Статья: ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ОДНОВРЕМЕННОЙ МНОГОПОТОЧНОСТИ В ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ АЛГОРИТМАХ (2024)

Работа посвящена формированию принципов построения компонентов мониторинговой среды для управления многофункциональными интеллектуальными системами. Обоснована актуальность исследуемой тематики, поставлены цель и задачи работы. Выделена задача формирования системы показателей, описывающих работу системы, как ключевая задача при формировании мониторинговой среды. Описаны 3 этапа, определяющие формирование системы показателей от показателей эффективности системы к показателям деятельности отдельных элементов. Предложена система показателей для мониторинговой среды в виде иерархической структуры с 3 уровнями: уровень критериев эффективности, уровень показателей деятельности, уровень комбинации видов ресурсов и видов деятельности. Предложены алгоритмы сбора и формирования наборов данных. Алгоритм формирования набора данных для мониторинговой среды предусматривает получение данных из разных источников. Задача алгоритма сбора данных - подготовка наборов данных для последующей обработки и получения значений, требуемых мониторинговой средой. При сборе данных рассмотрены различные подходы к формированию целевых наборов данных. Для определения соответствий между функциональными направлениями, ресурсами, видами деятельности, подразделениями и исполнителями приложен алгоритм формирования справочников соответствий. Предложена архитектура веб-приложения как одной из форм реализации мониторинговой среды. На примере использования фреймворка Next.js описаны компоненты архитектуры приложения и представлена схема архитектуры.

Актуальность исследования обусловлена тем, что управление квадрокоптером с помощью жестов рук более естественно и интуитивно, чем использование традиционных пультов управления. Это позволяет пользователям с легкостью освоить управление и сосредоточиться на выполнении задачи, а не на технических аспектах управления. В свою очередь, разработка системы распознавания жестов требует совершенствования алгоритмов обработки изображений на основе машинного обучения. Данная статья направлена на исследование возможности реализации управления движением квадрокоптера с использованием жестов рук, в сочетании с современными нейросетевыми технологиями. Основным подходом в исследовании данной проблемы является применение сверточных и искусственных нейронных сетей для обработки изображений и выполнения задач компьютерного зрения. В работе также рассматриваются методы оптимизации гиперпараметров с помощью инструмента Optuna, использования TensorFlow Lite для реализации моделей машинного обучения на устройствах с ограниченными ресурсами и применение библиотеки MediaPipe для анализа жестов. Такие технологии, как Dropout и L2-регуляризация, используются для повышения эффективности моделей. Материалы статьи представляют практическую ценность для исследователей в области искусственного интеллекта и робототехники, разработчиков программного обеспечения и компаний, занимающихся разработкой беспилотных летательных аппаратов.

Работа посвящена проблеме планирования маршрутов судов на акваториях с интенсивным движением. В условиях насыщенного трафика навигационная безопасность может быть обеспечена только при координации движения судов и реализации ими определенной схемы движения. В статье рассматривается задача планирования маршрута таким образом, чтобы он соответствовал практике судоходства, сложившейся в конкретном районе. Предлагаемый в работе метод планирования маршрутов основан на кластеризации данных о движении судов. Выделенные кластеры представляют собой области в трех- или четырехмерном фазовом пространстве с близкими значениями скоростей и курсов судов, на основе которых формируется граф возможных маршрутов. Особенностью подхода к построению графа является уменьшение числа вершин и ребер за счет моделирования выделенных кластеров охватывающими многоугольниками. В работе показано, что во многих случаях могут использоваться не только вогнутые, но и выпуклые многоугольники, что может дополнительно уменьшить мощность графа. В статье дается метрика расстояния между точками в фазовом пространстве, по которой ведется кластеризация данных, обсуждаются проблемы выбора параметров метрики и алгоритма кластеризации. Отмечается перспективность использования алгоритма DBSCAN. Работа сопровождается расчетами планируемых маршрутов судов на данных реальной акватории (Сангарский пролив). Приводятся результаты кластеризации данных о движении, выделения местоположения кластеров путем построения охватывающих многоугольников, вычисления маршрута судна. Отмечается, что рассматриваемая задача может быть актуальна в контексте перспективного развития автономного судовождения. В этом случае рассчитанный маршрут судна будет соответствовать движению других судов, находившихся на акватории ранее. Это позволит снизить вероятность возникновения опасных ситуаций при движении автономного судна в общем судопотоке.

В статье рассматривается задача построения туристического маршрута с заранее заданными точками начала и конца маршрута. Объекты делятся на два типа. Первые - обязательные, которые наверняка должны войти в результирующий маршрут. Вторые - дополнительные, посещение которых не является необходимым. Маршрут формируется с учетом приоритетов, заранее заданных для объектов туристом исходя из его интересов и предпочтений, при этом суммарное время посещения объектов не должно превышать заданного крайнего срока прибытия в конечную точку маршрута. Для решения поставленной задачи в статье предлагается подход, основанный на построении известными методами маршрута по основным объектам и дальнейшем его расширением с использованием муравьиных стратегий. С этой целью вводится понятие «сытости» муравья и вероятности возврата к основному маршруту, чтобы была возможность контроля оставшегося времени. В завершении статьи приводятся результаты вычислительного эксперимента, направленного на оценку влияния параметров муравьиного алгоритма на полученный маршрут и разработку рекомендаций по настройке этих параметров в зависимости от размерности задачи. Кроме того, проводится сравнительный анализ маршрутов, полученных предложенным алгоритмом и точным методом ветвей и границ по заданному набору объектов, по результатам которого сделан вывод об эффективности предложенного алгоритма.

Актуальность исследования обусловлена низким уровнем применения диалога на естественном языке в дистанционном обучении. Создание таких средств на основе искусственного интеллекта сделает процесс дистанционного обучения более доступным и привлекательным. В статье предлагается строить диалог на основе эталонных вопросов к содержанию дистанционного курса. Ответ выбирается на основе близости вопроса пользователя к эталону. В качестве множества ответов рекомендуется использовать структурные единицы дистанционного курса, а в качестве эталонных вопросов - соответствующие заголовки. Данные учебного диалога запоминаются и используются для расширения списка эталонных вопросов и обучения системы. Для контроля усвоения используется мера близости ответов обучаемого на контрольные вопросы и правильных вариантов ответов. Для формирования контрольных вопросов можно использовать словари дистанционных курсов и тестовые задания. Определение меры близости двух текстов предлагается выполнять с использованием косинуса эмбеддингов наиболее близких термов. Данные сравнения текстов по предложенной методике подтверждают ее возможность правильно оценивать близость текстов и обосновывают ее применение для организации диалога на естественном языке в дистанционном обучении.

Статья посвящена выбору технологического подхода к задаче переноса Windows-приложения, разработанного с использованием некроссплатформенной библиотеки компонентов пользовательского интерфейса и имеющего плагинную архитектуру, на операционную систему Linux. Описывается подход, который может применяться в случаях, когда гибкость и низкие накладные расходы более важны, чем возможность использования готового решения. В работе использованы методы системного анализа. Рассмотрены существующие варианты готовых решений и их элементов. Итоговое решение состоит в использовании разработки, управляемой моделями, для разделения компонентов, специфичных для платформы и независимых от нее, хорошо определенными программными интерфейсами. Разработанный вариант технологии порождения исходного кода из декларативного описания модели объектно-ориентированных интерфейсов позволяет организовать взаимодействие объектов, разделенных границей модулей, компиляторов и библиотек времени выполнения. С использованием стека технологий XML обеспечены валидация, автодополнение и преобразование декларативного описания модели в исходный код на языке С++. Представление интерфейсов основано на таблицах виртуальных методов, каждый из которых является функцией в стиле C. В качестве ссылки на интерфейс объекта используется структура, содержащая указатель на объект и указатель на таблицу виртуальных методов. Для каждого интерфейса генерируются определения функций, описания структуры таблицы виртуальных методов и ссылки на интерфейс, обертки для ссылок и базовые классы реализаций на C++. Технология успешно использована при разработке геоинформационной системы INTEGRO.

Статья посвящена разработке и возможности применения в регрессионном анализе новой математической формы связи между выходной переменной и входными факторами. Для этого использованы ранее изученные более простые модели модульной линейной регрессии, в которых один или несколько входных факторов преобразуются единожды с помощью операции модуль. Предложен симбиоз линейной регрессии и модульной регрессии с мультиарной операцией модуль. На его основе сформулирована многослойная модульная регрессия, выстроенная по принципу «модуль в модуле», т. е. на каждом новом слое используется модуль от величины предыдущего слоя. Задача оценивания многослойной модульной регрессии с заданным числом слоев методом наименьших модулей сведена к задаче частично-булевого линейного программирования. С помощью предложенных регрессий решена задача моделирования запасов древесины в Иркутской области. При этом построены однослойная, двухслойная и трехслойная модульные регрессии. Новые модели по качеству оказались существенно лучше линейной регрессии, причем, с увеличением количества слоев наблюдалось снижение суммы модулей остатков. В трехслойной модели все остатки получились нулевыми. Разработанный математический аппарат может успешно применяться для решения многих задач анализа данных.

На протяжении последних десятилетий одной из ключевых проблем эксплуатации магистральных нефтепроводов является образование асфальтосмолопарафиновых отложений (АСПО) и их оседание на внутренней стенке трубопроводов при перекачке высокопарафинистой нефти. Данный процесс характерен как для новых месторождений, расположенных в Западной Сибири, так и для находящихся на III стадии разработки месторождений с высокой степенью разведанности и постепенно снижающимся объемом добываемой нефти и ее качеством. Процесс парафинизации труб является негативным фактором как для процессов транспорта нефти, так и последующей диагностики магистральных нефтепроводов, снижая надежность нефтетранспортной системы. На сегодняшний день на практике борьба с АСПО осуществляется по двум направлениям: удаление сформировавшихся отложений путем пропуска внутритрубных очистных устройств и предотвращение их образования путем применения соответствующих ингибиторов. По результатам исследований, проведенных рядом ученых, в том числе авторами статьи, была рассмотрена и подтверждена экономическая обоснованность идеи об эффективности использования формируемого слоя АСПО на внутренней стенке трубопровода как дополнительного внутреннего теплоизоляционного слоя. На данный момент в промышленной эксплуатации отсутствует устройство, конструктив которого позволяет сформировать равномерный слой АСПО.

В данной статье рассматриваются существующие методы расстановки базовых станций локальной системы позиционирования в рабочей зоне. Выбор способа расстановки станций во многом определяет конечную точность и экономическую целесообразность всей проектируемой системы. Обзор научной литературы показал, что в настоящее время отсутствует универсальная методика размещения базовых станций в рабочей зоне позиционирования. Существующие решения реализуют либо один из стандартных подходов размещения станций по сетке, либо воплощают метод перебора множества комбинаций размещений. Метод расстановки станций по сетке не приспособлен к условиям проектирования системы позиционирования в рабочей зоне сложной формы, разделенной внутри различными перегородками и массивными объектами, так как не учитывает особенности распространения радиосигнала. Метод перебора различных комбинаций размещения базовых станций в большинстве программных реализаций сводится к минимизации влияния геометрического фактора (Geometric Dilution of Precision - GDOP) на погрешность измерений расстояний до станций и так же не учитывает искажения навигационного сигнала, вносимые при прохождении сквозь различные препятствия. Поэтому разработка методики размещения базовых станций локальной системы позиционирования является актуальной проблемой и именно ее решению посвящена статья. Согласно предлагаемой методике, рабочая зона, содержащая на своей площади массивные препятствия, разбивается на выпуклые свободные подобласти в соответствии с жадным алгоритмом, в которых и осуществляется расстановка базовых станций. По итогу работы над статьей выведены принципы для работы методики расстановки базовых станций и предложен универсальный алгоритм размещения станций в рабочих зонах с препятствиями.

Подвеска насосно-компрессорной трубы является конструктивным элементом, входящим в состав системы подводной добычи. Корпус трубодержателя является основой конструкции подвески насосно-компрессорной трубы и воспринимает скважинное давление и силу тяжести колонны свинченных труб, чья прочность и работоспособность играет решающую роль в обеспечении безопасности процесса добычи. Нарушение структурной целостности конструкции корпуса трубодержателя может вызвать необратимые катастрофические последствия. Недостаточно проработанные инженерные решения по конструктивному исполнению проточной части корпуса трубодержателя могут привести к увеличению местного гидравлического сопротивления, что способствует увеличению энергозатрат по перекачке газлифтовым способом добываемого флюида и, как следствие, снижению коэффициента полезного действия всей линии трубопровода добычи. В этой связи данная статья направлена на выявление степени влияния геометрических параметров проточной части корпуса трубодержателя на прочностные и гидравлические характеристики конструкции. В работе представлены результаты компьютерного моделирования корпуса трубодержателя в эксплуатационных условиях работы методом конечных элементов, а также методом конечных объемов с использованием расчетного комплекса Ansys. При конечно-элементном моделировании напряженно-деформированного состояния корпуса трубодержателя задача рассматривалась в рамках упругой постановки. Методом конечных объемов моделировалось однофазное течение газа при перепаде давления Δp =1 МПа между входом и выходом проточного канала с учетом модели турбулентности k-ɛ. По результатам моделирования были определены прочностные и гидравлические параметры конструкции. Представлены результаты расчетов эквивалентных напряжений, а также коэффициента гидравлического сопротивления для различных типов исполнения проточной части корпуса трубодержателя. Материалы статьи представляют практическую ценность для инженеров, занимающихся проектированием элементов системы подводной добычи.

В работе изучаются методы распознавания на видео специфического класса технологических операций ручного труда, который представляет собой последовательности движения кистей и пальцев рук. Технологическая операция здесь определяется как последовательность новых специфических символов жестового языка. Рассмотрены различные методы распознавания жестов на видео. Исследован двухэтапный подход: на первом этапе распознаются ключевые точки рук на каждом кадре с помощью открытой библиотеки mediapipe, на втором этапе покадровая последовательность ключевых точек трансформируется в текст с помощью обученной нейросети архитектуры трансформер. Основное внимание уделено обучению модели нейросети архитектуры трансформер на базе открытого датасета американского жестового языка (ASL) для распознавания предложений жестового языка на видео. Затронут вопрос применимости данного подхода и обученной модели ASL для распознавания технологических операций ручного труда с мелкой моторикой в виде текстовой последовательности. Полученные результаты могут быть полезны при исследовании трудовых процессов с быстрыми движениями и малыми отрезками времени в алгоритмах распознавания технологических операций ручного труда на видеоданных.

Спрос на электроэнергию в электрической сети меняется в зависимости от времени суток и потребностей потребителей. Реагирование на спрос - это изменение кривой потребительской нагрузки, сопровождающееся изменением цены на электроэнергию, в основном используемое поставщиками для ограничения пиков потребления. Уменьшение краткосрочного несоответствия между производством и потреблением помогает интегрировать в энергосистему возобновляемые источники электроэнергии, различные низкоуглеродные технологии, аккумуляторное хранение электроэнергии и электромобили. Одним из инструментов, используемых для сохранения баланса между производством и потреблением электроэнергии, являются умные счетчики, работающие в интеллектуальной сети. Подобные устройства широко распространены в США и странах Европейского союза, в том числе в жилом секторе. В Российской Федерации в настоящий момент внедрение интеллектуальных сетей в жилом секторе только начинается. В статье рассмотрена стохастическая модель потребления электроэнергии бытовыми приборами на основе теории сверток. Выполнен замер потребляемой мощности наиболее распространенными бытовыми приборами. Приведены несколько примеров составления профилей потребителей на основе полученных данных. Выявлены барьеры, возникающие при внедрении интеллектуальных систем энергоснабжения в Российской Федерации, а также причины, в связи с которыми растет заинтересованность поставщиков электроэнергии в интеллектуальных системах энергоснабжения.

Актуальность моделирования вынужденных колебаний микрокапельных агрегатов, входящих в состав магнитных жидкостей, связана с проблемой прогнозирования параметров рабочих тел новых устройств и с созданием новых магниточувствительных сред с управляемыми свойствами. Научный интерес обусловлен уникальной чувствительностью к магнитному полю микрокапельных агрегатов, что связано как с их высокой (для жидких сред) магнитной проницаемостью, так и низким межфазным натяжением на границе раздела агрегата с окружающей его жидкостью, что позволяет получать вынужденные колебания большой амплитуды, характер которых определяется параметрами агрегатов, напряженностью и частотой внешнего поля. Особенности вынужденных колебаний микрокапельных агрегатов при большой амплитуде мало изучены, в частности, представляет интерес разработка универсального метода моделирования, пригодного для проведения вычислительных экспериментов в широком диапазоне изменения межфазного натяжения и исследование возможности подавления колебаний с ростом частоты, проведенное в данной работе. В основу моделирования вынужденных колебаний положен энергетический подход и предположение о том, что форму удлиненного вдоль поля агрегата можно представить эллипсоидом вращения, а его намагниченность - линейной зависимостью от напряженности внешнего магнитного поля. Это позволило провести вычислительный эксперимент при изменении межфазного натяжения на порядок в диапазоне от 2∙10-6 Н/м до 2∙10-5 Н/м и получить удовлетворительное согласование с результатами натурных экспериментов. В результате вычислительного эксперимента установлено, что повышение межфазного натяжения приводит к уменьшению амплитуды колебаний и сокращению удлинения, т. е. подавляет колебания. Практическую ценность представляет прогнозирование деформации агрегатов под действием магнитного поля для разработки новых материалов с управляемыми свойствами.

Любой живой организм имеет собственное биологическое поле, зависящее как от характеристик и состояния живого организма, так и от факторов внешней среды. При информационном воздействии внешних факторов наблюдается изменение фрактальной структуры этого поля и образование особых хаотических сигналов, параметры которых могут служить основой для решения различных научных и практических задач. В статье представлена технология исследования электромагнитных полей биологических объектов на основе анализа изменения структуры хаоса широкополосных хаотических сигналов собственных электромагнитных излучений, генерируемых под действием внешнего информативного электромагнитного поля с заданной напряженностью и модуляционно-временными параметрами. Для оценки структуры хаотических сигналов предлагается использовать такие методы фрактального подхода, как отображение Пуанкаре, вычисление соответствующей размерности Хаусдорфа и параметров хаос-ритма. На основе проведенных экспериментов установлено наличие характерной зависимости параметров хаос-ритма собственных электромагнитных излучений биообъекта как от характеристик и состояния самого живого организма, так и от параметров, последовательности и скорости изменения внешнего информативного электромагнитного поля. Определена степень информационного воздействия внешнего электромагнитного поля на человека, которая может превосходить энергетическое по некоторым показателям почти в 4 раза. Доказана возможность использования предложенной технологии для решения различных научных и практических задач: медицинских исследований функционального состояния организма, оценки и контроля воздействия электромагнитных полей на здоровье человека, разработки средств защиты окружающей среды и человека от радиоизлучающих систем, обнаружения и распознавания биообъектов заданного класса.

Актуальность исследования обусловлена проблемой несвоевременности анализа состава жидких смесей при их изготовлении предприятиями пищевой, химической и нефтеперерабатывающей промышленности. Традиционный метод такого анализа проводится после формирования партии продукции, из-за чего предприятия терпят издержки, связанные с утилизацией брака партии продукции. Данная же статья посвящена разработке акустической измерительной системы анализа состава жидких веществ, способной использоваться для анализа различной жидкой продукции в промышленности в непрерывном режиме при транспортировке этой продукции по внутренней системе промышленного трубопровода, что позволяет выявить брак до формирования партии продукции, тем самым сократить издержки на утилизацию. Система, встраиваемая в трубопровод, содержит два измерительных канала, включающих два пьезоэлектрических приемника и один, общий для двух каналов, пьезоэлектрический излучатель. В рамках данной работы производится отбор оборудования на основе анализа повторяемости результатов исследований, в частности, рассматривается возможность применения того или иного генератора, формирующего возбуждающие сигналы для пьезоэлектрического излучателя. Исследуется возможность использования возбуждающих сигналов различной формы и/или длительности, производится оценка повторяемости на основании линейного коэффициента корреляции между несколькими повторениями экспериментов с одним типом возбуждающего сигнала. Анализируется необходимость наличия двух измерительных каналов. Материалы представляют практическую ценность для предприятий, выпускающих жидкую продукцию, а также для производителей аналитического оборудования.

В статье рассматривается подход к анализу и оптимизации эффективности сетевых организационных систем в условиях активизации процессов автоматизации и цифровизации. Выделен класс организационных систем с автоматизированными устройствами обслуживания, результатом деятельности которых является выполнение услуг. Включение в сетевую структуру сервисных автоматов определяет особенность решения задач анализа и оптимизации. Анализ базируется на имитационном моделировании исследуемого класса систем как систем массового обслуживания с варьируемой топологией каналов обслуживания. Поэтому оптимизируемыми переменными определены альтернативные переменные, характеризующие компоненты топологии, которые связаны с дублированием как компонентов, так и автоматизированных устройств в целом. К этим переменным добавлены переменные, влияющие на лояльность клиентов за счет предоставления скидок в определенные временные периоды. Оптимизационная модель представляет собой объединение формализованных описаний зависимостей от оптимизируемых переменных экстремального и граничных требований. В качестве экстремального требования определена необходимость максимизации дохода, а граничных - временные характеристики, связанные с временем простоя автоматизируемых устройств и временем простоя обслуживания. Алгоритмизация принятых решений по варианту топологии сетевой системы и механизму повышения лояльности клиента основана на объединении трех составляющих итерационного процесса поиска: анализа исследуемой организационной системы с использованием имитационной модели; имитацией направленного перебора при случайных значениях альтернативных переменных; окончательного выбора на множестве перспективных вариантов путем экспертного оценивания. Предложена структурная схема алгоритма, базирующегося на интеграции перечисленных составляющих.

Микросервисная архитектура (МСА) выступает как современный подход в разработке программного обеспечения, нацеленный на обеспечение гибкости, масштабируемости и устойчивости к изменениям требований со стороны бизнеса и технологий. Предмет данного исследования заключается в выявлении и анализе возможностей и рисков применения МСА в контексте операционных систем (ОС), что актуально на фоне все ускоряющейся цифровизации и повышения требований к программному обеспечению. Целью работы является оценка и прогнозирование роли МСА в будущем ОС, включая анализ текущих тенденций и предсказание развития на ближайшее десятилетие. Методология исследования базируется на сравнительном анализе микросервисных и монолитных архитектур, а также включает в себя рассмотрение данных из актуальных исследовательских работ, посвященных МСА. Основные результаты исследования подчеркивают значительное увеличение эффективности и производительности программных систем за счет внедрения МСА, что демонстрируется на примере ускорения разработки и улучшения возможности непрерывной интеграции и доставки (CI/CD), а также повышении отказоустойчивости систем. Также были выявлены и систематизированы ключевые риски и проблемы, связанные с применением микросервисов, включая сложности управления и потенциальные угрозы безопасности, что представляет собой необходимость в разработке специализированных инструментов и подходов к обеспечению безопасности и мониторинга микросервисных систем. Ценность данного исследования заключается в обеспечении глубокого понимания роли и места МСА в современных ОС, предоставляя комплексный анализ рисков и возможностей, что служит основой для разработки стратегий эффективного внедрения и использования микросервисов. Полученные результаты и рекомендации способствуют улучшению практических навыков и развитию концепций в области системной архитектуры, предоставляя ценные указания для ИТ-специалистов, системных архитекторов и разработчиков в области оптимизации программного обеспечения и повышения его надежности и производительности.

Математическое моделирование системы «расходомерная трубка - жидкость» представляет актуальное направление в инженерной и научной практике, поскольку позволяет оптимизировать конструкцию расходомерных трубок, оценить влияние различных факторов, таких как давление, температура, вязкость и состав жидкости на работу системы без необходимости проведения сложных и дорогостоящих натурных экспериментов. В связи с этим, данная статья направлена на разработку алгоритмов для реализации математической модели системы «расходомерная трубка - жидкость» кориолисова расходомера. В работе синтезирован алгоритм разработки численной модели в пакете мультифизического моделирования COMSOL Multiphysics, позволивший повысить достоверность моделирования, снизить трудоемкость создания и отладки за счет использования модульного принципа. Разработан вычислительный алгоритм и выполнено математическое описание расчета средней временной задержки сигналов датчиков кориолисова расходомера. Алгоритм использует метод линейной интерполяции на основе известных точек массивов данных, полученных в результате вычислительного эксперимента. Предложен алгоритм работы программы на языке Python с использованием Comsol API, автоматизирующий обработку массивов данных и расчет средних временной и фазовой задержек. Алгоритмы реализованы с использованием языка UML в программном продукте Enterprise Architect. Материалы статьи представляют практическую ценность для специалистов в области численного моделирования и оптимизации параметров кориолисова расходомера.

В статье рассматривается математическая постановка многокритериальной транспортной задачи с временными ограничениями. В качестве критериев в ней выступают стоимость перевозок, их важность и временные затраты на перевозки. Особенностью данной задачи является наличие временных ограничений, таких как временные окна у заказчиков и длительность пребывания транспортных средств в пути. В качестве решения многокритериальной задачи предлагается отбор точек, оптимальных по Парето, поскольку данный метод оптимизации имеет широкий спектр задач для применения. Приводятся формулировка парето-оптимизации и определение парето-оптимальности. Рассматриваются методы оптимизации по Парето: лексикографический метод и скаляризация, разновидностями которого являются метод ε-ограничений, в основе которого лежит градация критериев оптимизации в порядке убывания их важности, и метод линейной скаляризации, механизм работы которого основан на объединении всех функций оптимизации в одну. На примере рассматривается приведение формализованной многокритериальной транспортной задачи к виду, пригодному для осуществления скаляризации. Определение парето-эффективности представляется приемлемым для реализации его механизмов в составе адаптивной системы поддержки принятия решений, направленной на решение задач оптимизации в различных областях и оперирующей эвристическими алгоритмами.

В работе представлено описание марковской модели кибератак как метода анализа защищенности информации в автоматизированных системах. На основе представленной модели в работе дается описание двух метрик безопасности - среднего времени до отказа безопасности (среднее число переходов между состояниями в соответствующей марковской цепи до ее первого попадания в одно из поглощающих состояний) и среднего риска при отказе безопасности (сумма произведений ущербов при реализации каждой из кибератак на соответствующие вероятности реализации этих кибератак). Дается алгоритм оценки входных параметров на основе взаимосвязи баз данных угроз и уязвимостей CVE, CWE и CAPEC. Описанные в работе взаимосвязи позволяют вычислить вектор вероятностей возникновения кибератак и вектор ущербов от кибератак, которые формируются как входные данные для модели оценки защищенности. Также в работе рассматривается проблема численной оценки параметров через метрики CVSS. В исследовании демонстрируется, что вектор вероятностей отражения кибератак и вектор вероятностей «задержек» кибератак возможно получить только с помощью метода экспертных оценок, либо статистики. В работе также дается описание разработанного программного продукта, который позволяет выполнить оценку защищенности автоматизированной системы на заданном промежутке времени.

Одной из важнейших задач, с которыми сталкиваются разработчики пневматических систем автоматизации, является сокращение времени анализа и проектирования на научно-исследовательском этапе. Использование специализированного программного обеспечения позволяет значительно улучшить работу пневматических систем автоматизации. Моделирование пневматических роботов-манипуляторов позволяет определить уязвимые места, провести оптимизацию процессов управления, провести виртуальные испытания различных сценариев работы, что поможет улучшить планирование и управление, при этом достичь значительного повышения производительности и надежности работы системы. В статье представлена информационно-измерительная система для пневматического привода звеньев робота (манипулятора) специализированного промышленного назначения модели МП-11 в виде имитационной модели, которая реализована методом имитационного моделирования пневматических систем на базе пакета FluidSIM-P (FluidSIM Pneumatic) фирмы «Festo». Результатом работы информационно-измерительной системы являются графики переходных процессов перемещения штоков пневматических цилиндров, которые адекватно описывают реальный рабочий режим пневмопривода манипулятора МП-11. Материалы статьи представляют практическую ценность для специалистов, занимающихся проектированием и анализом систем автоматизации. Кроме того, результаты статьи могут быть полезны для студентов и исследователей, изучающих область автоматизации и системного проектирования. Любой, кто интересуется применением технологий автоматизации в различных сферах, найдет в статье ценную информацию для своей работы и исследований.

Рассмотрена проблема множественных сбоев, образующихся в микросхемах памяти бортовой аппаратуры космических аппаратов в результате воздействия отдельных ядерных частиц космического пространства. Обзор литературных источников показал, что опасность множественных сбоев реальна и будет увеличиваться по мере уменьшения технологических норм проектирования электронной компонентной базы. Двойные множественные сбои являются в настоящее время наиболее актуальной угрозой, так как их появление вызвано заряженными частицами с относительно небольшой энергией. Двойные сбои могут быть смежными и несмежными. Смежные двойные сбои вызваны одномоментным действием одной ядерной частицы. Несмежные сбои - это результат накопления однократных сбоев, произошедших в разное время в разных запоминающих ячеек одного слова памяти. При определенных условиях можно избежать появление двукратных несмежных ошибок. Для защиты от двойных смежных ошибок применимы коды для их исправления. Эти коды являются относительно новыми и обобщённое описание их построения отсутствует. Данные коды гарантировано исправляют однократные ошибки и двукратные смежные, но имеют существенную вероятность ошибочного исправления несмежной двойной ошибки. При переходе к практическому использованию для этих кодов необходимо определить требования к виду проверочной матрицы, найти общий алгоритм их построения для разной длины слова памяти при малой избыточности и высокой производительности при условии, что к корректирующим способностям кода предъявляются требования обнаружения и исправления только одиночных и двойных смежных ошибок и никаких дополнительных.

Актуальность исследования обусловлена тем, что важным фактором надежной эксплуатации воздушных линий электропередач является исправная работа гирлянд изоляторов, а повреждение изоляции гирлянд изоляторов может привести к увеличению токов утечки, энергетическим потерям, в том числе к аварийным ситуациям при повреждении изоляторов. Также к дополнительным потерям электроэнергии могут привести неблагоприятные метеорологические условия, такие как гололед, снег, дождь, туман, сильный ветер. В связи с этим, данная статья направлена на описание новой математической модели канала измерения механической нагрузки на изолятор для оценки технического состояния изоляторов, которая реализуется в виде отдельного блока информационно-измерительной системы дистанционного мониторинга изоляторов ВЛ, и снабжает оператора диспетчерского пункта актуальной информацией о текущем состоянии изоляторов, а также позволяет уменьшить число внештатных (аварийных) ситуаций путем своевременного ремонта или замены изоляторов. Ведущим методом при построении математической модели канала измерения механической нагрузки на изолятор является рассмотрение статической нагрузки с перспективой оценки процессов гололедообразования на проводах воздушной линии электропередач, позволяющий обеспечить фиксирование динамики нарастания механической нагрузки на изолятор (фиксация образования гололеда), а также без лишних трудозатрат и временных ресурсов создать удобную в использовании цифровую модель энергетической системы, предоставляющую возможность реализовать структуру, состояние и действие реальной энергосистемы с достаточной оперативностью, полнотой и достоверностью. В статье представлена последовательность измеренных значений датчика механической нагрузки на изолятор при квантовании во времени, которые далее сопоставляются с величиной статической нагрузки на изолятор, определяемой величиной веса провода на пролете воздушных линий электропередач, и в результате проводится оценка нарастания механической нагрузки на изолятор и фиксация образования гололеда на проводе воздушных линий. Материалы статьи представляют практическую ценность для оперативных служб электросетевых компаний.

В статье представлены подходы к прогнозированию динамики состояния обеспечивающих компонентов информационно-управляющих систем на примере моделирования энергосистемы производственного предприятия. Рассмотрен способ моделирования других типов обеспечивающих компонентов на основе предлагаемых подходов. Моделирование состояния энергосистемы производственного предприятия основано на ее представлении в виде множества Т-образных ячеек, состоящих из сопротивления, емкости и индуктивности. Прогнозирование изменения состояния обеспечивающих компонентов информационно-управляющей системы производится с использованием многослойной нейронной сети прямого распространения с учетом нелинейных факторов, определяемых внешним и внутренним состоянием производственной среды. В качестве независимых переменных используются параметры окружающей среды, данные об амортизации исполнительных механизмов и оборудования, нормативные производственные требования, в качестве зависимой - мощность энергосистемы предприятия. При этом расчет мощности производится на основе описанной модели энергосистемы с использованием Т-образных ячеек. Обучение модели производилось на основе накопленных данных. Полученные результаты моделирования состояния обеспечивающих компонентов информационно-управляющих систем показывают, что использование для прогнозирования динамики модели нейронной сети прямого распространения с одним скрытым слоем и шестью узлами в нем позволяет получить точный прогноз мощности с учетом различных нелинейных факторов. Представлены экспериментальные данные, доказывающие эффективность предлагаемых авторами подходов к прогнозированию состояния обеспечивающих компонентов.

Метод автоматизированного проектирования экзоскелета нижних конечностей с применением параметрического дизайна предназначен для создания медицинских экзоскелетов нижних конечностей под антропометрические параметры оператора, что позволяет снизить погрешность совмещения осей движения суставов экзоскелета и осей движения суставов оператора. Метод основывается на перестроении эталонной модели экзоскелета нижних конечностей под антропометрические данные оператора и включает в себя следующие проектные процедуры: процедуру снятия мерок с оператора, снятие изображения, полученного в результате 3D-сканирования, заполнение формы приложения, учитывающего эксплуатационные требования, вывод перестроенной модели экзоскелета и сопутствующей документации. Для определения элементной базы экзоскелета используется база данных электрорадиокомпонентов, подбираемых под эксплуатационные требования. Для построения каркаса, соответствующего антропометрическим данным, используется предварительно созданная эталонная модель экзоскелета нижних конечностей. Для апробации модели метод также включает в себя виртуальную симуляцию работы через наложение перестроенной модели экзоскелета на 3D-модель оператора, полученную в результате 3D-сканирования, с последующей проверкой анимации движений и совмещения коллизий моделей. Для проверки эффективности было произведено тестирование построения экзоскелетов под антропометрические данные пользователя ручным и автоматическим способами.

В статье обосновывается необходимость осуществления управления процессом классификации информационных сигналов на основе простой и двухсвязной марковских моделей. Показана возможность объединения полученных ранее моделей и алгоритма классификации в систему принятия решений в целях классификации информационных сигналов (случайных процессов) по критерию максимизации апостериорной вероятности. Предлагается структурная схема системы принятия решений, приводится описание разработанных программных компонентов, последовательно реализующих как вспомогательные, так и базовые процедуры, позволяющие реализовать синтезированные ранее марковские модели и методы оценки их параметров, а также алгоритм классификации. Приводится описание возможности обучения алгоритма классификации как «с учителем», так и в режиме «самообучения», определены объемы выборок предоставляемых отсчетов исследуемых сигналов для формирования баз данных марковских моделей сигналов, марковских моделей классов сигналов. Представлены результаты статистического имитационного моделирования зависимости вероятности ошибки от объема обучающей выборки. Предложены структурные схемы некоторых программных компонентов системы принятия решений. Рассмотрены результаты реализации разработанных ранее моделей, методов и алгоритмов, в виде программных средств, показаны функциональные возможности применения данных средств в составе системы принятия решений. Приведены результаты расчетов, показывающие адекватность получаемых решений и функциональность разработанных программных средств. Делаются выводы о возможности применения системы принятия решений в различных предметных областях, в том числе при классификации состояний сердечно-сосудистой системы пациента по наблюдаемым ритмограммам.

В статье рассматривается анализ адекватности марковских моделей параметров частично-когерентных сигналов в радиотехнических системах на основе стохастических дифференциальных уравнений, проведенный в программной среде MATLAB. Представлены результаты моделирования одномерных негауссовских и гауссовских непрерывных, дискретно-непрерывных и смешанных случайных процессов. Методом функциональной (квазигауссовской) аппроксимации осуществляется представление многомерной плотности распределения вероятностей через одномерные плотности компонент и элементы корреляционной матрицы векторного случайного процесса. Для полученных в результате такого представления многомерных плотностей распределения вероятностей и синтезированных на их основе многомерных стохастических дифференциальных уравнений рассмотрено моделирование векторных случайных процессов, описывающих параметры частично-когерентных сигналов в непрерывных каналах связи. Производится оценка соответствия полученных моделей теоретическим распределениям по критерию согласия Колмогорова-Смирнова. Исследуются диапазоны изменений параметров, входящих в состав СДУ, при которых модель можно считать состоятельной, а также влияние параметров на форму рассматриваемых распределений. По полученным результатам можно оценить диапазоны изменения параметров моделей, определяющих вид стохастических дифференциальных уравнений, при которых выполняются требования адекватности полученных моделей частично-когерентных в пространственном и частотном смысле сигналов в радиотехнических системах.

Актуальность исследования обусловлена необходимостью получения аналитических выражений приближенных решений сложных технических задач, математическое описание которых, приводит к краевым задачам для систем дифференциальных уравнений в сетеподобных областях и, в частности, на графах. В статье представлена постановка начально-краевой задачи для неоднородного уравнения переноса сплошной среды в n-мерной сетеподобной области. В случае n=1 предлагается символьный метод решения рассматриваемой начально-краевой задачи на графе-дереве. В основе алгоритма лежит аппроксимация частной производной по временной переменной разностным отношением (используется двухслойная аппроксимационная схема) и последующее применение преобразования Лапласа к полученной дифференциально-разностной системе. Представлена блок-схема алгоритма, приведено описание структуры программного комплекса на основе разработанного алгоритма. Программный комплекс разработан на языке программирования Java. Для ввода исходных данных начально-краевой задачи и вывода решения используется веб-интерфейс программного комплекса на основе фреймворка Spring. Для иллюстрации работы программного комплекса рассматривается пример решения начально-краевой задачи с пошаговой демонстрацией результатов расчетов. Материалы статьи представляют практическую ценность для специалистов в области анализа прикладных задач сетевой гидродинамики, теплотехники, а также анализе диффузионных процессов биофизики.

В статье приведены результаты исследования, включающего формирование оптимизационной модели и интерактивной процедуры принятия структурно-компонентных решений на основе принципов построения интегрированной САПР киберфизических систем (КФС). Приведено описание по пяти основным уровням, в рамках которых реализуется процесс проектирования КФС. Рассмотрены некоторые подходы, которые использовались авторами в ходе проектирования элементов проектирования КФС. Дано описание того, каким образом происходит формирование оптимизационной модели структурно-компонентного синтеза. Приведены основные компоненты такой оптимизационной модели. Структурные элементы КФС описываются на основе совокупности сформированных множеств. Выделены три группы показателей в модели. К первой группе отнесены надежность и стоимость, которые вычисляются для всей КФС в целом. Ко второй группе отнесем показатели, вычисляемые для некоторых цифровых нитей. Третья группа показателей связана с принципом охвата всего жизненного цикла КФС от проекта до эксплуатации. Приведена интерактивная процедура принятия структурно-компонентного проектного решения. Генерация вариантов решений осуществляется в автоматическом режиме рандомизированного поиска за счет замены булевых переменных на случайные булевы переменные.

В ходе исследований был разработан новый метод моделирования, который позволяет адаптировать электромагнитный отклик среды спонтанно упорядоченного нанокомпозита во времени, используя концепцию временно эффективной среды, которая может быть использована для создания новых наноструктурированных материалов с заданными электрофизическими свойствами. При помощи компьютерных технологий и математических методов было проведено моделирование диэлектрической проницаемости темпоральных нанокомпозитов с сложной структурой. Представлена математическая модель, разработанная для описания диэлектрической проницаемости темпоральных нанокомпозитов. В модели учитываются различные факторы, такие как геометрические параметры наночастиц, их концентрация, ориентация и характеристики диэлектрической матрицы. С использованием предложенной модели проведены численные эксперименты для оценки влияния структурных особенностей на диэлектрическую проницаемость темпоральных нанокомпозитов. В работе изучено распределение электрического поля во временной области для нанокомпозитов сложных конфигураций и обладающих диэлектрической проницаемостью, меняющейся во времени периодически. В ходе исследования показана возможность применения модели эффективной среды в задачах проектирования темпоральных нанокомпозитов сложных конфигураций. Результаты исследований могут быть использованы в практико-ориентированных задачах, связанных с проектировкой метаматериалов с заданными электрофизическими свойствами.

В статье показаны возможности применения методов машинного обучения для построения и анализа системы аутентификации на основе динамики нажатий клавиш. В работе обоснована необходимость улучшения многофакторной системы аутентификации. Предложен способ классификации работ поведенческой биометрии для сравнения и использования результатов исследований. Рассмотрены базовые возможности обработки и генерирования динамических и статических признаков динамики нажатий клавиш. Протестированы различные комбинации наборов признаков и выборок обучения, описана лучшая комбинация с равной частой ошибок (Equal Error Rate) 4,7%. Итеративный анализ качества системы позволяет установить важность первых символов последовательности ввода, а также нелинейную взаимосвязь степени ранжирования модели и EER. Высокие показатели, достигнутые бустинговой моделью, свидетельствуют о значительном потенциале поведенческой аутентификации для дальнейшего улучшения, развития и применения. Приводится значимость данного метода, его практическая полезность не только в задаче аутентификации, перспективы развития, включая использование нейросетевых методов и анализ динамики данных. Несмотря на достигнутые результаты, отмечается необходимость дальнейшей работы над моделью, включая разработку дополнительных моделей кластеризации, классификации, изменение набора признаков и построение каскада. Подчеркивается важность исследуемой области, способной принести значительный вклад в развитие информационной безопасности и технологий.

Работа посвящена проблеме безопасности систем распознавания изображений, основанных на использовании нейронных сетей. Подобные системы применяются в различных областях и крайне важно обеспечить их безопасность от атак, направленных на методы искусственного интеллекта. Рассмотрены сверточная нейронная сеть ResNet18, проверочное множество ImageNet для распознавания объектов на изображении и отнесения его к классу и состязательные атаки, которые направлены на изменение изображения, обрабатываемые данной нейронной сетью. Сверточные нейронные сети детектируют и сегментируют объекты, которые находятся на изображениях. Атака совершалась на этапе детектирования для того, чтобы не распознавалось присутствие объектов на изображении, а также на этапе сегментации, измененное изображение относило распознанный объект к другому классу. Реализована серия экспериментов, которая показала, как состязательная атака изменяет разные изображения. Для этого взяты изображения с животными и на них совершена состязательная атака, анализ результатов позволил определить количество итераций, необходимых для совершения успешной атаки. Также проведено сравнение исходных изображений с их модифицированными в ходе атаки версиями.

В статье рассматривается проблематика применения нейронных сетей семейства ART для оптимизации процесса принятия решений в системах управления рисками. Преимущества такого подхода, такие как способность быстро реагировать на новую информацию и гибкость в обучении, сопоставляются с недостатками, включающими сложности настройки параметров и интерпретации результатов. В следующей части статьи будут изучены различные способы обучения ART-сетей, включая методы без учителя (unsupervised learning) и с учителем (supervised learning), а также ключевые моменты настройки параметров сети. Поднимаются возможные проблемы, связанные с качеством входных данных и сложностью интерпретации выходных данных. В статье также представлен конкретный пример использования нейронных сетей типа ART в сфере строительства для оценки рисков и принятия обоснованных решений. В заключении статьи делается акцент на перспективах использования нейронных сетей семейства ART для кластер-анализа рисков, выявления связанных факторов и группировки их для более эффективного управления. Обсуждаются возможности дальнейшего развития методов принятия решений в управлении рисками с применением нейронных сетей типа ART и их потенциал для обеспечения более точных и прогностических практик.

Актуальность данной работы связана с расширяющимся применением информационных систем и моделей, позволяющих отслеживать динамику ключевых показателей функционирования предприятий и принимать соответствующие организационно-управленческие решения. При работе с информационными моделями предприятий необходимо обращение к массивам данных, что может повлечь проблемы с временем на анализ данных и обработку запросов. При рассмотрении этой задачи важно учитывать размеры и структуру базовых информационных массивов, хранящих основные данные предприятия. В связи с этим, в данной работе рассматривается целесообразность объединения массивов, отражающих состояние объектов определенных цехов машиностроительного предприятия. Показано, что выигрыш от такой операции возможен за счет уменьшения времени операций с массивом. Предложена задача для нахождения оптимальной структуры состава полученных базовых массивов, характеризующихся оптимальным временем актуализации. Для решения данной задачи предлагается алгоритм для объединения основных массивов. Проводится анализ целесообразности процесса объединения, в результате которого определены условия, при которых такое объединение целесообразно. Для алгоритма предложено использование метода «ветвей и границ». Предложенный алгоритм позволяет принять оптимальное решение по выбору состава базовых массивов и позволяет объединять базовые массивы данных информационной модели предприятия, обеспечивая сокращение суммарного времени обращения к данным.

В статье рассматривается подход к интеллектуализации управления в организационных системах, нацеленных на обеспечение эффективности взаимодействия производителей и потребителей результатов деятельности с использованием цифровых технологий и оптимизационного моделирования. В условиях активной цифровизации бизнеса выделен класс организационных систем с цифровым концентратором результатов деятельности. Показано, что при организации взаимодействия производителей и потребителей управление направлено не только на согласование объектов торговых операций, но и на регулирование объектов информационных потоков с целью снижения затрат на цифровой трансфер. При этом возникает две оптимизационные задачи, связанные с различными схемами распределения объемов информационных потоков со стороны производителей и потребителей. В первом случае оптимизируемыми переменными являются коэффициенты распределения планового объема потока, поступающего в цифровой концентратор, между объектами-производителями с учетом вариантов продвижения. Экстремальное требование обеспечивает минимизацию затрат, а граничное - связано с планируемым максимальным и минимальным уровнем доходов объектов от обмена информацией с потребителями. Алгоритм принятия решения совмещает случайный выбор значений коэффициентов на заданном интервале с последующей их настройкой с использованием градиентного поиска. Выбрано правило останова итерационного процесса, при выполнении которого определяется оптимальное распределение информационных потоков между объектами. Во втором случае строится оптимизационная модель, в которой оптимизируемыми переменными являются коэффициенты распределения планового объема информационного потока между производителями с учетом зарегистрированных цифровым концентратором категорий результатов деятельности.

В статье предложены структурные решения, связанные с построением системы управления инвестированием многообъектной организационной системы и ее детализации для принятия управленческих решений на стадиях формирования и реализации программы развития. Показано, что структуризация процесса управления определяется особенностями ряда составляющих: информационного обеспечения, требований управляющего центра, механизмами экспертного оценивания, необходимостью балансировки инвестиций на стадии формирования программы развития и ребалансировки - на стадии реализации. Интеллектуальная поддержка принятия управленческих решений осуществляется с использованием мониторинговой информации, прогностического и оптимизационного моделирования. Обоснована последовательность процедур в рамках структурной схемы управления процессом балансировки инвестиций при формировании программы развития многообъектной организационной системы. Указаны процедуры, которые требуют для своей реализации привлечения экспертных оценок. Рассмотрен переход к оптимизационному моделированию на основе трансформации требований управляющего центра в формализованное описание экстремальных и граничных требований. Возможности структуризации управления процессом ребалансировки инвестиций при реализации программы развития многообъектной организационной системы определены исходя из наличия информационных ресурсов, позволяющих сформировать временные ряды показателей эффективности и на этой основе обучить прогностические модели. Охарактеризованы задачи и методы оптимизации процесса принятия управленческих решений с использованием прогностических моделей.

В статье показаны возможности применения семантического анализа постов пользователей социальной сети ВКонтакте для мониторинга и прогнозирования депрессии. Подчеркивается серьезность проблемы депрессии, ее негативное влияние на здоровье и социум, а также актуальность ранней диагностики и помощи. В работе также обоснована необходимость и перспективы анализа данных русскоязычных социальных сетей для предотвращения развития депрессии у пользователей. В статье предложен подход, который позволяет проводить анализ текстовых данных и использовать логистическую регрессию для классификации пользователей по наличию депрессии. Результаты исследования показывают высокую точность модели с использованием логистической регрессии, что представляет потенциал для автоматизации процессов выявления и поддержки пользователей, страдающих депрессией по данным пользовательской информации в социальных сетях. Также приводится значимость данного метода, его практическая полезность для персонализированных интервенций, преимущества и перспективы развития, включая использование нейросетевых методов и анализ динамики данных. Несмотря на достигнутые результаты, отмечается необходимость дальнейшей работы над моделью, включая изучение других методов машинного обучения и учет изменений в психическом состоянии пользователя со временем. Развитие методов прогнозирования депрессии на основе данных социальных сетей, предложенных в статье, является важным направлением, способным принести значительный вклад в области психологии, здравоохранения и информационных технологий.

Проблема распределения и эксплуатации парковочных мест является важной частью исследований в области интеллектуального транспорта. В последние годы в связи с резким увеличением числа автомобилей выразилась проблема ограниченности ресурсов парковочных мест. Эффективное управление парковками требует анализа огромного массива данных и проведения моделирования для оптимизации использования парковочных мест. Внедрение и функционирование умного платного парковочного пространства в г. Владивостоке создает интересную прикладную область для интеллектуального анализа данных и машинного обучения. В исследовании используются масштабный набор данных об исторических транзакциях по парковке во Владивостоке, включая тип транспортного средства, время, местоположение, продолжительность сессии и другие критерии для создания модели данных, отражающей взаимосвязь между ценами на парковку, спросом и доходами. В статье описывается механизм создания модели данных, включающей в себя все важные аспекты функционирования платных парковок и факторы, влияющие на заполняемость. Использование этой модели позволит проводить машинное обучение, применять модели и оценивать эффективность их применения. Исследование также определяет ключевые факторы, влияющие на спрос на парковку, такие как время суток, день недели, местоположение и др. Модель данных и идеи, полученные в результате этого исследования, могут быть использованы правительствами и собственниками для оптимизации использования платных парковок и улучшения управления дорожным движением в умных городах. Подход, представленный в этой статье, можно применить к другим городам для создания систем ценообразования на основе данных, отвечающих конкретным потребностям и характеристикам каждого города.

В статье рассматривается использование результатов анализа динамики показателей заболеваемости и диспансеризации населения региона на основе визуального и прогностического моделирования многолетней медико-статистической информации. В качестве группы заболеваний выбрана артериальная гипертензия. Использованы данные медицинской статистики Воронежской области за 2013-2022 годы. Предложено провести визуальное моделирование временных рядов, характеризующих динамику показателей заболеваемости и диспансеризации, на основе анализа их графического представления и использования механизмов наглядно-образной интуиции человека при сопоставлении результатов визуализации. Визуальное моделирование позволило охарактеризовать тенденцию ежегодного прироста уровня заболеваемости артериальной гипертензией взрослого населения Воронежской области и установить важную для принятия решений органами управления здравоохранением информацию о периодах снижения темпа роста заболеваемости. Другой важной для органов управления оценкой является адекватность процесса диспансеризации тенденциям в динамике заболеваемости, которая устанавливается путем сопоставления результатов визуализации и определяется совпадающими изменениями при графическом представлении временных рядов соответствующих показателей. Для использования результатов прогностического моделирования в первую очередь по величине среднеквадратичной ошибки прогноза динамики временных рядов сравнивается ряд методов: авторегрессионное интегрированное скользящее среднее, простое экспоненциальное сглаживание, метод линейного Хольта, тройное экспоненциальное сглаживание. Сделан вывод о том, что первый метод показывает наилучший результат, а прогнозные оценки подтверждают результаты визуального анализа. Эти оценки ориентируют органы управление здравоохранением сохранять в будущие временные периоды темпы роста ресурсного обеспечения, выделяемого на проведение диспансеризации в регионе.

В период прохождения службы в уголовно-исполнительной системе сотрудники постоянно совершенствуют свои знания, умения и навыки в рамках служебной подготовки. В статье рассматривается задача распределения времени обучения по направлениям подготовки для обеспечения максимального значения минимальной средней оценки по каждому направлению. Разработан алгоритм решения, на первом шаге которого определяется максимальное повышение минимальной средней оценки по одному направлению и количество времени, которое на это требуется. Если полученное значение оценки меньше средних оценок по другим направлениям, то на втором шаге определяется максимальное повышение нескольких минимальных средних оценок и требующееся количество времени. Определен вид зависимости приращения средней оценки по направлениям подготовки от времени обучения аппроксимацией статистических данных, позволяющий получить аналитическое решение поставленной задачи. Также проведен анализ возможности применения для аппроксимации степенной и экспоненциальной зависимостей, позволяющих получить приближенное решение задачи численными методами. Полученные значения коэффициента детерминации подтвердили высокую достоверность аппроксимации. Представлены графики зависимостей. Приведены два примера аналитического решения поставленной задачи, иллюстрирующие применение предложенного алгоритма. В первом примере начальные средние оценки подготовки сотрудников по всем направлениям одинаковые, во втором примере - средние оценки различные.

Связь понятий «безопасность» и «развитие» неразрывна, поскольку безопасность - это процесс, а не состояние. Сохранение региональной социально-экономической системы как цель обеспечения безопасности достижимо при хроноцелостном протекании процесса сохранения развития как сегодня, так и в долгосрочной перспективе. В работе излагаются теоретические и методологические основы энергетической потоковой концепции для региональных социально-экономических систем. На основе данной концепции предлагается и тестируется возможность применения комплексной модели оценки энерго-экологического развития и энергетической безопасности в условиях перехода к устойчивому развитию развивающихся экономик на примере группы стран-членов БРИКС (за исключением Эфиопии, Ирана и ОАЭ). В качестве ключевого показателя энергетической безопасности и развития региональной социально-экономической системы вводится технологический обобщенный КПД. Сравнительная оценка экономик стран БРИКС произведена по следующим показателям: технологическая полная мощность, экономическая полная мощность, технологическая полезная мощность, экономическая полезная мощность, отношение технологического КПД к экономическому КПД. В результате анализа установлено, что Египет среди стран БРИКС (за исключением Эфиопии, Ирана и ОАЭ) имеет наибольшие темпы роста технологической полезной мощности. Также по результатам исследования был составлен рэнкинг энергетической безопасности на примере выборки стран.

В статье представлены алгоритмы реконструкции, расчета параметров камней и визуализации трехмерных объектов почек и камней по данным, полученным после детектирования нейросетью 2D-объектов на медицинских изображениях, полученных в результате компьютерной томографии внутренних органов человека. Алгоритмы позволяют выполнить восстановление (сборку) объектов почек и камней, расчет физических параметров камней, выполнить плоскую и трёхмерную визуализацию камней. Программная реализация алгоритмов позволяет получить размеры найденных конкрементов в почках, визуализировать распределение плотности внутри камня, визуализировать расположение найденных камней в почке, что упрощает поддержку принятия врачебных решений при постановке диагноза и последующего планирования оперативного вмешательства при проведении процедуры дробления камней с применением лазерной установки. Предложенные алгоритмы и модели были реализованы в прототипе системы поддержки принятия врачебных решений в хирургии и урологии с использованием технологий компьютерного зрения в составе программных модулей. Использование разработанных алгоритмов послойной сборки камней и почек в прототипе системы поддержки принятия врачебных решений в хирургии и урологии с применением компьютерного зрения сокращает время на постановку диагноза и планирование операции по дроблению камней, а также помогает избежать ошибок в определении расположения камней внутри почки и, тем самым, уменьшить вероятность травмирования пациента.

Методы машинного обучения широко используются для построения медицинских прогностических моделей. В то же время, наряду с методами, основанными на классической статистике, применяются байесовские методы, которые наиболее эффективны при малых объемах выборки. В данной работе построен ряд моделей прогнозирования биовозраста пациента на основе его функциональных данных с использованием как классических методов машинного обучения, так и байесовского подхода. В качестве данных использовались результаты кластеризации, проведенной нами ранее в предыдущем исследовании на материале медицинских организаций -quot;Свердловский областной клинический психоневрологический госпиталь для ветеранов войн-quot; и «Институт медицинских клеточных технологий» за 1995-2022 гг. в объеме 6440 записи, где было получено 4 кластера, разделенных по полу и статусу пациента (стационарный и амбулаторный). Исходя из предположения, что пациенты в амбулаторном статусе имеют наименьшую разницу биологического и календарного возраста и, поэтому, вносят меньшую ошибку в точность модели, чем пациенты в стационарном статусе, принято решение строить модели только для пациентов в амбулаторном статусе. В работе построен набор моделей для 2 кластеров - кластера мужчин в амбулаторном статусе (объем выборки 344 записи) и кластера женщин в амбулаторном статусе (объем выборки 991 запись). Анализ распределения возраста в каждой группе показал двумодальное распределение с границей при значении 40 лет. Поэтому группы были разделены по возрасту на две части: до 40 лет и после. Для выбора классических моделей машинного обучения использовалась платформа lazypredict. Для каждой группы выбирались 4 метода, дающие наибольшую точность и строились модели на их основе, а также использовались ансамбли моделей - stacking и votinmg. Точность моделей на тестовых данных составила от 4,1 до 6,3 лет. В байесовском подходе построена линейная многофакторная модель регрессии с заданным априорным распределением коэффициентов регрессии. Точность моделей составила от 4,9 до 6,6 лет.

В результате проведенных исследований разработан метод классификации адаптационного потенциала организма человека. Метод основан на использовании данных, которые получают при проведении функциональной пробы, ассоциируемой с функцией Хэвисайда, путем проведения которой получают модель переходного процесса в живой системе. Представляя живую систему квазилинейной, на основе ее импедансной модели получают спектральные характеристики живой системы, на основе которых формируют дескрипторы для модели машинного обучения. Для получения импедансной модели живой системы предложена методика трехфазного эксперимента. Методика трехфазного эксперимента заключается в моделировании функции Хэвисайда в процессе выполнения велоэргометрической функциональной пробы на трех уровнях функционального состояния организма человека. Это позволяет вычислять дескрипторы для трех «ветвей» классификатора адаптационного потенциала. Классификатор адаптационного потенциала включает драйвер построения линейной импедансной модели живой системы, формирователь дескрипторов и модуль принятия решений. В качестве линейной импедансной модели живой системы используется амплитудно-фазочастотная характеристика четырехполюсника, построенная по переходной характеристике модели живой системы, а дескрипторы вычисляются по импедансной модели Войта, адекватной экспериментально полученной амплитудно-фазочастотной характеристике модели живой системы. Проведены оценки показателей качества дихотомического классификатора адаптационного потенциала на экспериментальной группе студентов и аспирантов, разделенных на два класса посредством показателя активности регуляторных систем. Они показали, что уровень истинно положительных и истинно отрицательных результатов при классификации неизвестных примеров в удовлетворительной степени соответствуют экспертным оценкам. Это позволяет рекомендовать его для использования в практической медицине, например, в биотехнических системах реабилитации, спортивной медицине, а также для контроля динамики функционального состояния пациента в процессе лечения.

Научные исследования разошлись в интерпретации активности первичной моторной коры головного мозга. Различные исследования показали, что первичная моторная кора активируется только во время физических двигательных задач. В то время как другие исследования показали, что аналогичную измеримую активность можно наблюдать и записывать, когда моторная кора возбуждается или стимулируется во время мысленного представления движения. Таким образом, целью данного обзора было сравнение триггеров активации моторной коры во время физического выполнения и мысленного представления движения путем регистрации сигналов мозга, возникающих в результате стимуляции, с использованием метода функциональной спектроскопии ближнего инфракрасного диапазона на основе нейронного интерфейса (интерфейс мозг-компьютер). Данное исследование выявляет характерные черты и сравнения на основе различных подходов к анализу и систематической реализации целевых триггеров активации моторной коры во время обучения на нейронном интерфейсе (fNIRS). Основываясь на вышеизложенном, в заключение данного обзора подчеркивается, что триггеры активации коры головного мозга в целом и под разными названиями вызывают активность, которая может быть зарегистрирована путем измерения различных изменений, происходящих в концентрации гемоглобина. Иными словами, как выполнение физических задач, так и сходные ментальные представления движения вызывают ощутимую активность в моторной коре. Это предоставляет обоснование для протезирования, реабилитации и других применений. Кроме того, это стимулирует будущие исследования по выявлению положительных триггеров активации коры для изучения психологических состояний когнитивных функций и определенных патологических состояний, а также нейрофизиологических исследований.