ivdon3@bk.ru
Работа посвящена разработке и анализу алгоритмов компьютерного зрения, предназначенных для распознавания объектов в условиях ограниченной видимости, таких как туман, дождь или недостаточное освещение. В условиях современных требований к безопасности и автоматизации, задача идентификации объектов становится особенно актуальной. Рассмотрены теоретические основы методов компьютерного зрения и их применения в сложных условиях. Проведен анализ алгоритмов обработки изображений, включая методы машинного обучения и глубокого обучения, которые адаптированы для работы в условиях плохой видимости. Представлены результаты экспериментов, демонстрирующие эффективность предложенных подходов, а также сравнение с существующими системами распознавания. Результаты исследования могут быть полезны при разработке автономных транспортных средств и систем видеонаблюдения.
Ключевые слова: компьютерное зрение, математическое моделирование, программный комплекс, методы машинного обучения, автономные транспортные системы
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
В системах мониторинга, диагностики и распознавания состояния важным аспектом является уменьшение объема данных измеренных сигналов для их передачи или накопления в информационных базах с возможностью восстановления без существенных искажений. Особым видом сигналов при этом являются пакетные сигналы, которые представляют наборы гармоник с кратными частотами и с четко выделяемым периодом. Подобного вида сигналы характерны для механических, электромагнитных, электромеханических систем. Рассматривается ряд моделей редукции, в частности: модель дискретного преобразования Фурье с модифицированной формулой восстановления непрерывного сигнала, модель на основе разложения по окаймляющим функциям и модель дискретного косинусного преобразования. Сопоставление моделей осуществляется по вычислительной сложности, степени редукции, погрешности восстановления. Выявлены особенности и случаи эффективного применения каждой из моделей для пакетных сигналов.
Ключевые слова: модель редукции, измеренный пакетный сигнал, дискретное косинусное преобразование, разложение по окаймляющим функциям, оценка качества редукции
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Представлен метод характеризации закона распределения свойством максимума энтропии, предназначенный для моделирования определяющего параметра (случайной величины) сложных технических систем с метрологическим обеспечением. В отличие от классического метода характеризации предлагаемый метод основан на использовании неравенств Чебышева вместо ограничений на статистические моменты. Описан алгоритм построения функции распределения определяющего параметра. Дается сравнение результатов построения законов распределения с использованием разработанного метода и с использованием классического вариационного исчисления.
Ключевые слова: полумарковская модель, средство измерений, поверка, оперативный автоматизированный контроль состояния
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.5 - Математическое и программное обеспечение вычислительных систем, комплексов и компьютерных сетей
При оперативной диагностике и распознавании состояний сложных технических систем важной является задача выявления малых детерминированных во времени изменений сложных измеряемых диагностических сигналов контролируемого объекта. Для этих целей сигнал преобразуют в малоразмерный образ в диагностическом признаковом пространстве, перемещающийся по разным по форме траекториям, в зависимости от характера и величины изменений. Были обнаружены аналитические функциональные зависимости, связывающие конкретный вид изменения сигнала с формой траектории движения образа в признаковом пространстве. Предложенный траекторный подход упрощает идентификацию, оперативную диагностику и мониторинг состояния объектов, в частности, при низкочастотной диагностике и дефектоскопии конструкций, вибродиагностике, контроле напряженного состояния объекта по анализу временных характеристик функций отклика на воздействие и т.п.
Ключевые слова: моделирование, траектории движения образов, функциональные зависимости, малозаметные изменения сложных сигналов, аналитическое описание траекторий
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Выполнено комбинированное теоретико-практическое исследование параметров горелочного устройства. Определена расходная характеристика системы подачи топлива. Проведены аэродинамические исследования характеристик горелочного устройства, построены поля аксиальной скорости, выявлены критические параметры конструкции узла подачи воздуха. Экспериментально определены температуры внутрикамерных процессов. Разработана математическая модель химических реакций факела, построена зависимость токсичности дизельного топлива от коэффициента избытка воздуха. Определено влияние водяного пара на работу горелочного устройства.
Ключевые слова: горелочное устройство, поле аксиальной скорости, внутрикамерные процессы, термохимические параметры, математическое моделирование, токсичность
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Исследование посвящено совершенствованию методологии расчёта конструкций на воздействие взрывных нагрузок, включая воздушные ударные волны при атаках БПЛА. Проанализированы современные методы моделирования, предложен алгоритм расчёта с использованием нелинейных динамических подходов. Показано, что применение сферических дискретных элементов позволяет точнее оценить разрушения и формирование завалов. Представленные расчёты подтверждают эффективность предложенного подхода.
Ключевые слова: " взрывные нагрузки, воздушная ударная волна, беспилотные летательные аппараты, динамический расчёт, разрушение конструкций, моделирование взрывных воздействий, применение сферических дискретных элементов, алгоритм расчёта, формирование завалов
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.1.1 - Строительные конструкции, здания и сооружения
В настоящей статье рассматриваются численные методы, применяемые для оценки параметров семейства моделей обобщенной условной гетероскедастичности (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity - GARCH), которые широко используются для анализа и прогнозирования финансовых временных рядов с непостоянной дисперсией. В работе проводится сравнительный анализ численных методов оценки GARCH-эффектов, которые основаны на методе градиентного спуска адаптивных алгоритмов, различных вариациях квадратичных методов, базирующихся на методе Ньютона, а также альтернативных методах, основанных на симплекс-методе, линейной и квадратичной интерполяции. Анализ осуществляется на основе синтетических данных и на реальных данных по котировкам фондового индекса Мосбиржи с помощью языка программирования Python 3 и библиотек scipy, numpy, matplotlib и других. Результаты исследования показывают, что специфика задачи финансовых временных рядов чувствительна к выбору численных методов для решения оптимизационной задачи максимизации функции правдоподобия. Численный эксперимент показал, что использование метода Нелдера-Мида для оценки GARCH-эффектов дает наилучшие результаты для решения задачи максимизации функции правдоподобия.
Ключевые слова: математическое моделирование, численные методы, метод максимального правдоподобия, градиентный спуск, метод Ньютона, математическое моделирование, условная гетероскедастичность, временные ряды, фондовый рынок, новостные потоки
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 5.2.6 - Менеджмент
Разработана и обоснована конечно-элементная модель очага деформации при холодном волочении на подвижной оправке. Это позволяет определить состояние металла, рассчитать его поврежденность и форму канала волоки, при этом конфигурация первого перехода взята в качестве исходной для получения второго перехода.
Ключевые слова: профильная труба, волочение, очаг деформации, состояние металла, поврежденность, канал волоки
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.6.4 - Обработка металлов давлением
В статье решается задача автоматизированного формирования пользовательских ролей с применением методов машинного обучения. Для решения задачи используются методы кластерного анализа данных, реализованные на языке Python в среде разработки Google Colab. На основе полученных результатов разработана и апробирована методика формирования пользовательских ролей, позволяющая сократить время формирования ролевой модели управления доступом.
Ключевые слова: машинное обучение, ролевая модель управления доступом, кластеризация, метод k-средних, иерархическая кластеризация, метод DBSCAN
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
В данной работе проведен анализ классических методов машинного обучения, применяемых для прогнозирования спредов доходности корпоративных облигаций. Исследуются как линейные методы, такие как метод главных компонент, частичных наименьших квадратов так и нелинейные методы копульной регрессии, адаптивных регрессионных сплайнов, также в работе исследуется возможность применения модели случайного леса и классической нейронной сети. В работе приведены описание данных для прогнозирования, а также представлены некоторые результаты эмпирического анализа. Полученные результаты могут существенно повлиять на практиков и научное сообщество, стремящихся к повышению точности прогнозирования и оптимизации инвестиционных стратегий.
Ключевые слова: машинное обучение, финансовый инжиниринг, моделирование фондового рынка, рынок облигаций
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 5.2.4 - Финансы
С целью оптимизации работы пылеосадительных камер систем очистки выбросов сталеплавильных печей и повышения общей эффективности работы системы очистки исследовано движение газовоздушных потоков и частиц пыли разного диаметра внутри пылеулавливающих камер с помощью программного продукта SolidWorks с приложением FlowSimulation,что позволило исследовать влияние целого ряда факторов, например, фракционного состава,состояния рабочих поверхностей камер, на движение газовоздушного потока.
Ключевые слова: сталеплавильная печь, газовоздушный поток, пылеосадительная камера, эффективность очистки, пыль, дисперный состав, моделирование
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.1.10 - Экологическая безопасность строительства и городского хозяйства
В рамках работы исследовано влияние паразитных параметров развязывающего конденсатора и топологии подключения к шине питания, земли на его эффективный радиус действия. Показана методика расчета эффективного радиуса действия этого конденсатора. Определено смещение резонансной частоты у подключенного развязывающего конденсатора с учетом паразитных параметров топологии.
Ключевые слова: система распределения питания, развязывающий конденсатор, частота саморезонанса, частота антирезонанса, эффективный радиус действия, паразитные параметры, топология
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.2.9 - Проектирование и технология приборостроения и радиоэлектронной аппаратуры
Данная статья посвящена разработке методики обнаружения столкновений с использованием полигональной сетки и нейронных сетей. Столкновения являются важным аспектом реалистичного моделирования физического взаимодействия. Традиционные методы обнаружения столкновений имеют определенные ограничения, связанные с точностью вычислений и вычислительной сложностью. Предлагается новый подход, основанный на использовании нейронных сетей для обнаружения столкновений с полигональными сетками. Нейронные сети показали отличные результаты в различных задачах компьютерного зрения и обработки изображений, и в данном контексте они могут быть эффективно применены для анализа полигональных моделей и выявления столкновений. Основная идея методики заключается в обучении нейронной сети на большом наборе данных, содержащем информацию о геометрии объектов и их движении для автоматического обнаружения столкновений. Для обучения сети необходимо создать специальный модуль, ответственный за хранение и подготовку датасета. Этот модуль будет обеспечивать сбор, структурирование и хранение данных о полигональных моделях, их движениях и столкновениях. Работа включает разработку и апробацию алгоритма обучения нейронной сети на созданном датасете, а также оценку качества предсказаний сети в контролируемой среде с различными условиями столкновения.
Ключевые слова: моделирование, методика обнаружения столкновений с использованием полигональной сетки и нейронных сетей, датасет, оценка качества предсказаний сети
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Рассмотрено поэтапное построение компьютерной модели процесса длиннооправочного волочения профильных труб. Определены минимальные размеры заготовок, использование которых обеспечивает получение необходимых размеров готового изделия. Учтена схема приложения деформирующего усилия с корректировкой размеров в текущем состоянии при поэтапном деформировании. Получены геометрические и конечно-элементные модели, позволяющие находить при решении все параметры очага деформации в процессе волочения.
Ключевые слова: размеры заготовки, профильная труба, граничные условия, приложение нагрузки, физическая модель, конечно-элементная сетка
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.6.4 - Обработка металлов давлением
В работе рассмотрен опыт применения нейросетей в строительстве. Широкое освещение успехов ИИ в различных областях строительства обусловило рост интереса бизнеса и общества к успешному внедрению ИИ в различные строительные сферы. Приведены примеры использования нейросетей в строительной экспертизе рабочей документации «Конструкции металлические» и «Конструкции металлические деталировочные». Описан процесс решения поставленных задач экспертом-строителем в сравнении с ответами полученными нейросетью. Дан сравнительный анализ качества полученных результатов эксперта-строителя и искусственного интеллекта. В рамках данного исследования были проанализированы основные алгоритмы обучения нейронных сетей, которые являются применимыми для решения поставленной задачи. Особое внимание уделено алгоритмам, способным эффективно обрабатывать вариации параметров и новые конфигурации, не представленные в тренировочном наборе данных. Применение данных алгоритмов обеспечит повышенную точность при масштабировании решения. Приведен нейросетевой прогноз для данной области строительной экспертизы.
Ключевые слова: нейросеть, строительство, строительная экспертиза, эксперт-строитель, сравнительный анализ, обучающая выборка, нейросетевой прогноз
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.1.1 - Строительные конструкции, здания и сооружения
В работе рассмотрена имитационная модель работы веб-сервера Apache HTTP Server как системы массового обслуживания, проведено сравнение параметров соответствующей системы и Apache HTTP Server с использованием среды GPSS World. Для сравнения модели с реальным веб-сервером был развернут тестовый сервер. Генерация запросов и сбор статистики был осуществлен программой Apache JMeter. Было приведено сравнение обоих отчетов, указаны различия в характеристиках, и изложены предположения о причинах наличия расхождений. Модель может быть применена для установления требований к Apache HTTP Server с целью оптимизации его работы.
Ключевые слова: имитационное моделирование, система массового обслуживания, характеристики эффективности, тестовый сервер, поток заявок, каналы обслуживания, очередь
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
В настоящий момент технология квантового распределения ключей (КРК) гарантирует наивысший уровень безопасности обмена данными, что делает сети КРК одним из самых перспективных направлений в области компьютерной безопасности. К сожалению, проблема оптимизации топологии при планировании и расширении сетей КРК не привлекла достаточного внимания. В данной работе проводится обзор исследований, использующих аналитические модели, в задаче оптимизации топологии сетей квантового распределения ключей. Рассматриваются методы, решающие задачи максимизации пропускной способности и безопасности при минимальных затратах, описываются используемые алгоритмы, а также делаются выводы о возможных дальнейших исследованиях в данной области.
Ключевые слова: квантовое распределение ключей, математическое моделирование, топология сети, аналитическое моделирование, оптимизация топологии
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
В статье рассматривается анализ влияния типов преобразований на качество обучения нейросетевых моделей классификации, а также предлагается новый подход к расширению наборов изображений при помощи обучения с подкреплением.
Ключевые слова: нейросетевая модель, обучающий набор данных, расширение набора данных, преобразование изображений, точность распознавания, обучение с подкреплением, вектор изображений
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В данной статье исследуются эффективность метода полей расстояний для построения трехмерной графики в сравнении с традиционным полигональным подходом. Основное внимание уделяется использованию аналитического представления моделей, что позволяет определить кратчайшее расстояние до объектов сцены и обеспечивает высокую скорость даже на слабом оборудовании. Сравнительный анализ проводится по возможности широкой детализации модели, применимости различных источников освещения, отображению отражений и трансформации моделей. В заключении делаются выводы о перспективности метода полей расстояний для построения трехмерной графики, особенно в системах отрисовки в реальном времени. Также подчеркивается, что дальнейшие исследования и разработки в этой области являются актуальными. В рамках работы была реализована универсальная программная реализация метода полей расстояний.
Ключевые слова: компьютерная графика, рендеринг, трехмерная графика, ray marching, полигональная графика, развитие трехмерной графики, моделирование, 3D–модели
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В статье описывается методика разработки клиент-серверного приложения, предназначенного для конструирования виртуального музея. Подробно рассмотрено создание серверной части приложения с функциями обработки и выполнения запросов клиентский части, а также создание базы данных и взаимодействия с ней. Клиентская часть разработана при помощи фреймворка Angular и языка TypeScript, трехмерная реализация основывается на библиотеке three.js, которая является надстройкой технологии WebGL. Серверная часть разработана на платформе ASP.NET Core на языке C#. Схема база данных основана на подходе Code-First с использованием Entity Framework Core. В качестве системы управления базы данных используется Microsoft SQL Server.
Ключевые слова: клиент-серверное приложение, конструктор виртуального тура, виртуальный музей, библиотека three.js, фреймворк, Angular, ASP.NET Core, Entity Framework Core, Code First, WebGL
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Работа посвящена анализу методов машинного обучения для решения задач автоматической обработки документов. В исследовании рассмотрены такие методы, как классификация, извлечение информации, распознавание образов и обработка естественного языка и их применение в анализе текстовых данных. Проведен анализ существующих алгоритмов и моделей, включая, линейные модели, деревья решений, методы опорных векторов и проведено сравнение их эффективности в зависимости от различных условий и параметров. Особое внимание уделяется проблемам, с которыми сталкиваются специалисты при использовании методов машинного обучения в работе с документами, такими как качество данных, необходимость предварительной обработки и настройка параметров моделей. Приводятся перспективы дальнейших исследований в данной области и примеры возможной интеграции современных методов машинного обучения для повышения эффективности и точности автоматической обработки документов в различных отраслях.
Ключевые слова: машинное обучение, автоматическая обработка документов, вычислительный эксперимент, искусственный интеллект, модели классификации, программный комплекс
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
Безопасность полетов является одним из важнейших приоритетов гражданской авиации. В последние годы наблюдается тенденция к снижению числа авиационных происшествий, что связано с внедрением новых технологий и методов обучения. Одним из таких методов является компьютерная тренажерная подготовка (КТП). КТП представляет собой метод обучения, при котором специалисты ЛЭ отрабатывают навыки и процедуры в виртуальной среде, имитирующей реальные условия полета. КТП позволяет повысить эффективность обучения, снизить риск ошибок и обеспечить соответствие обучения современным требованиям безопасности.
Ключевые слова: авиационные тренажеры, разработка тренажерных систем, симуляторы авиационного приборного оборудования
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.9.6 - Аэронавигация и эксплуатация авиационной техники
Разработаны модели и программный комплекс, позволяющие производить анализ контрагентов на предмет вероятности исполнения государственных контрактов. Проведен сравнительный анализ моделей машинного обучения: логистической регрессии, леса решений, кластеризации и нейросети. Разработан программный комплекс, позволяющий проводить прогнозирование контрактов. Проведен вычислительный эксперимент анализ контрагентов с учетом исполненных, либо не завершенных ими контрактов. Установлена лучшая модель, демонстрирующая точность прогноза 97,89% по метрики точность.
Ключевые слова: математическое моделирование, кибербезопасность, интеллектуальные модели, финансовый сектор, государственные контракты, информационная инфраструктура
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 5.2.2 - Математические, статистические и инструментальные методы в экономике
Многослойная торцевая коммутация в технологиях трёхмерной интеграции может упростить проектирование микросборок и снизить длину торцевых электрических связей. Однако данная коммутация уязвима к термомеханическим нагрузкам и требует предварительного анализа конструкции изделия. В рамках данной работы представлены результаты моделирования различных вариантов многослойной торцевой коммутации трёхмерных микросборок, отличающиеся как используемым на торцах материалом диэлектрика, так и материалом герметизации объёма микросборки. Установлено, что наименьшие значения термомеханических напряжений в коммутации характерны для материалов, чей температурный коэффициент линейного расширения максимально близок к данному параметру проводников. При этом использование композитных диэлектриков в слоях перераспределения ведёт к более значимому уменьшению нагрузок, чем использование более термостабильных ненаполненных полимеров.
Ключевые слова: трёхмерная интеграция, корпусирование, термомеханические напряжения, полиимид, слои перераспределения
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.2.2 - Электронная компонентная база микро- и наноэлектроники, квантовых устройств
Статья посвящена разработке алгоритма трехмерной реконструкции местности на основе одиночных спутниковых снимков. Предлагаемый метод основан на алгоритмическом формировании трехмерных моделей на основе выходных данных двух моделей глубокого обучения для решения задач восстановления высот и инстанс-сегментации соответственно. В работе также представлены методы обработки больших спутниковых изображений моделями глубокого обучения. Предложенный в рамках работы алгоритм позволяет значительно снизить требования к входным данным в задаче трехмерной реконструкции.
Ключевые слова: трехмерная реконструкция, глубокое обучение, компьютерное зрение, восстановление высот, сегментация, определение глубины, аппроксимация контуров
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации