Архив статей журнала
В работе выполнен сравнительный анализ основных функциональных характеристик подводных беспроводных сенсорных сетей (ПБСС) со стационарной и гибридной коммуникационными архитектурами. Указанные ПБСС состоят из сенсорных узлов, расположенных на морском дне и надводных межсредных шлюзов, обеспечивающих передачу информационных пакетов между подводным и надводным сегментами сети. В стационарной ПБСС роль шлюзов выполняют заякоренные буи, в гибридной - мобильные транспортные платформы. С использованием математического аппарата, основанного на вероятностном подходе, проведена оценка функциональных характеристик альтернативных коммуникационных архитектур ПБСС с энергетической точки зрения - определены общие энергетические затраты сети на пересылку сообщений и время жизни сенсоров сети. Для численного анализа функциональных характеристик ПБСС рассмотрены достаточно широкие диапазоны изменения проектных параметров сети, таких как: размер акватории, требуемое количество и варианты размещения сенсорных узлов, вероятность доставки пакета в акватории (физические параметры среды), в которых осуществлялся поиск «оптимального» с энергетической точки зрения решения. Выполненное авторами исследование показывает, что мобильность играет важную роль в повышении качества функционирования подводной сети в аспектах покрытия (обеспечения связности), энергоэффективности и времени жизни. Мобильный элемент в виде волнового глайдера, выполняющий роль межсредного шлюза, способен функционировать в акватории в течение продолжительного времени, что говорит о перспективности его использования для прикладных задач сбора, накопления и ретрансляции информации в рамках интернета подводных вещей.
Управление ориентацией и позиционированием беспилотного летательного аппарата (БПЛА) вертикального взлета и посадки мультироторного типа в пространстве неразрывно связано с формированием вектора управления движением, состоящего из комбинации тяг и аэродинамических моментов создаваемых каждой винтомоторной группой. Точность и скорость формирования вектора управления движением в значительной степени влияет на ошибки позиционирования и ориентации БПЛА. В большинстве работ, посвященных синтезу систем управления БПЛА, используется вектор управления движением без учета динамики винтомоторных групп, что в некоторых случаях вынуждает снижать быстродействие системы управления. Повысить быстродействие можно за счет повышения быстродействия формирования тяги винтомоторных групп, для чего предложена линейная система управления тягой винтомоторной группы. Винтомоторная группа в своем составе имеет нелинейную внутреннюю связь по аэродинамическому моменту и выходной сигнал - тягу, нелинейно зависящую от квадрата скорости вращения винта. Обычно, винтомоторной группой управляют как электродвигателем - внутреннюю связь по аэродинамическому моменту рассматривают как внешнее возмущение, а тягой управляют посредством изменения скорости вращения винта, которая вычисляется на основании требуемого вектора управления движением. Предлагается рассматривать тягу и аэродинамический момент как составную часть винтомоторной группы, для которой построить линейную систему управления тягой. Для этого выполнена линеаризация обратной связью системы винтомоторной группы, связывающей подаваемое на двигатели напряжение с вектором управления движением, являющимся выходной величиной. Процесс линеаризации разбит на два этапа: на первом этапе выполнена линеаризация обратной связью по состоянию для электродвигателя с внутренней нелинейной связью по аэродинамическому моменту; на втором этапе выполнена линеаризация обратной связью по выходу, полученной на первом этапе системы с нелинейным выходным сигналом - тягой. В соответствии с принципами подчиненного регулирования для линеаризованной обратной связью винтомоторной группы сформировано управление двигателем. Выполнено моделирование. Важным вопросом при применении линеаризации обратной связью является сохранение качественных характеристик системы управления при несоответствии параметров объекта и модели, параметры которой используются для вычисления линеаризующей обратной связи. В работе проведено моделирование при несоответствии некоторых параметров до 50%.
Устройства Интернета вещей играют важнейшую роль в современном мире во многих отношениях, поскольку они обеспечивают поддержку для зондирования окружающей среды, автоматизации и ответственного сохранения ресурсов. В «умном» мире повсеместное присутствие устройств Интернета вещей в повседневной жизни неизбежно. Широкое использование устройств Интернета вещей привлекает к себе любопытные взгляды злонамеренных хакеров. Несмотря на то, что существует несколько систем и протоколов безопасности, доступных для обычных беспроводных сетей, наблюдается необходимость в разработке современного механизма безопасности исключительно для сетевых сред Интернета вещей. Эта работа представляет улучшения безопасности сетей Интернета вещей. В ней собраны три специализированных способа для достижения более высоких показателей безопасности в сетевых средах Интернета вещей. Fast Fuzzy Anomaly Detector, Legacy Naïve Bayes Attack Classifiers и Variable Security Schemer of Rivest-Shamir-Adleman algorithm - это новые модули, представленные в этой работе, сокращенно ASORI. Уникальные преимущества встроенного механизма сертификации Интернета вещей и выбор динамической стратегии безопасности являются новшествами, представленными в данной работе. Модель ASORI была проверена с использованием промышленного стандартного симулятора сети OPNET для обеспечения улучшенной безопасности наряду с существенными улучшениями параметров производительности сети.
В работе представлена эффективная реализация банка гамматон-фильтров (БГФ) на основе неравнополосного косинусно-модулированного банка фильтров (НКМБФ), использующего фазовое преобразование. Рассмотрены примеры практических задач, в которых применяется банк гамматон-фильтров, проанализированы его основные особенности и недостатки. Приведено описание равнополосного косинусно-модулированного банка фильтров, а также показан процесс синтеза НКМБФ из его равнополосного аналога при помощи фазового преобразования. Разработан оптимизационный метод проектирования фильтра-прототипа НКМБФ для аппроксимации частотных характеристик БГФ. В основе метода лежит мультипликативная модель импульсной характеристики фильтра-прототипа, использующая логистические сигмоидальные функции. Суть предлагаемого метода заключается в оптимизации фильтра-прототипа с целью минимизации среднеквадратичной ошибки между АЧХ БГФи НКМБФ для каждого канала. Выполнена программная реализация на языке Python с использованием библиотеки PyTorch. Проведены экспериментальные исследования предложенного метода. Результаты экспериментов показали, что НКМБФ можно использовать для аппроксимации частотных характеристик БГФ, а результирующая АЧХ имеет монотонные спады за счёт использования логистических сигмоидальных функций. Проведён анализ зависимости результирующей ошибки аппроксимации частотных характеристик банка гамматон-фильтров от количества сигмоид, используемых для синтеза фильтра-прототипа НКМБФ на базе мультипликативной модели импульсной характеристики. Выполнен анализ вычислительной сложности НКМБФ, показано как зависит число операций сложения и умножения от длины импульсной характеристики фильтра-прототипа и числа каналов банка фильтров. Сделан вывод, что использование НКМБФ для реализации банка гамматон-фильтров позволяет существенно уменьшить вычислительные затраты на реализацию гамматон-фильтров по сравнению с прямой реализацией.
Статья посвящена проблемам применения средств автоматизации при решении задач мониторинга и управления в части, касающейся оценки качества нечетких классификационных моделей, для которых порядок классификации реализуется на основании знаний (правил) в условиях отсутствия обучающей выборки. Предложен подход к получению априорных оценок качества классификации на основе исследования чувствительности используемой модели к изменению значений внутренних параметров в ходе соответствующего моделирования. Получена интерпретация результатов моделирования в виде оценки рисков, вызванных несовершенством самих классификационных моделей. В статье приведен пример нечеткой классификационной модели, в основе которой лежит сравнение текущего состояния объекта мониторинга, описываемого с использованием нечетких признаков, с набором заранее заданных типовых состояний, формирующих соответствующие нечетко равные между собой (близкие) состояния (ситуации мониторинга). Сравнение осуществляется с использованием операции нечеткой импликации при условии соблюдения требуемой достоверности. На примере данной модели показано, каким образом вид операции импликации, а также внутренние особенности модели влияют на результаты классификации, предложены соответствующие показатели, которые являются как интерпретацией общепринятых показателей оценки качества классификации, так и уникальными, присущими именно рассмотренной модели. Проведены вычислительные эксперименты, которые позволили получить графики изменения показателей оценки качества классификации для рассматриваемой модели и ее модификации, наглядно отобразить влияние внутренних параметров модели на результаты ее применения. Предложены ряд показателей, позволяющих провести априорную оценку рисков, возникающих вследствие применения модели, до ее фактического применения.
Описываемые в статье исследования направлены на развитие методов составления расписаний. Принципиальным недостатком существующих методов смешано- целочисленного линейного программирования в применении к рассматриваемым задачам является то, что они слишком требовательны к объемам оперативной памяти. Сложность же применения процедур локального поиска к подобным задачам высокой размерности состоит в разработке эффективного способа нахождения приемлемого первоначального приближения и определении функции перехода в соседнее состояние, которая бы позволила достаточно быстро достичь оптимума. В теории исследования операций добавление к задаче дополнительных условий может привести к принципиальному изменению используемой схемы решения задачи. Предлагаемые в статье методы реализованы в рамках парадигмы программирования в ограничениях, что позволяет более экономно с точки зрения оперативной памяти представлять зависимости предметной области, а также обеспечивает возможность поэтапного учета разнородных условий задачи без принципиального изменения схемы поиска решений. Существенная часть исследований посвящена использованию методов логического вывода на ограничениях для снижения размерности пространства поиска и ускорения процесса вычислений. Подход к составлению расписаний проиллюстрирован на задаче оптимизации планирования открытых горных работ, которую впервые предложено решать как задачу удовлетворения ограничений. Для нахождения первого допустимого решения предложен метод «жадного» поиска, результат применения которого затем может быть улучшен с помощью разработанного гибридного метода. Оба метода опираются на оригинальные процедуры вывода на ограничениях. Предложенный подход доказал свою эффективность для блочных моделей размерностью в десятки и сотни тысяч блоков.
Одним из направлений разработки практичных постквантовых криптографических алгоритмов с открытым ключом является использование конечных алгебр в качестве их алгебраического носителя. Рассматриваются два подхода в этом направлении: 1) построение алгоритмов электронной цифровой подписи со скрытой группой на некоммутативных ассоциативных алгебр и 2) построение алгоритмов многомерной криптографии с использованием операции экспоненцирования в векторном конечном поле (коммутативной алгебре, являющейся конечным полем) для задания нелинейного отображения с секретной лазейкой. Первый подход включает разработку криптосхем двух типов: основанных на вычислительной трудности а) скрытой задачи дискретного логарифмирования и б) решения большой системы квадратных уравнений. Для второго подхода возникают проблемы обеспечения полной рандомизации цифровой подписи и задания некоммутативных ассоциативных алгебр большой размерности. Обсуждаются способы решения данных проблем. Показана важность исследования строения конечных некоммутативных алгебр с точки зрения декомпозиции на множество коммутативных подалгебр. Другое направление использования конечных алгебр для разработки криптографических алгоритмов с открытым ключом связано с существенным (в 10 и более раз) уменьшением размера открытого ключа в алгоритмах многомерной криптографии. В нем возникает проблема разработки формализованных параметризуемых унифицированных способов задания векторных конечных полей больших размерностей (от 5 до 130) с достаточно большим числом потенциально реализуемых типов и модификаций (до 2500 и более), задаваемых различными наборами структурных констант, с помощью которых определяется операция умножения векторов. Предложены варианты указанных способов и топологий нелинейных отображений на векторных конечных полях различных размерностей. Показано, что использование отображений, задающих операцию экспоненцирования в векторных конечных полях, потенциально обеспечивает устранение основного недостатка известных алгоритмов многомерной криптографии, связанного с большим размером открытого ключа.
Использование радиолокационных спутниковых данных в мониторинге сельскохозяйственных культур является перспективным дополнением методов и технологий, базирующихся на анализе мультиспектральных изображений. К основным достоинствам радиолокационных вегетационных индексов относится их чувствительность к поляриметрическим свойствам принимаемого сигнала, а также независимость от облачности. Это особенно важно для территории юга российского Дальнего Востока, муссонный климат которого обеспечивает влажную и облачную погоду в период набора сельскохозяйственными культурами максимальной биомассы. Для оценки возможностей радиолокационных спутниковых данных на примере пахотных земель Хабаровского края и Амурской области были проанализированы 64 снимка космического аппарата Sentinel-1 за период наблюдений с мая по октябрь 2021 года. Для каждого снимка были рассчитаны значения индексов DpRVI, RVI, VH/VV и построены временные ряды для всего периода наблюдений по отдельным полям (всего 342 поля). По мультиспектральным снимкам Sentinel-2 с использованием маски облачности были построены временные ряды NDVI. Были рассчитаны характеристики экстремумов временных рядов для разных типов пахотных земель: сои, овса, и залежи. Показано, что для каждой сельхозкультуры кривые сезонного хода DpRVI, RVI, VH/VV имели характерный вид. Установлено, что индекс DpRVI продемонстрировал наиболее высокую устойчивость - коэффициенты вариации сезонного хода DpRVI были существенно ниже показателей для RVI и VH/VV. Также было выявлено, что сходство между сезонным ходом индексов сохранялось для удаленных друг от друга регионов - Хабаровского края и Амурской области. Были рассчитаны основные характеристики сезонного хода временных рядов радиолокационных индексов в сравнении с NDVI - величина максимума, дата наступления максимума и вариабельность этих показателей. Установлено, во-первых, что значения этих показателей в разных регионах схожи между собой; во-вторых, вариабельность максимума и дня наступления максимума для DpRVI ниже, чем для RVI и VH/VV; в-третьих, вариабельность максимума и дня наступления максимума для DpRVI сопоставима с NDVI. Таким образом, можно сделать вывод о том, что временные ряды радиолокационных индексов DpRVI, RVI, VH/VV для основных типов сельскохозяйственных земель Дальнего Востока имеют отличительные особенности и могут быть использованы в задачах классификации, моделирования урожайности и контроля севооборота.
В статье представлен разработанный метод и прототип программы для определения наличия птиц в видеопотоке данных в режиме реального времени. Этот метод основан на использовании каскадного классификатора, который был применен для решения задачи обнаружения и идентификации птиц в биоакустической установке отпугивания птиц в аэропорту Томска. В рамках исследования был использован каскадный классификатор Виолы-Джонса, который является одной из реализаций алгоритма каскад Хаара. Этот алгоритм позволяет с высокой точностью и скоростью обнаруживать объекты на изображениях и видео. В данном случае классификатор был обучен на наборе данных, содержащем изображения птиц, что позволило достичь высокой точности обнаружения и идентификации птиц на видео. Также приведены результаты оценки возможностей созданного классификатора и продемонстрирована его высокая результативность. В ходе исследования были использованы различные методы машинного обучения и анализа видеоданных, что позволило получить точные и надежные результаты. В целом, данная работа представляет собой инновационный подход к решению актуальной задачи защиты аэропортов от птиц. Применение разработанного метода позволило повысить эффективность работы биоакустической установки отпугивания птиц и обеспечить безопасность полетов в аэропорту Томска, снизив вероятность столкновения самолетов с птицами. Новизна работы заключается в применении метода Виолы-Джонса к задаче обнаружения и идентификации птиц с оценкой его результативности. Таким образом, представленная в статье работа является важным вкладом в развитие методов обнаружения и идентификации объектов на видео и может быть использована в других областях, где требуется автоматическое обнаружение и классификация объектов в видеопотоке данных.
В статье рассматривается проблема распознавания сентимента и эмоций пользователей в русскоязычных текстовых транскрипциях речи с использованием словарных методов и машинного перевода. Количество имеющихся информационных ресурсов для анализа сентимента текстовых сообщений на русском языке очень ограничено, что существенно затрудняет применение базовых методов анализа сентимента, а именно, предобработки текстов, векторизации с помощью тональных словарей, традиционных классификаторов. Для решения этой проблемы в статье вводится новый метод на основе автоматического машинного перевода русскоязычных текстов на английский язык. Частичный перевод предполагает перевод отдельных лексем, не включенных в русскоязычные тональные словари, тогда как полный перевод подразумевает перевод всего текста целиком. Переведенный текст анализируется с использованием различных англоязычных тональных словарей. Экспериментальные исследования для решения задачи распознавания сентимента и эмоций были проведены на текстовых транскрипциях многомодального русскоязычного корпуса RAMAS, извлеченных из аудиоданных экспертным путем и автоматически с использованием системы распознавания речи. В результате применения методов машинного перевода достигается значение взвешенной F-меры распознавания семи классов эмоций 31,12 % и 23,74 %, и трех классов сентимента 75,37 % и 71,60 % для экспертных и автоматических транскрипций русскоязычной речи корпуса RAMAS, соответственно. Также в ходе экспериментов было выявлено, что использование статистических векторов в качестве метода преобразования текстовых данных позволяет достичь значение показателя взвешенной F-меры на 1-5 % выше по сравнению с использованием конкатенированного (статистического и тонального) вектора. Таким образом, эксперименты показывают, что объединение всех англоязычных тональных словарей позволяет повысить точность распознавания сентимента и эмоций в текстовых данных. В статье также исследуется корреляция между длиной вектора текстовых данных и его репрезентативностью. По результатам экспериментов можно сделать вывод, что использование лемматизации для нормализации слов текстовых транскрипций речи позволяет достичь большей точности распознавания сентимента по сравнению со стеммингом. Использование предложенных методов с полным и частичным машинным переводом позволяет повысить точность распознавания сентимента и эмоций на 0,65-9,76 % по показателю взвешенной F-меры по сравнению с базовым методом распознавания сентимента и эмоций.
В статье описывается общая концепция построения коллаборативных систем поддержки принятия решений, в которых коллективы, осуществляющие поддержку принятия решений, а) формируются гибко в соответствии с задачей и б) состоят как из людей-экспертов, так и из интеллектуальных агентов, реализующих те или иные методы искусственного интеллекта. Проводится анализ ключевых проблем создания коллаборативных систем поддержки принятия решений, основанных на взаимодействии человека и искусственного интеллекта. В частности, выделены следующие проблемы: обеспечение интероперабельности (взаимопонимания) между разнородными участниками коллектива, согласование различающихся позиций участников, обеспечение доверия между участниками, обеспечение эффективности планирования совместных действий и соблюдение баланса между предопределенными потоками работ и самоорганизацией. Сформированы принципы построения подобных систем, предлагающие решения выделенных проблем. В частности, предлагается онтолого-ориентированное представление информации о проблеме (в частности, применение мультиаспектных онтологий), набор методов для мониторинга деятельности команды, схема репутации, элементы объяснимого искусственного интеллекта, а также применение механизма ограниченной самоорганизации. Предложенная концепция положена в основу программной платформы для создания коллаборативных систем поддержки принятия решений, основные архитектурные положения которой также представлены в статье. Применение платформы иллюстрируется на примере из области рационального управления дорожной инфраструктурой и создания коллаборативной системы поддержки принятия решений для разработки мероприятий по снижению аварийности.
Извлечение терминов является важным этапом автоматизированного построения систем знаний на основе естественно-языковых текстов, поскольку обеспечивает формирование базовой системы понятий, используемой затем в прикладных задачах интеллектуальной обработки информации. В статье рассмотрена проблема автоматизированного извлечения терминов из естественно-языковых текстов с целью их дальнейшего использования при построении формализованных систем знаний (онтологий, тезаурусов, графов знаний) в рамках задачи мониторинга тематических обсуждений в социальных медиа. Данная задача характеризуется необходимостью включения в формируемую систему знаний как понятий из нескольких различных предметных областей, так и некоторых общеупотребительных понятий, используемых аудиторией социальных медиа в рамках тематических обсуждений. Кроме того, формируемая система знаний является динамичной как с точки зрения состава охватываемых ею предметных областей, так и состава релевантных понятий, подлежащих включению в систему. Применение существующих классических методов извлечения терминов в данном случае затруднительно, поскольку они ориентированы на извлечение терминов в рамках одной предметной области. Исходя из этого, для решения рассматриваемой задачи предложен комбинированный метод, совмещающий в себе подходы на основе внешних источников знаний, инструментов NER и правил. Результаты проведенных экспериментов демонстрируют эффективность предложенной комбинации подходов к извлечению терминов для задачи мониторинга и анализа тематических обсуждений в социальных медиа. Разработанный метод значительно превосходит по точности существующие инструменты извлечения терминов. В качестве дальнейшего направления исследования рассмотрена возможность развития метода для решения задачи выделения вложенных терминов или сущностей.