ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА И ФУНДАМЕНТАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИКА

В процессе проведения исследования был разработан подход детекции фейковых новостей. Предложенный алгоритм состоит из: векторизатора на основе FastText, алгоритма кластеризации и набора полносвязных нейронных сетей. Алгоритм реализован на языке Python с использованием библиотек для машинного обучения, создано API с помощью фреймворка Flask. Программный комплекс развернут в сети интернет и доступен для пользователей.

Представлен подход к формированию оценочных (целевых) функций качества расписания с целью дальнейшей автоматизации процессов контроля, оценки и анализа изменений непосредственно во время работы по составлению и корректировке расписания занятий. Подход обеспечивает возможность оперативной работы с расписанием с учетом значений оценочных функций, осуществления выбора наилучших из возможных вариантов изменения расписания с целью улучшения значений оценочных функций.

Рассматривается задача идентификации зависящего от температуры коэффициента теплопроводности вещества в трехмерном случае. Проведено численное исследование устойчивости разработанного алгоритма идентификации коэффициента теплопроводности. Показано, что при решении задачи с помощью алгоритма, основанного на применение методологии Быстрого Автоматического Дифференцирования, возмущение искомого коэффициента теплопроводности имеет тот же порядок, что и вызвавшие его возмущения экспериментальных данных.