экологическое состояние, массообменные процессы, водные ресурсы, донные отложения, моделирование, река Силинка, город Комсомольск-на-Амуре, экологические процессы, численное моделирование
2.1.10 - Экологическая безопасность строительства и городского хозяйства , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В статье представлен обзор анализа и диагностики дефектов поверхности изделий, оцениваемый с помощью цифровой обработки изображений. Поиск научных публикаций проведен преимущественно в наукометрических базах Scopus и РИНЦ за период 2019-2023 годы. Целью данной статьи является определение наиболее оптимальных методов оценки деструкции материалов при помощи цифровых изображений. Рассмотрены основные методы обработки и анализа цифровых изображений. Показана перспективность унификации режимов сегментации по источникам получения цифровых изображений и совмещение изображений от различных источников регистрации для получения объективной информации о характере разрушения материала. Для сокращения времени оценки степени разрушения материалов предлагается поэтапно использовать методы сегментации, фильтрации цифровых изображений дефектов металлических изделий с последующим расчетом нейронной сетью.
Ключевые слова: дефект, контроль, цифровое изображение, нейронная сеть
2.1.5 - Строительные материалы и изделия , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Представлен новый подход к повышению эффективности систем экстремального управления путем совершенствования метода поиска экстремума целевой функции. При ее многомерной нелинейной оптимизации вместо традиционного линейного поиска вдоль однократно выбранного направления используется исследующий поиск, направление которого на каждом шаге адаптируется к топологии целевой функции. Это позволяет максимально быстро локализовать экстремум и существенно сократить время его определения. Предложен алгоритм интерполяционного поиска экстремума в найденном интервале. Целевая функция моделируется сегментом кубического сплайна на основе информации о ее векторе-градиенте в граничных точках интервала, в результате чего количество шагов интерполяционного поиска существенно сокращается. Рассмотрена возможность упрощенной негладкой интерполяции сплайнами первого порядка в области экстремума. Результаты численного эксперимента подтверждают высокую эффективность нового метода при решении различных задач.
Ключевые слова: системы экстремального управления, нелинейная оптимизация, ускорение поиска экстремума, квазиньютоновский метод, полиномиальная интерполяция, негладкая интерполяция
Рассматривается проблема уменьшения коммуникативного взаимодействия в цепочке между сообщением на естественном языке и моделью BPMN. Для этого рядом авторов предложена специальная нотация, называемая механизмом. Рассмотрена процедура построения механизма по заданной модели BPMN. Показана возможность построения механизма только для моделей BPMN, удовлетворяющих определенным условиям: модель должна содержать хотя бы один артефакт, связанный с одним из действий шлюза; шлюзы не должны содержать более двух вариантов выбора; модель не должна заканчиваться шлюзом; модель не должна содержать шлюза по типу И-ИЛИ. Рассмотрена процедура построения модели BPMN по заданному механизму. Показана возможность такого преобразования при выполнении следующих условий: наличие взаимно-однозначного соответствия элементов и функций механизма, использование в механизме единственного инструмента и единственной полосы. Для моделей, не удовлетворяющих этим условиям, использованием механизма проблематично.
Ключевые слова: BPMN, коммуникация, бизнес-модель, моделирование, механизмы, естественный язык, перевод в BPMN
Разработка и внедрение систем поддержки принятия решений (СППР) на основе современных методов обработки, хранения и анализа данных, является актуальной задачей. В рамках данной работы разработаны алгоритм оптимизации бизнес-процессов ИТ-компании и модель функционирования СППР. Реализация предложенных методов позволит повысить эффективность деятельности ИТ-компаний.
Ключевые слова: система поддержки принятия решений, бизнес-процесс, оптимизация, алгоритм, ИТ-компания, анализ данных, программное обеспечение, программный код
В работе представлен новый подход к оценке уровня загрязнения тяжелыми металлами почвоподобной фракции со свалок с использованием моделирования методом Монте-Карло на примере свалок, расположенных в границах Волгограда. Установлено, что с вероятностью 36,2% уровень загрязнения почвоподобной фракции со свалки, расположенной в Ворошиловском районе, будет соответствовать умеренно опасному, а с вероятностью 63,8% - опасному. Экономически обосновано выделение почвоподобной фракции с менышим уровнем загрязнения с целью ее детоксикации и дальнейшего использования при рекультивации территории. Для почвоподобной фракции со свалки, расположенной в Тракторозаводском районе, уровень загрязнения определен как чрезвычайно опасный и опасный с вероятностью 87,1% и 3,1%, соответственно. Показано, что из почвоподобной фракции нельзя выделить полезную и возможную к использованию часть. Данная почвоподобная фракция должна быть обезврежена и размещена на объектах размещения отходов. Представленный подход позволяет повысить точность оценок уровня загрязнения и эффективность управления почвоподобной фракцией при ликвидации свалок.
Ключевые слова: свалка, почвоподобная фракция, тяжелые металлы, уровень загрязнения, метод Монте-Карло, моделирование
2.1.10 - Экологическая безопасность строительства и городского хозяйства , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В статье рассматривается метод обнаружения дефектов у протяженных изделий. Для нахождения дефектов применяется сканирование изделия по всей длине. В результате получается двумерный поток данных, который необходимо проанализировать. Задача обнаружения дефекта – это одна из задач обнаружения «полезного» сигнала на фоне «шума». Наиболее надежным методом является использование комплекса статистических критериев. Для сравнения средних значений были применены критерий Стьюдента и критерий Уилкоксона–Манна–Уитни, для сравнения величин рассеяния – критерий Фишера и критерий Ансари–Брэдли. Эффективности алгоритма была подтверждена с помощью компьютерной модели имитации двумерного однородного потока данных.
Ключевые слова: дефекты, протяженные изделия, компьютерная модель, имитация, статистический критерий
2.2.4 - Приборы и методы измерения , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В данной работе решается задача повышения эффективности образовательной деятельности за счет прогнозирования успеваемости обучающихся на основе внешних и внутренних факторов. Для решения данной задачи построена модель прогнозирования успеваемости обучающихся с использованием языка программирования Python. Исходные данные для построения модели дерева решений взяты с платформы UCI Machine Learning Repository и предварительно обработаны с помощью аналитической платформы Deductor Studio Academic. Приведены результаты работы модели и проведено исследование для оценки эффективности прогнозирования успеваемости обучающихся.
Ключевые слова: прогнозирование, дерево решений, успеваемость обучающихся, влияние факторов, оценка эффективности
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 5.8.7 - Методология и технология профессионального образования
Цель данного исследования состоит в том, чтобы представить оценку перспектив и рациональных сценариев развития лесопромышленного комплекса Республики Карелия и Мурманской области. На основе применения факторного и кластерного анализов 27 центральных лесничеств региона исследования были разделены на 9 однородных кластеров по 20 показателям. Выбранные показатели учитывали характеристики ресурсов древесины, природно-производственные условия и дорожную инфраструктуру. Основываясь на профилях кластеров, а также на данных топографических, климатических, почвенных карта и карт растительности предложены сценарии развития лесопромышленного комплекса региона исследования в разрезе полученных кластеров. Результаты исследования показали, что по мере движения с юга на север происходит постепенное оскудение ресурсов древесины. Усилия государства и бизнеса должны быть направлены на решение вопросов дорожной инфраструктуры, вовлечение в производственный оборот лиственной, тонкомерной, энергетической древесины. Учитывая природно-производственные условия, определяющиеся во многом переувлажненностью лесных почв и крайней уязвимости северных экосистем, в процессе лесозаготовок особо необходимо уделять внимание минимизации негативного влияния лесозаготовительных операций на почвенный покров.
Ключевые слова: районирование, лесная отрасль, факторный анализ, кластерный анализ, метод к-средних, лесозаготовки, управление лесами
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 4.1.6 - Лесоведение, лесоводство, лесные культуры, агролесомелиорация, озеленение, лесная пирология и таксация
В статье представлены способы повышения точности классификации нормативно-справочной информации при помощи алгоритмов иерархической кластеризации.
Ключевые слова: машинное обучение, искусственная нейронная сеть, сверточная нейронная сеть, нормативно-справочная информация, иерархическая кластеризация, DIANA
Дороги имеют огромное влияние на жизнь современного человека. Одной из ключевых характеристик дорожного полотна является его качество. Для оценки качества дорожного покрытия существует множество систем. Такие технологии работают лучше с изображениями высокого разрешения (ИВР), поскольку на них проще выделять какие-либо признаки. Для улучшения разрешения фотографий существует достаточное количество способов, среди которых числятся и нейронные сети. Однако каждая нейросеть обладает определенными характеристиками. Например, для некоторых нейронных сетей достаточно проблематично работать с фотографиями большого исходного размера. Чтобы понять, насколько эффективна конкретная нейронная сеть, необходим сравнительный анализ. В данном исследовании за основной показатель эффективности берется среднее время получения ИВР. В качестве нейронных сетей выбраны EDSR, ESPCN, ESRGAN, FSRCNN и LapSRN, каждая из которых увеличивает ширину и высоту изображения в 4 раза (количество пикселей возрастает в 16 раз). Исходным материалом являются 5 фотографий 5 различных размеров (141x141, 200x200, 245x245, 283x283, 316x316) форматов png, jpg и bmp. Наилучшие показатели эффективности согласно предложенной методологии, демонстрирует ESPCN, нейросеть FSRCNN также обладает хорошими результатами. Поэтому они являются более предпочтительными для решения задачи по улучшению разрешения изображений.
Ключевые слова: сравнение, зависимость, эффективность, нейронная сеть, нейросеть, улучшение разрешения, изображение, фотография, формат, размер, дорожная поверхность
2.1.8 - Проектирование и строительство дорог, метрополитенов, аэродромов, мостов и транспортных тоннелей , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В статье описаны результаты разработки информационной системы обработки результатов спортивных соревнований на платформе «1С:Предприятие» для информационной поддержки спортивного социального проекта «Донская семейная лига», вовлекающего в занятия спортом и физкультурой целые семьи. Приведена объектная модель данных конфигурации, позволившая структурировать предметную область, выделить основные прикладные объекты, их реквизиты и взаимосвязи между ними, что в дальнейшем было использовано для алгоритмизации решения и программной реализации комплексного инструментария на платформе «1С:Предприятие». Программный комплекс прошел апробацию в рамках информационной поддержки мероприятий проекта «Донская семейная лига» в период с июля 2022 г. по июль 2023 г. и показал высокую эффективность.
Ключевые слова: Всероссийский физкультурно-спортивный комплекс «Готов к труду и обороне», проект «Донская семейная лига», обработка результатов спортивных соревнований, рейтинг индивидуального зачета, рейтинг семейного зачета, рейтинг командного зачета
В статье рассмотрена методика формирования и определения параметров алгоритмов машинного обучения классификации электронных документов по значимости информации для должностных лиц организаций отличающаяся от известных динамическим формированием структуры и количества алгоритмов машинного обучения, за счет автоматизированного определения множеств структурных подразделений организации, множеств ключевых слов, отражающих задачи и функции структурных подразделений в процессе автоматизированного анализа Положения об организации, Положений структурных подразделений на основе теории распознавания образов.
Ключевые слова: лемматизация, распознавание образов, алгоритм машинного обучения, электронный документ, векторизация, формализованные документы
В современном обществе все чаще возникают проблемы, связанные с этикой искусственного интеллекта (ИИ). ИИ используется повсеместно, и отсутствие этических стандартов и кодекса вызывает необходимость их создания для обеспечения безопасности и комфорта пользователей. Цель работы - провести анализ подходов к этике искусственного интеллекта и выделить параметры оценки подходов для создания систем, соответствующих этическим стандартам и удовлетворяющим потребности пользователей. Рассмотрены подходы к этике искусственного интеллекта. Выделены параметры для оценки подходов. Для каждого параметра выделены основные характеристики. Описанные в работе параметры помогут достичь более высоких результатов при создании стандартов для разработки более безопасных и комфортных для пользователя систем.
Ключевые слова: кодекс, параметры, показатели, характеристики, этика, искусственный интеллект
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 5.7.4 - Этика
Оценка качества дорожного покрытия является одной из самых популярных задач во всем мире. Для ее решения существует множество систем, в основном, взаимодействующие с изображениями дорожного полотна. Они работают на основе как традиционных методов (без использования машинного обучения), так и на алгоритмах машинного обучения. Для увеличения эффективности таких систем существует достаточное количество способов, среди которых улучшение качества изображений. Однако каждый из подходов имеет определенные характеристики. Например, некоторые из них быстрее выдают улучшенную версию исходной фотографии. В качестве анализируемых способов по улучшению качества изображений выбраны: шумоподавление, выравнивание гистограммы, повышение резкости и сглаживание. Основным показателем эффективности в данном исследовании является среднее время получения улучшенного изображения. Исходный материал - 10 различных фотографий дорожной поверхности 5 размеров (447x447, 632x632, 775x775, 894x894, 1000x1000) форматов png, jpg, bmp. Наилучший показатель эффективности согласно предложенной в исследовании методологии, продемонстрировал подход «Выравнивание гистограммы», сопоставимый результат имеет способ «Повышение резкости».
Ключевые слова: сравнение, анализ, зависимость, эффективность, подход, улучшение качества, изображение, фотография, формат, размер, дорожная поверхность
2.1.8 - Проектирование и строительство дорог, метрополитенов, аэродромов, мостов и транспортных тоннелей , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В данной статье рассмотрены условия и факторы, влияющие на безопасность информационных систем, функционирующих в условиях сетевой разведки. В основу разработанной модели положены техники, реализующие динамическую смену доменных имен, сетевых адресов и портов сетевым устройствам информационной системы и ложным сетевым информационным объектам, функционирующим в их составе. Произведена формализация задачи исследования. Теоретической основой разработанной модели являются теории вероятностей и случайных процессов. Приведены результаты расчета вероятностно-временных характеристик целевой системы в зависимости от действий сетевой разведки, позволяющих определить режим настройки разработанных мер защиты и осуществить оценку защищенности целевой системы при различных условиях ее функционирования.
Ключевые слова: информационная система ведомственного назначения, сетевая разведка, структурно-функциональная характеристика, ложный сетевой информационный объект
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
На сегодняшний день огромное количество разнородной информации проходит через электронные вычислительные системы. Возникает критическая необходимость в анализе нескончаемого потока данных ограниченными средствами, а это в свою очередь требует структурирования информации. Одним из этапов решения задачи упорядочивания данных является дедупликация. В данной статье рассматривается метод удаления дубликатов с использованием баз данных, анализируются результаты тестирования работы с различными типами систем управления баз данных с разными наборами параметров.
Ключевые слова: дедупликация, база данных, поле, строка, текстовые данные, искусственная нейронная сеть, множества, запрос, программное обеспечение, неструктурированные данные
Социальное и пенсионное обеспечение являются ключевыми процессами в деятельности любого государства, а вопросы прогнозирования расходов на них - одни из важнейших в экономике. Задачу оценки эффективности работы пенсионного фонда принято решать различными методами, в том числе, методами регрессионного анализа. Особую сложность такая задача представляет собой ввиду наличия большого числа факторов, определяющих деятельность пенсионного фонда, таких, как: количество получателей пенсий по старости, количество страхователей, самозанятых страхователей, получателей пособий, застрахованных лиц и работающих пенсионеров. В качестве основного подхода к исследованию был применен метод реализации конкурса моделей. Из полученного множества альтернативных вариантов модели были исключены те варианты, которые нарушали содержательный смысл переменных и не отражали в полной мере поведение моделируемого процесса. Конечный вариант был выбран с помощью метода многокритериального выбора. Выявлено, что для качественного моделирования исследуемых процессов важным является использование относительных переменных.
Ключевые слова: пенсионный фонд, регрессионная модель, конкурс моделей, критерии адекватности, прогнозирование
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 5.4.2 - Экономическая социология
В настоящее время цифровизация как технологический инструмент проникает в гуманитарную сферу знаний, связывая технократические и гуманитарные отрасли. Примером может служить правовая информатика, в которой сопрягаются понятийные аппараты достаточно разных – на первый взгляд – областей человеческих знаний. Однако стремление к абстрагированию (формализации) любых знаний является важнейшей задачей при «конвергенции» компьютерных технологий и математических методов в нетрадиционную для них гуманитарную сферу». В работе обсуждаются проблемы, порождаемые поверхностным представлением об искусственном интеллекте. Типичным примером является попытка некоторых авторов в юриспруденции придать компьютерным технологиям, часто именуемым гуманитариями искусственным интеллектом, почти сакральный смысл и наделить его правосубъектностью.
Ключевые слова: искусственный интеллект, глубокое обучение, машинное обучение, гибридный интеллект, адаптивное поведение, цифровая экономика, цифровое право, правосубъектность искусственного интеллекта