ivdon3@bk.ru
"В статье приводится обзор и систематизация работ, посвященных применению машинного обучения для решения задач исследования, расчета и проектирования железобетонных конструкций. Рассматриваются апробированные актуальные на сегодняшний момент аспекты, связанные с расчетом, проектированием, а также оценкой технического состояния объектов с помощью различных подходов, реализующих схемы машинного обучения, в т.ч., глубинного обучения, ансамблевые алгоритмы. Показано, что в настоящее время в мировой строительной науке данная область стремительно развивается и совершенствуется. При этом алгоритмами машинного обучения решаются задачи предсказания проектных параметров, задачи идентификации тех или иных параметров, дефектов, повреждений на основе алгоритмов классификации и др. Приведенные в статье материалы позволят специалистам точнее выбрать предметную область исследования и определить направления адаптации и совершенствования собственных разработок в области машинного обучения.
Ключевые слова: машинное обучение, железобетонные конструкции, уравнения регрессии, идентификация, аппроксимация, искусственный интеллект
2.1.1 - Строительные конструкции, здания и сооружения , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Статья посвящена описанию подходов к анализу информационного пространства с применением low-code платформ с целью выявления факторов, формирующих новые идентичности Азербайджана и уникальных особенностей информационного ландшафта страны. В статье описываются шаги по определению ключевых тем и сбору из различных интернет-источников больших данных в виде корпусов текстов и анализу данных. В части анализа данных проводится изучение тональности текста и идентификации лидеров мнений, также статья включает в себя мониторинг ключевых тем, визуализированных для наглядного представления результатов.
Ключевые слова: аналитика данных, мониторинг трендов, анализ тональностей, визуализация данных, low-code, Крибрум, Polyanalyst, большие данные
Рассматривается задача оптимизации показателей процесса селективной сборки прецизионных соединений «плунжер-корпус» питателей централизованных смазочных систем, применяемых в машиностроении, металлургии, горно-добывающей промышленности и пр. В качестве целевой функции используется вероятность образования сборочных комплектов всех типов, управляемыми переменными являются количество и объемы частей партий и их центры настройки, а также величины групповых допусков. Рассматривается несколько вариантов решения задачи при различных комбинациях управляемых переменных. Приведен пример решения оптимизационной задачи на базе разработанных ранее математических моделей при заданных исходных данных и ограничениях, обозначены достоинства и недостатки каждого из вариантов. Оптимизация позволяет увеличить рассматриваемый показатель на величину от 5% до 20%.
Ключевые слова: селективная сборка, смазочный питатель, прецизионное соединение, математическая модель, оптимизация
В статье рассматривается порядок разработки, создания и внедрения программного обеспечения для актуализации и формирования сведений о жителях города Астаны. Определяются функциональные возможности и выявляется роль информационной системы в автоматизации и обеспечении функционирования государственной деятельности. Авторами впервые были разработаны структура и алгоритмы работы информационной системы «База данных населения «Geonomics». В частности, разработаны механизм и алгоритм взаимодействия информационной системы «Geonomics» с государственными базами данных. А также выявлены дополнительные возможности путем разработки алгоритма планирования и размещения социальных объектов. Таким образом, авторы пришли к выводу, что впервые разработанные алгоритмы использования информационной системы представляют собой надежный и мощный инструмент, который играет критическую роль в оптимизации и автоматизации процессов, связанных с учетом населения и управлением городской инфраструктурой.
Ключевые слова: автоматизация, актуализация, государственная деятельность, государственный орган, информационная система, база данных
Сложная динамическая система задана структурно-инвариантным оператором. Структура оператора позволяет сформулировать задачи стабилизации программных движений или положения равновесия сложной динамической системы c ограничениями на координаты состояний и управления. Решение указанных задач позволяет синтезировать структурно-инвариантный оператор сложной динамической системы с ограничениями-неравенствами на вектор локально-допустимых управлений и координат состояний. Выполнены вычислительные эксперименты, подтверждающие корректность синтезированного структурно-инвариантного проекционного оператора.
Ключевые слова: структурно-инвариантный оператор, стабилизация программных движений, сложная нелинейная динамическая система, проекционный оператор, SimInTech
Цифровая голографическая микроскопия (ЦГМ), сочетающая в себе цифровую голографию и микроскопию, способна отслеживать прозрачные объекты, такие как органеллы живых клеток, без применения меток. Основной проблемой ЦГМ является повышение пространственного разрешения изображения при сохранении широкого поля зрения. Основными подходами к решению данной проблемы являются: увеличение числовой апертуры систем освещения и записи, а также использование методов глубокого обучения. Увеличение числовой апертуры систем освещения достигается путем использования наклонного, структурированного или спекл-освещения, а систем записи с помощью экстраполяции голограмм, их синтеза или методом сверхразрешения. Глубокое обучение обычно используются совместно с другими методами. В этой статье будут описаны основные принципы и особенности перечисленных выше подходов.
Ключевые слова: цифровая голографическая микроскопия, пространственное разрешение, поле зрения, числовая апертура, образец, луч света, ПЗС-камера, дифракция, система визуализации, сверхразрешение
Сверхразрешение изображений – это популярная задача, цель которой состоит в переводе изображений из низкого разрешения в высокое. Для этой задачи часто используются свёрточные сети. Свёрточные нейронные сети имеют большое преимущество в обработке изображений. Но, несмотря на это, часто информация может теряться при обработке, а увеличение глубины и ширины сети может усложнить дальнейшую работу. Для решения этой проблемы используется преобразование данных в частотную область. В данной работе изображение делится на высокочастотные и низкочастотные участки, где больший приоритет дается первым. Затем, при помощи проверки качеств и визуальной оценки, проведен анализ метода и вывод относительно работы алгоритма.
Ключевые слова: сверхразрешение (СР), низкое разрешение (НР), высокое разрешение (ВР), дискретно-косинусное преобразование, сверточные-нейронные сети
В статье описаны предпосылки создания системы электронного оповещения студентов в образовательном учреждении. Приведена диаграмма прецедентов, описывающая взаимодействие с системой с точки зрения пользователя-сотрудника учебного отдела и пользователя-студента. Представлена схема физической модели базы данных и дано описание назначения таблиц. Определена в нотации IDEF0 схема процесса работы с данными пользователя при обработке команд чат-бота. Приведены примеры интерфейса клиентских приложений.
Ключевые слова: чат-бот, Telegram-бот, мессенджер, сообщение, мобильное устройство, информационная система, база данных, компьютерная программа, приложение
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.4 - Управление в организационных системах
Статья посвящена динамическому моделированию оппортунистического поведения активных агентов в электроэнергетике. Рассмотрены две постановки: задача оптимального управления с точки зрения отдельного агента и иерархическая игра контролера с несколькими агентами. Предполагается, что агенты в сговоре с контролёром могут занижать показатели потребления электроэнергии пропорционально величине взятки. Основное внимание уделяется численному исследованию этих задач с помощью метода качественно репрезентативных сценариев имитационного моделирования. Показано, что использование небольшого числа правильно выбранных сценариев имитации позволяет сохранить приемлемую качественную точность прогноза динамики системы. Проведен анализ результатов расчетов, сформулированы рекомендации по ограничению коррупции. Увеличение коэффициента штрафа при поимке контролёра за получение "отката" или увеличение его доли официального вознаграждения делает "откаты" невыгодными.
Ключевые слова: задача оптимального управления, иерархическая динамическая игра, имитационное моделирование, оппортунистическое поведение
В работе предлагается решение геологических задач с помощью вероятностно-статистических методов. Приведены результаты использования спектрально-корреляционного анализа данных, реализующего процедуры обработки цифровой геоинформации, организованной в трехмерные регулярные сети. Рассмотрены возможности применения методов статистического, спектрального и корреляционного анализа, линейной оптимальной фильтрации, обнаружения слабых аномалий, классификации и распознавания образов. Проведен спектрально-корреляционный и статистический анализ геоданных, расчет спектров Фурье, различных корреляционных функций и градиентных характеристик геополей.
Ключевые слова: межпрофильная корреляция, самонастраивающаяся фильтрация, обнаружение слабых сигналов, геологическое районирование и картирования, пространственно распределенная информация
В статье рассмотрена разработка инструментов нормализации и стандартизации данных при помощи библиотек Python. Рассмотрено описание теоретических основ и формул, используемых для нормализации и стандартизации данных. Для внутренних расчетов разрабатываемого программного обеспечения были использованы библиотеки Pandas, NumPy. Внешний интерфейс был построен на основе библиотеки Streamlit, которая позволяет развертывать web-приложения без каких-либо дополнительных ресурсов. Приведены фрагменты кода, объяснены механизмы реализации. Проведено описание разработанного инструмента: подробное объяснение функциональности инструмента, интерфейса пользователя и примеров использования. Рассмотрена важность предварительной обработки данных, выбор подходящего метода и заключительные замечания о пользе интерактивных инструментов для обработки данных.
Ключевые слова: обработка данных, статистика, информационные системы, web-системы Python
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
В статье рассмотрена концепция программной реализации комплексного инструментария на платформе «1С:Предприятие» по автоматизации учета деятельности приютов для бездомных животных. Описана архитектура решения с освещением аспектов функционирования интеграционных модулей системы с социальной сетью «ВКонтакте» и мессенджером Telegram. Представлены диаграммы последовательности и деятельности процессов в части взаимодействия граждан с ключевым функционалом системы.
Ключевые слова: приют для животных, бездомные животные, 1С:Предприятие, автоматизация, учет деятельности, животные, программный комплекс, информационная система, Telegram-бот, интеграция с ВКонтакте, поиск питомца
Технология мультиплексирования с ортогональным частотным разделением (Orthogonal Frequency Division Multiplexing – OFDM) является достаточно перспективной в беспроводных системах связи. Одновременное использование множества поднесущих позволяет обеспечить относительно высокую скорость передачи информации. Применение вместо быстрого преобразования Фурье (далее БПФ) математических моделей дискретных вейвлет-преобразований позволяет увеличить скорость обработки сигналов за счет использования модулярных кодов классов вычетов (далее МККВ). При этом данные коды можно применять для повышения помехоустойчивости систем с OFDM. Известно, что для борьбы с пачками ошибок, возникающими при передаче сигналов по каналу связи, широко применяются блочные турбокоды (далее ТК). В статье представлен метод построения модулярных турбокодов, разработанный на основе системы остаточных классов (далее МТКСОК). Очевидно, что использование МТКСОК влечет за собой изменения в структуре системы с OFDM. Поэтому разработка метода построения модулярного турбокода СОК и структурной модели помехоустойчивой системы с OFDM, использующей МТКСОК, является актуальной задачей. Целью статьи является повышение уровня помехоустойчивости систем с OFDM, использующих вместо БПФ вейвлет-преобразования, реализованные в МККВ, за счет использования модулярного турбокода СОК.
Ключевые слова: модулярные коды классов вычетов, система остаточных классов, модулярный турбокод системы остаточных классов, алгоритм коррекции ошибок, структурная модель, мультиплексирование, ортогональное частотное разделение каналов
Статья посвящена разработке оригинальной математической модели процесса передачи информационных пакетов и подтверждений в системе промышленного Интернета вещей, применение которой позволяет оценить вероятность дублирования сообщений, отправляемых в центр управления производственным процессом. Результаты вычислительных экспериментов показали, что использование разработанной модели дает возможность обосновать выбор максимального числа повторных передач, при котором вероятность дублирования сообщений не превышает заданные допустимые значения при текущем уровне битовых ошибок.
Ключевые слова: промышленный Интернет вещей, телеметрические данные, управление производственным процессом, дублирование сообщений, повторные передачи, интенсивность битовых ошибок, сенсорные устройства, сервер, вероятностный граф
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
Обнаружение агрессивного и аномального поведения водителей, которое зависит от множества внешних и внутренних факторов, является критически важным направлением для повышения безопасности дорожного движения. В данной статье представлен обзор методов машинного обучения, применяемых в задаче классификации поведения водителей. Проведен анализ сильных и слабых сторон существующих методов машинного обучения, представлены различные подходы к постановке и решению задачи классификации, рассмотрены используемые источники данных и соответствующие технические средства. Отдельное внимание уделено анализу роли датчиков микроэлектромеханических систем и их вклада в точность и эффективность классификации поведения водителей. Данный обзор представляет собой анализ текущего состояния исследований в данной области и способствует выявлению потенциальных направлений для будущих работ.
Ключевые слова: машинное обучение, классификация водителей, поведение водителей, источник данных, микроэлектромеханическая система, мониторинг водителей, стиль вождения, анализ поведения
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 научной статье рассматривается проблема повышения надежности телекоммуникационных систем в Туркменистане. Описываются основные методы и подходы к обеспечению стабильной работы сетей связи в данной стране. Анализируются существующие технологии и предлагаются рекомендации по оптимизации процессов обслуживания и поддержки телекоммуникационной инфраструктуры. Телекоммуникационные системы играют важную роль в современном мире, обеспечивая связь между людьми, компаниями и государствами. В Туркменистане развитие телекоммуникационной отрасли является одним из приоритетов государственной политики. Однако, для обеспечения эффективной работы сетей связи необходимо постоянное внимание к вопросам надежности и безопасности.
Ключевые слова: инфраструктура связи, тенденции, перспективы, надежность систем, мобильная связь, эволюция, 2G, 3G, 4G, надежность сетей
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
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 ставится задача обосновать выбор метода прогнозирования состояния радиотехнической сенсорной системы транспортного средства (ТС) по данным датчиков, которые в данном исследовании рассматриваются как набор временных рядов. Целью работы является определение наиболее точного метода прогнозирования данных сенсорики ТС. Для анализа выбраны: статистический метод VARMA и метод, основывающийся на нейронной сети LSTM, как наиболее подходящие ввиду возможности обработки многомерных рядов со сложными взаимосвязями, гибкости в обработке последовательностей различной длины и высокой точности результатов их применения в различных областях. Приведены данные вычислительных экспериментов, позволяющие определить предпочтительный вариант как для одношагового, так и многошагового прогнозирования многомерных временных рядов, по значениям показателей ошибок и адаптивности к быстрым изменениям значений данных.
Ключевые слова: методы прогнозирования, оценка прогнозирования, LSTM, VARMA, временные ряды, сенсорные системы, датчики
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
В данной статье представлено исследование о подходе к разработке системы поддержки принятия врачебных решений для выбора формул при расчете оптической силы интраокулярных линз (ИОЛ), применяемых в хирургическом лечении катаракты. Система основана на методах построения рекомендательных систем, что позволяет автоматизировать процесс выбора ИОЛ и минимизировать риск человеческой ошибки. От внедрения системы в практику медицинских организаций ожидается высокая точность и эффективность, значительное сокращение времени, отпущенного на принятие решений, а также улучшение результатов хирургических вмешательств.
Ключевые слова: интраокулярная линза, офтальмология, формулы расчета оптической силы, веб-приложение, машинное обучение, параметры глаза, прогностическая модель, рекомендательная система, точность прогнозирования, врачебное решение
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
Современное проектирование имитационных моделей не обходится без широкого круга специалистов разных отраслей. Дополнительных ресурсов требует также разработка программного кода и его отладка. Исследование направлено на демонстрацию возможностей больших языковых моделей (БЯМ) применения на всех этапах создания и использования начиная с этапа формализации моделей динамических систем, а также на оценку вклада этих технологий в ускорение создания имитационных моделей и уменьшение их сложности. Методика разработки модели включает этапы формализации, верификации и создания математической модели на основе диалогов с БЯМ. Эксперименты проводились на примере создания модели мультиагентного сообщества роботов с использованием гибридных автоматов. Результаты экспериментов показали, что модель, созданная с помощью БЯМ, демонстрирует идентичные результаты по сравнению с моделью, созданной в специализированной среде моделирования. На основе анализа результатов эксперимента можно сделать вывод о значительном потенциале применения БЯМ для ускорения и упрощения процесса создания сложных имитационных моделей.
Ключевые слова: имитационное моделирование, формализация, большая языковая модель, нейронная сеть, GPT-4, математическая модель
Растущая популярность больших языковых моделей в различных сферах научной и индустриальной деятельности приводит к появлению решений, применяющих эти технологий для совершенно разных задач. В данной статье предлагается использовать языковые модели BERT, GPT и GPT-2 для обнаружения вредоносного программного кода. Предварительно обученная на естественных текстах нейросетевая модель дообучается на предобработанном датасете, содержащим программные файлы с вредоносным и безвредным кодом. Предобработка датасета заключается в том, что программные файлы в виде машинных инструкций транслируется в текстовое описание на формализованном языке. Дообученная таким образом модель используется для задачи классификации программного обеспечения на основе признака содержания в нем вредоносного кода. В статье приводится информация о проведенном эксперименте по использованию предложенной модели. Оценивается качество применения такого подхода в сравнении с существующими антивирусными технологиями. Предлагаются также пути улучшения характеристик модели.
Ключевые слова: антивирус, нейросеть, языковые модели, вредоносный код, машинное обучение, дообучение моделей, тонкая настройка, BERT, GPT, GPT-2
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
В статье рассматривается применение нейросетевого автокодировщика в задаче колоризации монохромных изображений. Приводится описание архитектуры сети, применяемый метод обучения и способ формирования обучающих и проверочных данных. При обучении использовался набор данных, состоящий из 540 изображений природного ландшафта с разрешением 256 на 256 пикселей. В результате была проведена оценка качества выводов полученной модели и были вычислены усредненные коэффициенты метрик, а также среднеквадратическая ошибка выводов модели VGG.
Ключевые слова: нейронные сети, машинное обучение, автокодировщик, анализ качества изображений, колоризация, CIELAB