SCI Библиотека

Целью работы является обеспечение непрерывного мониторинга, прогнозирования и достоверности показателей состояния производства и факторов его роста на предприятиях водного транспорта, по данным статистики, на основе опыта моделирования и параметрической оценки производственных функций с применением нейтронных сетей и интеллектуальных систем. В связи с этим появляется возможность формирования значений целевых индикаторов и показателей развития внутреннего водного транспорта по контрольным периодам на краткосрочном и стратегическом уровнях. Предлагается алгоритм численной оценки параметров моделей производственных функций потребления, построенных с помощью регрессионных нейросетей по данным статистики социально-экономического развития региона. Отмечается, что существенным отличием данного способа оценки является использование нейросетевых технологий, способствующих значительному расширению технических возможностей моделирования и повышению точности вычислений путем получения рекуррентных оценок вектора искомых коэффициентов модели. Показано, что для рассматриваемого класса задач «пригонки» траекторий функции потребления к статистическим данным можно применять нейронные модели обобщенно-регрессионных сетей, обладающие простыми режимами обучения и высокой точностью моделирования. При этом применение нейросетевых технологий обеспечивает максимальное приближение модели производственной функции заданной структуры к нейронной модели при заданном начальном приближении с последующим ее использованием для оценки весовых коэффициентов. Применение алгоритма продемонстрировано на примере оценок параметров аппроксимированной с помощью нейросети функции потребления по соответствующим данным временных рядов. Получены численные оценки с применением операторных функций из арсенала Neural Networks Toolbox среды MATLAB. Предложенный алгоритм может быть применен для численного анализа производственных моделей потребления со сложными логико-вероятностными связями при оценивании целевых индикаторов и показателей развития внутреннего водного транспорта.

Цель работы состоит в усовершенствовании методов компьютерного мониторинга и параметрической идентификации моделей расходных характеристик судов для анализа и прогнозирования показателей энергоэффективности объектов водного транспорта, а также оптимизации режимов работы дизель-генераторных агрегатов.

Предложен алгоритм параметрической идентификации характеристик «вход-выход» различных по природе технологических процессов и систем (технических, биологических, экономических, социальных, экологических и др.) по данным измерений с помощью аппроксимоторных (регрессионных) нейронных сетей с возможностью количественной оценки погрешности параметрической оптимизации по эвклидовой норме.

В отличие от известных методов параметрической пригонки модели по статистическим рядам предлагаемый способ базируется на обучении многослойной нейрон ной сети с обратным распространением ошибки отклонений значений выходных сигналов от эталонных с целью ее коррекции за счет введения поправок в значения весовых коэффициентов синаптических связей.

Реализация алгоритма идентификации на основе предлагаемого способа пригонки модели выполнена с помощью радиальных нейронных сетей, имеющих фиксированную структуру с одним скрытым и одним выходным слоями в соответствии с нелинейными и линейными функциями активации нейронов, обеспечивающих точность отображения образов на основе эвклидовой метрики.

Предлагаемый подход позволяет упростить режимы обучения и обеспечить приемлемую точность аппроксимации и идентификации. Алгоритм реализован при оценивании параметров расходной характеристики судна с известной структурой модели потребления топлива по соответствующему статистическому ряду при заданном начальном приближении. Алгоритм может быть применим для идентификации параметров моделей характеристик расхода энергоресурсов как на судах, так и в целом в отрасли внутреннего водного транспорта при вычислении целевых индикаторов и показателей ее развития.

В статье приводится анализ существующих способов автоматизированного контроля состояния космических аппаратов (КА) по телеметрической информации (ТМИ) методами машинного обучения и дается оценка перспектив их применения в области телеконтроля состояния КА в многоспутниковых группировках. Одной из важнейших задач на всех этапах жизненного цикла космических аппаратов (КА) является анализ телеметрической информации для определения технического состояния их бортовой аппаратуры с целью заблаговременного выявленияи прогнозирования нештатных ситуаций. Существующие детермированные методы контроля состояния КА на основе мониторинга пороговых значений, анализа показателей качества, сравнения с эталонной моделью функционирования и др., с одной стороны, предполагают огромные трудозатраты на работу экспертов и формализацию логики функционирования сложного технического объекта на различных уровнях его иерархии, а с другой стороны, не обеспечивают необходимый уровень автоматизации и оперативности при контроле состояния отдельных КА в многоспутниковых группировках.

Растущая тенденция развития ракетно-космической промышленности требует увеличения объемов производстваи скорости обработки дефектов интегральных микросхем. С учетом импортозамещения и ужесточающихся требований по надежности аппаратуры в системе дефектоскопии необходимо повысить достоверность обработки дефектов. В связи с тем, что на сегодняшний день систему принятия решений в дефектоскопии выполняет оператор, необходимо сократить влияние человеческого фактора на показатели дефектоскопии интегральных структур. Цель работы заключается в выявлении степени влияния человеческого фактора на существующую систему анализа дефектов интегральных структур и возможности ее уменьшения. В статье приведено описание существующих методов анализа дефектов, которые способны сократить влияние человека на систему принятия решений в задаче дефектоскопии интегральных структур, а так же обеспечить экономическую выгодуот их применения. В результате исследований рассчитана экономическая выгода от замены оператора различными способами автоматизации, которая в зависимости от метода автоматизации и технологии изготовления составила от 6,3 до 16 %.

Предложено оценивать эффективность работы системы телеориентации количеством информации, которое определяется числом разрешимых пространственных положений объекта управления в информационном поле, выделяемых системой в единицу времени. На основе полученной модели системы телеориентации исследовано влияние энергетических факторов на пропускную способность канала управления. Предложен модифицированный алгоритм сканирования луча по строке с двумя измерениями положения объекта

Рассматриваются возможности использования электросети низкого напряжения как канала связи для построения сетей передачи коротких сообщений и решения проблемы «последней мили». Предлагается реализация многоуровневой системы интеллектуального мониторинга, в основе которой используется разработанная технология передачи данных по электросети нового поколения nG-PLC. Рассмотрены перспективы внедрения и эффективного решения текущей задачи коммерческого учёта.

В настоящее время проводятся активные исследования возможностей использования неклассических логик в моделировании рассуждений когнитивного агента. В статье рассматривается проблема разработки и реализации прототипа решателя расширенных шаговых теорий в случае, когда решения по управлению сложным техническим объектом принимаются в условиях жестких временных ограничений. Рассматривается логическая система, основанная на использовании шаговых теорий с двумя видами отрицания, - система расширенных шаговых теорий. Использование двух видов отрицания позволяет выводить как истинные факты, так и факты-убеждения, что важно при моделировании рассуждений человека. Основное внимание уделяется вопросу организации процедуры вывода на основе использования неклассических логик в моделировании рассуждений когнитивного агента. Приводятся основные этапы разработки прототипа расширенных шаговых теорий с использованием литералов логики высказываний. Для каждого компонента решателя описаны его функции, задачи, входные и выходные данные. Обоснован выбор системы вывода clingo, поддерживающей формирование расширенных логических программ Answer Set Programming (ASP) как инструмента реализации решателя. Приведены алгоритмы трансляции расширенных шаговых теорий в логическую программу, соответствующую синтаксису ASP. При организации логического вывода использован алгоритм циклической обработки множеств убеждений расширенных шаговых теорий в среде clingo. Основные этапы работы этого алгоритма рассмотрены на примере, где разбираются этапы работы решателя и приводятся результаты, представленные в синтаксисе clingo. Пример работы решателя демонстрирует основные особенности расширенных шаговых теорий в задачах жесткого реального времени, такие как отказ от логического всеведения, самопознание и темпоральная чувствительность. В дальнейшем планируется рассмотреть применимость созданного решателя к более сложной формальной системе - логике предикатов первого порядка.