Научный архив: статьи

В работе предложен новый обобщенный подход обобщенного физико-математического и компьютерного моделирования динамических и энергетических характеристик микро- и наноэлектромеханических систем (МЭМС и НЭМС), как сложных динамических систем с бинарно-сопряженными подсистемами. На базе предложенных теоретических принципов и моделей рассматриваются возможности исследования электрофизических характеристик биологических наноструктур. Рассматриваются некоторые узловые вопросы перспективного развития МЭМС и НЭМС, если в структурах их функциональных элементов возбуждения имеются активные наноструктурированные материалы дуального назначения, в которых при отсутствии внешних электромагнитных полей наблюдаются и намагниченность, и электрическая поляризация, так называемые сегнетоэлектромагнетики.

В работе показаны итоги изучения спектров жизненных форм растительности угольного отвала по К. Раункиеру, И. Г. Серебрякову и Г. Р. Эйтингену с точки зрения индикации антропогенной трансформации флоры отвала. С увеличением степени антропогенной трансформации флоры угольного отвала происходит закономерное смещение биоморфологических спектров, что позволяет рассматривать данные спектры как один из показателей антропогенной трансформации флоры. Обследование состояния отдельных особей древесных растений показало, что здоровые деревья составляют 29 % от общего числа древесных растений, ослабленные - 31 %, сильно ослабленные - 40 %. Наиболее распространёнными патологическими явлениями среди древесных растений угольного отвала являются точечный некроз листьев (60 % от общего числа обследованных деревьев), краевой некроз (30 %) и хлороз листьев (70 %), наличие галлов насекомых на поверхности листьев (14 %).

В статье изложены основные аспекты разработки веб-системы автоматизированного анализа тональности отзывов, представлена целевая функция, описано математическое обеспечение веб-системы. Произведен сравнительный анализ фреймворков парсинга: Selenium, Playwright, BeautifulSoup, Grab, API. Выполнено сравнение модели векторного представления: Bag of Words, TF-IDF, BERT. А также сравнили методы классификации: Логистическая регрессия, Градиентный бустинг, Случайный лес. Описана логика работы программного продукта, определена архитектура системы. Определен набор данных для обучения моделей машинного обучения. В результате разработан веб-сервис СААТО, позволяющий по одной ссылке проанализировать эмоциональность комментариев и откликов.

В статье представлен авторский подход к анализу доходов как процессу исследования доходов с позиции их чувствительности к изменчивости факторов, влияющих на их формирование.

В ходе исследования авторами было уточнено понятие доходов и расширен перечень признаков их классификации, в том числе «по степени чувствительности к изменению эффективности использования ресурсов предприятия», что позволит расширить диапазон факторного анализа доходов. Расчет коэффициентов чувствительности доходов к изменению таких ресурсов, как оборотные и основные средства, фонд оплаты труда, численность персонала, позволит определить эластичность доходов предприятия в целом к факторам с определением степени опасности их влияния на анализируемый показатель

Предлагаемый подход предполагает комплексное использование таких методов, как экономико-статистические, уравнения множественной регрессии, матричный метод.

Проранжированные результаты «чувствительности» доходов на основе корреляционно-матричного подхода, отражаются в «матрице чувствительности», позволяющей обосновать комплекс мер по предотвращению негативного влияния неэффективного использования ресурсов Описанный подход к анализу имеет с преимущества: он обеспечивает комплексность и целенаправленность исследования, а также методически обоснованную схему поиска резервов повышения доходов предприятия.

В статье рассматриваются результаты исследования возможности использования искусственного интеллекта как инструмента в области таможенно-тарифного регулирования. Проведен анализ применения искусственного интеллекта для классификации товаров на примере группы 90 ТН ВЭД ЕАЭС. Авторами описан процесс применения нейронной сети искусственного интеллекта Всемирной таможенной организации (ИИ AI HS Code), которая была обучена на наборе данных таможенных органов нескольких стран. В статье описан порядок работы с ИИ AI HS Code, приведены графические материалы, сгенерированные ИИ AI HS Code для принятия решений в целях таможенно-тарифного регулирования. Целью работы является обобщение опыта, уточнение специфики применения ИИ для классификации товаров в таможенно-тарифных целях. Авторами использованы методы анализа, синтеза и графической интерпретации.

В статье рассмотрены значимость, актуальные вопросы и перспективы развития идентификации и выявления фальсификации продовольственных товаров для целей классификации в интеллектуальном пункте пропуска при проведении таможенного контроля.

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.

Современные технологические требования и развивающаяся городская инфраструктура ставят задачу разработки методов распознавания и классификации пожароопасных ситуаций. Быстрое и эффективное распознавание начальных признаков возгорания становится жизненно важным аспектом обеспечения безопасности людей, а также материальных ценностей. В связи с этим разрабатываются, реализуются, тестируются и внедряются системы, способные автоматически распознавать и классифицировать пожароопасные ситуации. Классификации пожароопасных ситуаций позволяет определить степень опасности обнаруженных отклонений, что способствуют к принятию более эффективных решений по предотвращению последствий пожаров и их признаков таких как, однократное кратковременное повышение температуры и уровня задымленности которое может указывать на выход из строя электрических компонентов, расположенных возле датчиков. Алгоритм классификации пожароопасных ситуаций разработан для комплекса взаимосвязанных датчиков, который в свою очередь, за счет своей структуры, позволяет обнаруживать даже малейший признака пожара. В рамках данного исследования приводится алгоритм классификации пожароопасных ситуаций на основе нейросетевых технологий. Приведено описание существующих классов пожароопасных ситуаций, а также критерии, по которым размечались данные по указанным классам. Проведено моделирование алгоритма на обучающей и тестовой выборках с приведением используемых параметров точности, формулой их расчетов, результатами классификации пожароопасных ситуаций. Проведено исследование влияния шага отсчета в выборке базы данных на параметры точности и время обучения нейронной сети. Разработанный алгоритм реализован на языке программирования Python в IDE PyCharm. Датасет для обучения и тестирования получены из реальных источников, содержащих информацию об обнаруженных пожароопасных ситуациях в метрополитенах, в которых установлен комплекс взаимосвязанных датчиков. Результаты моделирования алгоритма показали, что предложенный алгоритм обладает высокой точностью для предиктивной классификации пожароопасных ситуаций на реальных объектах.

Целью данной работы является решение проблемы внеплановых отказов подшипников качения, установленных на промышленном оборудовании, в результате их неправильного обслуживания в процессе эксплуатации. Известно, что до 50% всех внеплановых простоев промышленного оборудования происходит по причине разрушения подшипников. При этом основной причиной отказа подшипников являются нарушения режима смазки тел качения: избыточное и недостаточное количество смазочных материалов. Эти причины составляют до 36% от общего числа отказов подшипников. В процессе эксплуатации оборудования выявить и предупредить все проблемы со смазкой подшипников очень сложно, по причине большого разнообразия факторов, влияющих на их возникновение. Поэтому, актуальной задачей для исследования, становится разработка автоматизированной рекомендательной системы для управления сервисным обслуживанием промышленного оборудования, с контролем смазки подшипниковых узлов. В работе рассматривается метод классификации состояний подшипников в зависимости от их диагностических параметров: показателей виброскорости, виброускорения и температуры. С этой целью применяются алгоритмы классического машинного обучения: модели KNN, RandomForestClassifier и SVM. Для каждой модели определяются гиперпараметры, позволяющие достигать максимальных результатов во время обучения. В процессе проведения исследования выполнен анализ влияния каждого из диагностических параметров - признаков на показатели работы модели классификации. Понимание, какой показатель работы подшипника будет наиболее важным, позволит выбирать приборы контроля состояния оборудования на производственном предприятии осознанно, для решения конкретных производственных задач. Разработанный алгоритм позволяет качественно, с 98% точностью, производить оценку состояния смазки подшипников качения и выдавать рекомендации по проведению своевременного сервисного обслуживания оборудования. Модель - классификатор планируется использовать в составе комплекса по контролю за техническим состоянием оборудования, расширяя возможности диагностики: помимо сведений о вероятности отказа оборудования и прогнозных сроках службы, комплекс диагностики, совмещенный с предлагаемой моделью, позволит воздействовать на ходимость подшипников, путем улучшения качества их смазки.

Комплексирование нескольких моделей в одну систему технического зрения позволит решать более сложные и комплексные задачи. В частности, для мобильной робототехники и беспилотных летательных аппаратов (БЛА) является актуальной проблемой отсутствие наборов данных для различных условий. В работе в качестве решения данной проблемы предлагается комплексирование нескольких моделей: сегментации, сопровождения и классификации. Это позволит значительно повысить качество решения сложных задач без дополнительного обучения. Модель сегментации позволяет выделять произвольные объекты из кадров, поэтому ее можно использовать в недетерминированных и динамических средах. Модель классификации позволяет определить необходимые для навигации объекты, которые затем сопровождаются с помощью третей модели. В работе подробно описан алгоритм комплексирования моделей. Ключевым элементом в алгоритме является коррекция предсказаний моделей, позволяющая достаточно надежно сегментировать и сопровождать различные объекты. Процедура коррекции предсказаний моделей решает следующие задачи: добавление новых объектов для сопровождения, валидация сегментированных масок объектов и уточнение сопровождаемых масок. Универсальность данного решения подтверждается работой в сложных условиях, на которых не обучали модели, например, подводная съемка или изображения с БЛА. Проведено экспериментальное исследование каждой из моделей в условиях открытой местности и в помещении. Наборы данных включали сцены актуальные для мобильной робототехники. В частности, в сценах присутствовали движущиеся объекты (человек, автомобиль) и возможные преграды на пути робота. Для большинства классов метрики качества сегментации превышали 80%. Основные ошибки связаны с размерами объектов. Проведенные эксперименты наглядно демонстрируют универсальность данного решения без дополнительного обучения моделей. Дополнительно проведено исследование быстродействия на персональном компьютере с различными входными параметрами и разрешением. Увеличение количества моделей значительно повышает вычислительную нагрузку и не достигает реального времени. Поэтому одним из направления дальнейших исследований является повышение быстродействия системы.

Рассмотрено решение научно-технической задачи в области информационной безопасности - задачи обнаружения электромагнитных излучений, создаваемых вычислительной техникой, - в рамках структурно-лингвистического подхода к анализу экспериментальных данных. Подробно рассмотрена реализация этапа присвоения сегментированным участкам спектрограмм символов некоторого алфавита, соответствующих определенным типам поведения, а также реализация этапа анализа полученных последовательностей символов. Описаны модель построения морфологической грамматики и механизм генерации текстов, мало отличающихся от правильных. Этап формирования грамматики был реализован на языке программирования Python 3.7. Выбор данного языка программирования обосновывается его кроссплатформенностью, низким порогом вхождения, а также широким спектром применения: от автоматизации математических вычислений и машинного обучения до разработки веб-приложений. Также одним из преимуществ этого языка является наличие множества качественных библиотек, в том числе используемых для текущей разработки. Для оценки эффективности и точности разработанных алгоритмов проведен статистический эксперимент. Приведены оценка вероятности верной классификации лингвистических цепочек экспериментальных кривых спектрограмм в нужные группы и общая оценка точности верного определения всех кривых в нужные группы. В результате применения структурно-лингвистического подхода к задаче обнаружения электромагнитных излучений, создаваемых вычислительной техникой, можно заключить, что полученные лингвистические описания исследуемых спектрограмм представляют собой короткие и надежные правила для их анализа и позволяют с высокой точностью в автоматизированном режиме определять отклонения в наблюдаемых спектрах от заданных эталонов.

В статье обосновывается необходимость осуществления управления процессом классификации информационных сигналов на основе простой и двухсвязной марковских моделей. Показана возможность объединения полученных ранее моделей и алгоритма классификации в систему принятия решений в целях классификации информационных сигналов (случайных процессов) по критерию максимизации апостериорной вероятности. Предлагается структурная схема системы принятия решений, приводится описание разработанных программных компонентов, последовательно реализующих как вспомогательные, так и базовые процедуры, позволяющие реализовать синтезированные ранее марковские модели и методы оценки их параметров, а также алгоритм классификации. Приводится описание возможности обучения алгоритма классификации как «с учителем», так и в режиме «самообучения», определены объемы выборок предоставляемых отсчетов исследуемых сигналов для формирования баз данных марковских моделей сигналов, марковских моделей классов сигналов. Представлены результаты статистического имитационного моделирования зависимости вероятности ошибки от объема обучающей выборки. Предложены структурные схемы некоторых программных компонентов системы принятия решений. Рассмотрены результаты реализации разработанных ранее моделей, методов и алгоритмов, в виде программных средств, показаны функциональные возможности применения данных средств в составе системы принятия решений. Приведены результаты расчетов, показывающие адекватность получаемых решений и функциональность разработанных программных средств. Делаются выводы о возможности применения системы принятия решений в различных предметных областях, в том числе при классификации состояний сердечно-сосудистой системы пациента по наблюдаемым ритмограммам.