ISSN 2311-4908
Язык: ru

ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА И ФУНДАМЕНТАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИКА

Архив статей журнала

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ РЕКУРРЕНТНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ И МОДЕЛИ АВТОРЕГРЕССИИ ARIMA ПРИ ПРОГНОЗИРОВАНИИ НЕСТАЦИОНАРНЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ (2022)
Выпуск: Т. 9 № 4 (2022)
Авторы: Дюссекенов Джаиль, Тюменцев Евгений Александрович

Для прогнозирования выхода светлых фракций установкой ЭЛОУ-АВТ-6 проведен сравнительный анализ модели рекуррентной нейронной сети и модели авторегрессии ARIMA. Приведено математическое описание этих моделей. Приведена реализация моделей с использованием библиотек Keras и Pmdarima на языке Python. Проведена серия экспериментов, в качестве данных использовались значения температуры куба колонны К-2, расход сырой нефти и расход фракции бензина. Сделан вывод, о превосходстве качества прогноза нейронных сетей над ARIMA

Сохранить в закладках
О ПРИМЕНЕНИИ КАРТ ШУХАРТА К СИСТЕМЕ, ПОСТРОЕННОЙ НА МИКРОСЕРВИСНОЙ АРХИТЕКТУРЕ (2022)
Выпуск: Т. 9 № 1 (2022)
Авторы: Тюменцев Евгений Александрович, РОГОЖИНА МАРИНА АНАТОЛЬЕВНА

Контрольные карты Шухарта выступают как основной инструмент статистического управления процессами, позволяющий избежать потерь в производственных процессах. Рассматривается эффективность применения контрольных карт Шухарта как метода обнаружения разладки случайных процессов к системе, построенной на микросервисной архитектуре. Методами исследования являются сравнительный анализ и эксперимент. Результатами исследования является проведенная корреляция между выявленными аномалиями контрольными картами Шухарта и созданными инцидентами с рабочего стенда технической поддержкой.

Сохранить в закладках
АЛГОРИТМ РАСПОЗНАВАНИЯ НАМЕРЕНИЙ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ ИЗ ТЕКСТОВЫХ ЗАПРОСОВ (2023)
Выпуск: Т. 10 № 4 (2023)
Авторы: Михеев Сергей Евгеньевич, Тюменцев Евгений Александрович

В работе исследованы основные подходы к распознаванию смысла предложений исходя из контекста. Распознавание смысла предложений используется для решения задачи семантического сравнения пользовательских запросов с целью найти наиболее схожий по смыслу среди имеющихся. Результаты исследования показывают, что использование алгоритмов распознавания смысла предложений позволяет сократить число запросов, которые необходимо описывать вручную, при этом сохраняя большое количество обрабатываемых запросов.

Сохранить в закладках
ИЗВЛЕЧЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ ТЕРМИНОВ ИЗ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ МАТЕРИАЛОВ ПРИ ПОМОЩИ МЕТОДОВ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ЛИНГВИСТИКИ (2023)
Выпуск: Т. 10 № 3 (2023)
Авторы: Тюменцев Евгений Александрович, Щепелев Никита Юрьевич

Для определения и извлечения сущностей и связей используются методы анализа текста, такие как метод обнаружения именованных сущностей и метод классификации ролей. Для повышения точности и эффективности извлечения применяются такие методы, как метод опорных векторов и метод условных случайных полей. Предложенный подход демонстрирует многообещающие результаты в точной и эффективной разметке образовательных материалов на математические термины.

Сохранить в закладках
АНАЛИЗ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА С ПОМОЩЬЮ КАРТ ШУХАРТА (2023)
Выпуск: Т. 10 № 2 (2023)
Авторы: Тюменцев Евгений Александрович, Пешков Никита Денисович

В работе проведено исследование метода контрольных карт для изучения случайного процесса, а также представлены правила их построения. Описаны методики применения контрольных карт для анализа стабильности учебного процесса. Выполнена программная реализация вычисления значений необходимых элементов карт и их отображения на графике. Полученные результаты могут быть полезны для улучшения качества образования и повышения эффективности учебных программ.

Сохранить в закладках
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ФОРМАЛЬНЫХ ГРАММАТИК В ЗАДАЧЕ ШАБ-ЛОНИЗАЦИИ ДОКУМЕНТОВ (2023)
Выпуск: Т. 10 № 1 (2023)
Авторы: Тюменцев Евгений Александрович, Гущин Николай Олегович

Рассматриваются регулярные, контекстно-свободные и контекстно-зависимые грамматики, их основные свойства и возможности применения при создании документов на основе шаблона в формате LaTeX. Описывается конкретный набор грамматик, которые могут использоваться для разбора структуры документов, включая описание таблиц, списков и блоков текста. Применение данного подхода может значительно упростить и автоматизировать процесс создания и редактирования документов.

Сохранить в закладках
МЕТОДЫ СРАВНЕНИЯ РАССТОЯНИЙ МЕЖДУ АБСТРАКТНЫМИ ДЕРЕВЬЯМИ ДЛЯ ПРЕДОТВРАЩЕНИЯ ПЛАГИАТА КОДА (2024)
Выпуск: Т. 11 № 1 (2024)
Авторы: Тюменцев Евгений Александрович, Шепелев Никита Сергеевич

Исследуются методы сравнения деревьев в теории графов. Алгоритмы основаны на метриках деревьев, комбинаторных характеристиках, их структурах и расстояниях, таких как редакционное расстояние или количество общих поддеревьев. Алгоритмы могут быть использованы для сравнения абстрактных синтаксических деревьев, чтобы определить сходство между различными текстами программ. Результаты сравнения могут быть использованы для автоматического нахождения плагиата кода и определения схожести программного обеспечения.

Сохранить в закладках