SCI Библиотека

В статье рассматривается проблематика применения нейронных сетей семейства ART для оптимизации процесса принятия решений в системах управления рисками. Преимущества такого подхода, такие как способность быстро реагировать на новую информацию и гибкость в обучении, сопоставляются с недостатками, включающими сложности настройки параметров и интерпретации результатов. В следующей части статьи будут изучены различные способы обучения ART-сетей, включая методы без учителя (unsupervised learning) и с учителем (supervised learning), а также ключевые моменты настройки параметров сети. Поднимаются возможные проблемы, связанные с качеством входных данных и сложностью интерпретации выходных данных. В статье также представлен конкретный пример использования нейронных сетей типа ART в сфере строительства для оценки рисков и принятия обоснованных решений. В заключении статьи делается акцент на перспективах использования нейронных сетей семейства ART для кластер-анализа рисков, выявления связанных факторов и группировки их для более эффективного управления. Обсуждаются возможности дальнейшего развития методов принятия решений в управлении рисками с применением нейронных сетей типа ART и их потенциал для обеспечения более точных и прогностических практик.

Актуальность данной работы связана с расширяющимся применением информационных систем и моделей, позволяющих отслеживать динамику ключевых показателей функционирования предприятий и принимать соответствующие организационно-управленческие решения. При работе с информационными моделями предприятий необходимо обращение к массивам данных, что может повлечь проблемы с временем на анализ данных и обработку запросов. При рассмотрении этой задачи важно учитывать размеры и структуру базовых информационных массивов, хранящих основные данные предприятия. В связи с этим, в данной работе рассматривается целесообразность объединения массивов, отражающих состояние объектов определенных цехов машиностроительного предприятия. Показано, что выигрыш от такой операции возможен за счет уменьшения времени операций с массивом. Предложена задача для нахождения оптимальной структуры состава полученных базовых массивов, характеризующихся оптимальным временем актуализации. Для решения данной задачи предлагается алгоритм для объединения основных массивов. Проводится анализ целесообразности процесса объединения, в результате которого определены условия, при которых такое объединение целесообразно. Для алгоритма предложено использование метода «ветвей и границ». Предложенный алгоритм позволяет принять оптимальное решение по выбору состава базовых массивов и позволяет объединять базовые массивы данных информационной модели предприятия, обеспечивая сокращение суммарного времени обращения к данным.

Представлены результаты исследований, выполненных с целью оценки влияния стимуляторов роста нового поколения, содержащих в своем составе макро- и микроудобрения в хелатной форме, на формирование урожайности, фитосанитарное состояние посевов люпина узколистного ( Lupinus angustifolius L.). Полевые опыты проводились в 2021-2023 гг. в почвенно-климатических условиях юго-западной части Нечерноземной зоны. Почва опытного участка - серая лесная легкосуглинистая. Выявлено, что стимуляторы роста активизировали физиологические процессы, связанные с фотосинтетической деятельностью. В ходе исследований установлено, что площадь листьев люпина узколистного сорта Белорозовый 144 увеличивалась по отношению к контролю и достигала максимальных величин на варианте комплексного применения препаратов (предпосевная обработка семян + внекорневое опрыскивание в фазе бутонизации). Препарат Зеребра Агро при использовании этого приема повышал площадь листьев ценоза на 20,6%, Фитактив Вита - на 13,1%. На этих же вариантах отмечены самые высокие значения фотосинтетического потенциала, превышающие контроль на 25,5%. Максимальная урожайность сухой массы (1,48-1,57 кг/м2) получена при использовании препарата Зеребра Агро: увеличение относительно контроля составило в среднем 20,5%. При использовании препарата Фитактив Вита только для опрыскивания по вегетации отмечено достоверное увеличение урожайности в среднем на 15,7%. Наиболее высокой урожайностью зерна характеризовались варианты, включающие комплексную обработку: при использовании препарата Фитактив Вита - 3,15 т/га (на 25,4% выше контроля), Зеребра Агро - 2,92 т/га (на 16,3% выше контроля). Оба использованных препарата вызывали направленную регуляцию структуры растений люпина узколистного сорта Белорозовый 144, повышали функциональную активность органов, что способствовало увеличению продуктивности и массы 1000 семян, а также сдерживало зараженность бобов антракнозом ( Соlletotrichum lupini ).

В статье рассматривается подход к интеллектуализации управления в организационных системах, нацеленных на обеспечение эффективности взаимодействия производителей и потребителей результатов деятельности с использованием цифровых технологий и оптимизационного моделирования. В условиях активной цифровизации бизнеса выделен класс организационных систем с цифровым концентратором результатов деятельности. Показано, что при организации взаимодействия производителей и потребителей управление направлено не только на согласование объектов торговых операций, но и на регулирование объектов информационных потоков с целью снижения затрат на цифровой трансфер. При этом возникает две оптимизационные задачи, связанные с различными схемами распределения объемов информационных потоков со стороны производителей и потребителей. В первом случае оптимизируемыми переменными являются коэффициенты распределения планового объема потока, поступающего в цифровой концентратор, между объектами-производителями с учетом вариантов продвижения. Экстремальное требование обеспечивает минимизацию затрат, а граничное - связано с планируемым максимальным и минимальным уровнем доходов объектов от обмена информацией с потребителями. Алгоритм принятия решения совмещает случайный выбор значений коэффициентов на заданном интервале с последующей их настройкой с использованием градиентного поиска. Выбрано правило останова итерационного процесса, при выполнении которого определяется оптимальное распределение информационных потоков между объектами. Во втором случае строится оптимизационная модель, в которой оптимизируемыми переменными являются коэффициенты распределения планового объема информационного потока между производителями с учетом зарегистрированных цифровым концентратором категорий результатов деятельности.

В статье предложены структурные решения, связанные с построением системы управления инвестированием многообъектной организационной системы и ее детализации для принятия управленческих решений на стадиях формирования и реализации программы развития. Показано, что структуризация процесса управления определяется особенностями ряда составляющих: информационного обеспечения, требований управляющего центра, механизмами экспертного оценивания, необходимостью балансировки инвестиций на стадии формирования программы развития и ребалансировки - на стадии реализации. Интеллектуальная поддержка принятия управленческих решений осуществляется с использованием мониторинговой информации, прогностического и оптимизационного моделирования. Обоснована последовательность процедур в рамках структурной схемы управления процессом балансировки инвестиций при формировании программы развития многообъектной организационной системы. Указаны процедуры, которые требуют для своей реализации привлечения экспертных оценок. Рассмотрен переход к оптимизационному моделированию на основе трансформации требований управляющего центра в формализованное описание экстремальных и граничных требований. Возможности структуризации управления процессом ребалансировки инвестиций при реализации программы развития многообъектной организационной системы определены исходя из наличия информационных ресурсов, позволяющих сформировать временные ряды показателей эффективности и на этой основе обучить прогностические модели. Охарактеризованы задачи и методы оптимизации процесса принятия управленческих решений с использованием прогностических моделей.

Настоящий сборник предназначен для студентов-химиков, в дополнение к обычным задачникам по неорганической химии. Хотя все известные задачники содержат разделы или параграфы, относящиеся к Периодическому закону, пока в отечественной и, насколько нам известно, в зарубежной методической литературе не было издания подобного рода, целиком посвященного этой теме. Другое принципиальное отличие предлагаемого издания состоит в более глубоком и систематическом освещении Периодического закона.

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.

Проблема распределения и эксплуатации парковочных мест является важной частью исследований в области интеллектуального транспорта. В последние годы в связи с резким увеличением числа автомобилей выразилась проблема ограниченности ресурсов парковочных мест. Эффективное управление парковками требует анализа огромного массива данных и проведения моделирования для оптимизации использования парковочных мест. Внедрение и функционирование умного платного парковочного пространства в г. Владивостоке создает интересную прикладную область для интеллектуального анализа данных и машинного обучения. В исследовании используются масштабный набор данных об исторических транзакциях по парковке во Владивостоке, включая тип транспортного средства, время, местоположение, продолжительность сессии и другие критерии для создания модели данных, отражающей взаимосвязь между ценами на парковку, спросом и доходами. В статье описывается механизм создания модели данных, включающей в себя все важные аспекты функционирования платных парковок и факторы, влияющие на заполняемость. Использование этой модели позволит проводить машинное обучение, применять модели и оценивать эффективность их применения. Исследование также определяет ключевые факторы, влияющие на спрос на парковку, такие как время суток, день недели, местоположение и др. Модель данных и идеи, полученные в результате этого исследования, могут быть использованы правительствами и собственниками для оптимизации использования платных парковок и улучшения управления дорожным движением в умных городах. Подход, представленный в этой статье, можно применить к другим городам для создания систем ценообразования на основе данных, отвечающих конкретным потребностям и характеристикам каждого города.

Представлены результаты исследования, проведенного с целью оценки уровня и причин дифференциации заработной платы в сельскохозяйственных предприятиях Курской области в зависимости от степени концентрации производства (крупные, средние, мелкие). По официальным статистическим данным, номинальная начисленная заработная плата в сельскохозяйственных организациях Курской области имеет устойчивые тенденции к росту. В 2022 г. среднемесячная заработная плата в них достигла 49 570 руб., что на 33,2% превышало уровень 2020 г. и на 16,5% - 2021 г. Выявлено, что уровень заработной платы в сельскохозяйственных предприятиях Курской области сильно дифференцирован. Особенно заметна разница в доходах работников в разрезе предприятий по степени концентрации производства. За период исследования среднемесячная начисленная заработная плата в крупных предприятиях была выше по сравнению с предприятиями средних размеров на 35-40%, по сравнению с мелкими предприятиями - на 80-90%. Важнейшими факторами дифференциации заработной платы являются производительность труда и эффективность производства, которые в предприятиях крупных и средних размеров заметно выше, чем в мелких. Однако более высокую заработную плату в крупных предприятиях по сравнению со средними данным фактором объяснить нельзя, так как производительность труда в них находится на сопоставимом уровне. Предположительно, существенным фактором дифференциации начисленной заработной платы в крупных и средних, и в меньшей степени в мелких предприятиях, является применение неформальных схем поощрения работников. Большинство крупных предприятий данные схемы практически не использует. Предприятия же средних и мелких размеров, в которых численность работников сравнительно невелика, могут использовать неформальные способы поощрения. При этом мелкие предприятия в большинстве своем представлены кооперативной организационно-правовой формой со всеми ее особенностями и возможностями выстраивания гибких отношений по оплате труда.

В статье рассматривается использование результатов анализа динамики показателей заболеваемости и диспансеризации населения региона на основе визуального и прогностического моделирования многолетней медико-статистической информации. В качестве группы заболеваний выбрана артериальная гипертензия. Использованы данные медицинской статистики Воронежской области за 2013-2022 годы. Предложено провести визуальное моделирование временных рядов, характеризующих динамику показателей заболеваемости и диспансеризации, на основе анализа их графического представления и использования механизмов наглядно-образной интуиции человека при сопоставлении результатов визуализации. Визуальное моделирование позволило охарактеризовать тенденцию ежегодного прироста уровня заболеваемости артериальной гипертензией взрослого населения Воронежской области и установить важную для принятия решений органами управления здравоохранением информацию о периодах снижения темпа роста заболеваемости. Другой важной для органов управления оценкой является адекватность процесса диспансеризации тенденциям в динамике заболеваемости, которая устанавливается путем сопоставления результатов визуализации и определяется совпадающими изменениями при графическом представлении временных рядов соответствующих показателей. Для использования результатов прогностического моделирования в первую очередь по величине среднеквадратичной ошибки прогноза динамики временных рядов сравнивается ряд методов: авторегрессионное интегрированное скользящее среднее, простое экспоненциальное сглаживание, метод линейного Хольта, тройное экспоненциальное сглаживание. Сделан вывод о том, что первый метод показывает наилучший результат, а прогнозные оценки подтверждают результаты визуального анализа. Эти оценки ориентируют органы управление здравоохранением сохранять в будущие временные периоды темпы роста ресурсного обеспечения, выделяемого на проведение диспансеризации в регионе.