Научный архив: статьи

Цель. В статье в рамках модели Пуассона, применяемой при анализе потоков отказов элементов систем АЭС, описан подход к формированию групп однородности, т. е. максимально широких групп однотипных элементов, для которых интенсивности отказов можно полагать неизменными. Выделение таких групп позволяет объединять эксплуатационные данные по отказам и наработкам оборудования, что повышает качество статистических оценок интенсивностей отказов при оценке надежности систем, составленных из высоконадежных элементов.

Методы. При формировании групп предлагается использовать методы: структурный (на основе симметричности позиций однотипных элементов в составе резервированных каналов систем, позволяющий объединять элементы в составе одной системы) и статистический (использующий результаты статистического теста проверки гипотезы на однородность любых объединяемых групп однотипных элементов). Приведено обоснование применения структурного метода. Предложен статистический тест, основанный на отношении оценок дисперсий интенсивностей отказов без учета и с учетом предположения об однородности объединяемых данных. Исследованы свойства теста, получены соотношения для первых двух моментов его статистики. Показано, что дискретное распределение статистики при большом числе объединяемых групп может быть описано гамма распределением. Предложено правило для определения областей принятия и отклонения основной гипотезы.

Результаты. Представлен пример применения статистического анализа объединения данных по 10-ти группам электроприводных клапанов разных систем АЭС. На основе полученной оценки статистики теста сделано заключение о необходимости исключения из общей популяции группы с резко выпадающей частной оценкой интенсивности отказов. Для оставшихся групп проведена повторная проверка на однородность, получен результат, позволяющий объединить данные 9-ти групп. В статье также представлено обсуждение подходов к решению задачи оценки параметров надежности оборудования новых АЭС, когда эксплуатационной информации недостаточно для получения представительных оценок показателей надежности. Для подобных задач предложено применять эмпирический метод Байеса, в котором априорное распределение формируется на основе метода объединения данных объектов-аналогов с учетом возможной их неоднородности. Показано, что данный метод, ориентированный на конструирование априорных распределений на основе максимума функции правдоподобия также может быть полезен и для решения задач проверки однородности, рассмотренных в статье. На основе предложенных методов разработан общий подход к решению задач оценки надежности высоконадежных систем АЭС с использованием информации, полученной при эксплуатации как объекта анализа (конкретной АЭС), так и аналогичных объектов (референтных АЭС, АЭС с одинаковым типом атомного реактора). Данный подход также эффективен при разработки ВАБ для проектируемых АЭС и АЭС, находящихся на начальном периоде эксплуатации.

Постановка задачи: выявление нештатных ситуаций на железной дороге для обеспечения безопасности и оптимизации процессов, включая наблюдение за состоянием занятости, движением поездов, погодными условиями и другими факторами, способными привести к возникновению ситуаций.

Целью работы является разработка специализированного программного обеспечения с использованием данных кластерного анализа для выявления причин аварийных ситуаций на железнодорожном транспорте России, что крайне важно из-за его значительного уровня общественной безопасности и нестабильности в стране, а также из-за возможных угроз, связанных с возможными ситуациями, особенно при перевозке грузов.

Используемые методы: кластерный анализ для систематизации хороших видов аномалий, возникающих на железнодорожном транспорте, с учетом таких параметров, как источник возникновения проблем, географического положения и временных характеристик. Они предпочитают выявлять факторы группы событий и лучше понимать их природу, а также оценивать эффективность предотвращения возникновения ситуаций.

Результат: с использованием метода кластерного анализа данных выявление основных признаков, конференций на основе непривычных обстоятельств в функционировании железнодорожного транспорта. Это приводит к существенным результатам, включая идентификацию различных категорий нештатных ситуаций, оптимизацию мер безопасности и повышение результативности железнодорожной системы. Элементами новизны представленного решения является применение кластерного анализа для выявления признаков, особенностей и проявлений, проявляющихся в данных, связях с вариациями на схемной дороге.

Теоретическая/практическая эффективность состоит в выработке рекомендаций в рамках стратегии, повышения безопасности и в конечном итоге достижения общей эффективности транспортной системы в долгосрочной стратегии.

Статья посвящена некоторым аспектам внедрения искусственного интеллекта в процесс принятия управленческих решений в менеджмент организации. Искусственный интеллект (ИИ) на сегодняшний день является неотъемлемым атрибутом современного информационного времени. С помощью возможностей применения ИИ организации могут легче внедрять в сферу своей деятельности новые проекты и оптимизировать существующие бизнес-процессы, повышая тем самым их производительность и эффективность.

Статья описывает результаты исследования по разработке и реализации сервиса визуализации статистических данных роутеров в меш сетях, анализ их статистических параметров и возможности построения по ним прогнозов.

В статье рассмотрены задания раздела «Моделирование» курса информатики среднего общего образования. Предложенные задания иллюстрируют основные понятия и идеи многопоточных процессов.

Первое задание представлено в виде кейса. Работая над заданием, обучающимся необходимо продумать план действий для решения поставленной задачи, представить план в виде таблицы и диаграммы. В результате работы необходимо подвести обучающихся к выводу о необходимости разделения всего процесса на части и о параллельном выполнении каждой части с целью эффективного распределения времени.

Второе задание предназначено для подготовки обучающихся к единому государственному экзамену по информатике 2024 года (задание 22 «Построение математических моделей для решения практических задач. Архитектура современных компьютеров. Многопроцессорные системы»).

При разработке и построении вычислительной компьютерной модели, последующей визуализации числовых данных, проведении компьютерного эксперимента с целью анализа данных продолжается процесс формирования функциональной грамотности обучающихся.

Проведен анализ способов сбора информации о пользователях на различных площадках в сети интернет. Рассмотрен способ извлечения информации из социальной сети “ВКонтакте”. Для создания информационной базы исследования было выбрано наиболее информативный, на наш взгляд, раздел - список групп, в которых состоит пользователь. В процессе исследования был разработан алгоритм разбора текста до уровня понимания компьютером. С помощь наивного байесовского классификатора реализована классификация социального положения пользователя. Этот же алгоритм без каких-либо изменений можно адаптировать к классификации интересов пользователя.

В статье рассматривается проблематика разработки модели информационно-технологического обеспечения подготовки специалистов по землеустройству, направленной на формирование и развитие профессиональных компетенций, включая ПК-5 «Способен проводить исследования, делать анализ, предложения по совершенствованию землеустроительных и кадастровых работ». Обсуждаются информационные системы, методы и технологии для анализа, управления и обработки данных о земельных ресурсах. Анализируется эффективность этих инструментов и их соответствие образовательным стандартам Российской Федерации.

Актуальность данной статьи обуславливается тем, что на сегодняшний день конкурентная разведка важна на современных динамичных рынках и в будущем по мере того, как будут происходить новые технологические прорывы. Инструменты конкурентной разведки помогают организациям разумно конкурировать, продвигаться вперед и иметь преимущества на рынке, а также отслеживать своих конкурентов, отраслевые сегменты, клиентов и весь конкурентный ландшафт. Целью данной работы стало выявление инновационных механизмов и инструментов конкурентной разведки на предприятии, влияющих на уровень его экономической безопасности. Авторы поставили перед собой следующие задачи: изучение понятия, функций и типологии конкурентной разведки; выявление преимуществ конкурентной разведки, определение ее роли в компании; изучение способов проведения конкурентной разведки. Использованы такие методы исследования, как: статистический метод, методы анализа, классификации, изучения и анализа литературы. Представлены типы конкурентной разведки, к ним можно отнести: конкурентный анализ, маркетинговую разведку, стратегическую разведку, технологическую разведку и финансовую разведку. Также авторами были выявлены преимущества и проблемы внедрения конкурентной разведки. К преимуществам конкурентной разведки можно отнести следующее: прогнозирование действий конкурентов, понимание ожиданий клиентов, уточнение собственной маркетинговой стратегии и готовность к будущему. Проблемами внедрения конкурентной разведки являются анализ и сбор точных данных, действие на основе тенденций и быстрое реагирование на тенденции. Авторами представлены статистические данные по конкурентной разведке за 2020–2023 гг. В качестве информационной базы для написания данной статьи выступили научные работы отечественных и зарубежных ученых.

Статья посвящена исследованию подходов к аналитике данных в условиях цифровой трансформации бизнеса.

Выделена роль данных в повышении эффективности хозяйствующих субъектов, что проявляется в их способности обеспечивать принятие обоснованных управленческих решений, усиливать конкурентные преимущества.

Подчеркнуто, что успешное применение данных требует не только развитой инфраструктуры и компетенций персонала, но и системного подхода, объединяющего различные методы анализа данных и обосновывающего переход к конкретным способам бизнес - аналитики.

Проведен сравнительный анализ трех основных подходов к аналитике данных, среди которых: аналоговые, цифровые и большие данные. Представлена модель аналитики данных, отражающая эволюцию и синергетическое объединение подходов.

Выявлено единство целевых ориентаций в аналитике данных, направленное на повышение эффективности бизнеса через применение бизнес - аналитики и её ценности. Определены особенности перехода от аналогового к цифровому подходу и от цифрового к аналитике больших данных, связанные с изменениями инфраструктуры, требований к компетенциям персонала и возможностями применения методов анализа данных.

По итогам проведенного исследования сделаны выводы о необходимости применения синергетического и системного подходов к аналитике данных в условиях цифровой трансформации, что способствует максимизации эффективности бизнес - аналитики.

В условиях быстро меняющейся цифровой среды компании сталкиваются с вызовом быстрой и эффективной выработки экономических решений. Принятие эффективных экономических решений напрямую влияет на конкурентоспособность компании на рынке. Данная статья поднимает проблему проведения оценки эффективности экономической деятельности предприятия, связанную с изучением и проработкой большого количества данных. Анализ большого объема данных позволяет компаниям получить подробное представление о том, как функционирует их бизнес, а также о том, какие факторы могут влиять на его успех. Такой подход основан на применении математических и статистических методов, а также на использовании специальных программных средств, которые позволяют эффективно обрабатывать и анализировать большие объемы данных. В тот же момент результаты анализа данных могут быть представлены в виде графических отчетов, которые помогают принимать более обоснованные решения на основе фактов динамики развития и способствовать улучшению экономической эффективности деятельности компании. Под графическим отчетом понимается представление данных в визуальном формате с обозначением медиан и исключений. В данной статье были применены методы системного анализа и синтеза, метод индукции, контент-анализ научной литературы и статистических обзоров по исследуемой тематике. С развитием процесса цифровизации деятельности организации анализ данных стал просто необходимым инструментом в процессе выработки и принятия экономически выгодных решений. В статье авторы аргументировано обосновывают стратегическую значимость применения анализа данных в экономике, предпринимательстве и бизнесе.

В статье предложена реализация простого интеллектуального помощника, работающего по модели классификации намерений. Предложен алгоритм распределенной платформы, которая определяет намерение пользователя и отвечает заготовленным ответом в один из каналов. Представлен пайплайн обработки данных и модель, работающая с полными и разреженными признаками. Обучены несколько архитектур, выбрана лучшая, с учётом метрик быстродействия и точности.

В данной статье описан алгоритм анализа и классификации данных о пульсе, собранных с датчиков носимых устройств. Приведено описание способов использования получаемых данных для первичного предположения наличия нарушений в работе сердечно-сосудистой системы. Предложенный алгоритм может быть полезен пользователям для мониторинга состояния сердца, позволяя им более точно определять состояние здоровья в различных ситуациях для предварительной оценки возможной сердечно-сосудистой патологии.