EISSN 2310-6018
Язык: ru

МОДЕЛИРОВАНИЕ, ОПТИМИЗАЦИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Архив статей журнала

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ КАНАЛА ИЗМЕРЕНИЯ МЕХАНИЧЕСКОЙ НАГРУЗКИ НА ИЗОЛЯТОР (2024)
Выпуск: Т. 12 № 2 (2024)
Авторы: Кочкаров Азрет Ахматович, Непомнящий В. Ю., Панарин Владимир Михайлович, Маслова Анна Александровна, Рябов Павел Евгеньевич, Прокопчина Светлана Васильевна

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.

Сохранить в закладках
ИССЛЕДОВАНИЕ ПОВЕДЕНЧЕСКОЙ БИОМЕТРИИ МЕТОДАМИ АНАЛИЗА ДАННЫХ И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ (2024)
Выпуск: Т. 12 № 2 (2024)
Авторы: Кочкаров Азрет Ахматович, Смирнов И. С.

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.

Сохранить в закладках
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДЕПРЕССИИ НА ОСНОВЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИХ ДАННЫХ РУССКОЯЗЫЧНОЙ СОЦИАЛЬНОЙ СЕТИ (2024)
Выпуск: Т. 12 № 2 (2024)
Авторы: Солохов Тимур Дамирович, Кочкаров Азрет Ахматович

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.

Сохранить в закладках