SCI Библиотека

В работе предложено решение по разработке автоматической системы для поддержания давления пара на лабиринтовые уплотнения паровой турбины ТЭЦ. Работа объекта рассмотрена в условиях структурно-параметрической неопределенности, полученной на основании анализа экспериментальных данных. Выполнено имитационное исследование предложенного комбинированного алгоритма управления и классического ПИ-регулятора. Сделаны выводы об определенных преимуществах в качестве работы предлагаемого решения.

Предмет. Одним из наиболее важных этапов управления кредитными рисками как в банковских кредитных учреждениях, так и в микрофинансовых организациях выступает их оценка, которая базируется на различных скоринговых моделях, позволяющих провести анализ вероятности дефолта заемщика. В статье рассматривается предложенный автором метод динамического моделирования - построение скоринговой модели с изменяющимися во времени параметрами.

Цели. Разработка скоринговой модели с изменяющимися во времени параметрами для оценки кредитных рисков на примере данных микрофинансовой организации.

Методология. В процессе исследования применялся метод критического обзора литературы по вопросам использования динамического моделирования в системе оценки кредитных рисков. Разработка скоринговой модели с изменяющимися во времени параметрами для оценки кредитных рисков базируется на комбинации классической логистической регрессии и моделей временных рядов.

Результаты. Применяемая в статье экономико-математическая модель оценки дефолта заемщика с изменяющимися во времени параметрами базируется на методах, включающих корректировку полученных коэффициентов посредством фильтра Калмана в целях получения независимых оценок. На основе данных микрофинансовой организации подтверждено, что изменение независимых переменных может содержать тренд. Полученное подтверждение выступает доказательством временной зависимости истинных параметров при использовании разработанной модели, что свидетельствует о высокой эффективности скоринговой модели в рамках оценки кредитных рисков микрофинансовой организации.

Область применения. Скоринговая модель с изменяющимися во времени параметрами может быть использована в системе риск-менеджмента любых финансовых организаций.

Выводы. Эмпирическим путем доказано цикличное изменение тестируемых целевой и независимых переменных, что позволяет сделать вывод о временной зависимости истинных параметров в рамках применяемой модели. Проведенный эмпирический эксперимент показывает, что разработанный метод может существенно повысить эффективность скоринговых моделей при внедрении системы анализа кредитных рисков в финансовых организациях.

Статья посвящена перспективам развития физической культуры среди молодежи как в высших учебных заведениях, так и в других молодежных организациях, повышению уровня физической подготовленности и созданию предпосылок для улучшения работоспособности, выносливости студентов.

In order to solve the problems of slow convergence speed and premature convergence at local minima in the traditional butterfly optimization algorithm (BOA), this paper proposes a butterfly optimization algorithm (ITBOA) based on chaos mapping improvement and adaptive distribution, to speed up the optimization process and improve global search capabilities. Chaos mapping improvement is used to generate more diverse population initial values, and adaptive T-distribution adjusts the search strategy according to the current population status. Experimental results show that ITBOA can quickly find the optimal solution under standard benchmark function tests. Compared with the original butterfly algorithm, the butterfly algorithm introducing chaotic mapping (IBOA) and the particle swarm optimization algorithm (PSO), the ITBOA algorithm has faster convergence speed and better search effect.

На основе исторического анализа показано поэтапное формирование ассортимента школьной форменной одежды. Определены основные требования к форменной одежде, tt функции. Разработаны авторские модели одежды капсульного гардероба современного школьника. Проведено обсуждение разработанных моделей и онлайн-опрос на платформе Google-формы с целевой аудиторией старших школьниц, намечены пути дальнейшего совершенствования разработанных моделей.

В работе представлен результат апробации и расширения функционала нейронной сверточной глубокоуровневой сети для решения задач классификации рентгеновских снимков при диагностике заболеваний легких человека. Основным компонентом системы интеллектуальной диагностики является предварительно обученная сеть ResNet50, реализованная в среде Matlab. Дополнительное обучение сети проводилось с использованием сформированного банка данных цифровых снимков человеческих легких, полученных с помощью флюорографического аппарата, и рентгеновских снимков, размещенных в открытом источнике. В целях повышения качества детектирования реализована процедура предпроцессорной обработки цифровых изображений. Применяемые алгоритмы обучения позволили добиться общей точности распознавания в 96% для диагностических случаев: COVID-19 затенения областей легкого, вирусной пневмонии и здоровых снимков легких.

В работе представлена реализация эволюционного алгоритма AGE-MOEA-II на языке Rust и выполнена оценка его эффективности по сравнению с реализацией этого алгоритма на языке Python. Результаты исследования дают представление о возможности использования языка Rust для реализации алгоритмов такого класса и его потенциале для решения многокритериальных оптимизационных задач.

В статье анализируются данные социологического исследования, проведенного в Амурской области в 2022 г. Предметом анализа является отношение амурской молодежи к финансовой грамотности и факторы, влияющие на этот показатель.

Предлагается методика быстрого выбора коэффициентов размытости ядерных функций многомерной регрессионной оценки плотности вероятности независимых случайных величин. Регрессионная оценка плотности вероятности используется при решении задач распознавания образов и автоматической классификации в условиях исходных статистических данных большого объема. Ее синтез основан на сжатии исходной информации с использованием процедур дискретизации области значений случайных величин и формировании массива преобразованных данных. Элементами полученного массива данных являются центры интервалов дискретизации и соответствующие им частоты попадания случайных величин из исходной выборки. Для быстрого выбора коэффициентов размытости ядерных функций используются результаты исследования асимптотических свойств многомерной регрессионной оценки плотности вероятности. Предложена методика оценивания составляющих оптимального коэффициента размытости. Методом вычислительного эксперимента анализируется эффективность предлагаемого подхода быстрого выбора коэффициентов размытости регрессионной оценки плотности вероятности для семейства логнормальных законов распределения двухмерных независимых случайных величин при различных объемах исходных данных и перспективных процедур дискретизации области значений независимых случайных величин.

Рассмотрен итерационный алгоритм поиска кратных параметрических дефектов в непрерывных динамических объектах, основанный на использовании модели параметрической чувствительности. При реализации итерационного алгоритма использована структурно-матричная модель параметрической чувствительности. Исследовано влияние степени относительных отклонений параметров объекта диагностирования от параметров модели на сходимость алгоритма. Моделирование и вычислительные эксперименты проводились с помощью специализированного программного комплекса, созданного в среде Scilab/SciNotes.