ivdon3@bk.ru
Исследуется Simulink модель легковесного самолета в составе пакета Aerospace Blockset, включающая системную модель самолета, модель окружающей среды, модель воздействий пилота, блок визуализации. Рассмотрена структура модели полёта и детально раскрыты модели воздействий окружающей среды и ветра, состоящей из блоков физических особенностей местности, моделей ветра и модели атмосферы, гравитационной модели, в каждую из которых задается высота Блок Wind Shear Model вычисляет величину сдвига ветра как функции высоты и измеренной скорости ветра. Блок Discrete Wind Gust Model определяет результирующую скорость ветра как функцию от пройденного расстояния, амплитуды и длина порыва. Уравнения турбулентности соответствуют спецификации MIL-F-8785C, описывающий турбулентность как случайный процесс, определяемый спектрами скоростей. Представлены результаты моделирования, отражающие изменение траектории движения при различных ветровых воздействиях, задаваемых в блоке градиента скорости ветра.
Ключевые слова: моделирование, полет самолета, Simulink, Aerospace Blockset, боковой ветер, турбулентность, уравнения турбулентности, гравитационная модель, траектория движения.
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Нельзя представить настоящее время без программного обеспечения. Огромные потоки информации проходят через компьютерные вычислительные системы. Совершенно невозможно обработать неструктурированные бесконечно поступающие данные, поэтому необходимо выделять конкретные задачи и подготавливать информацию к обработке. Одним из подобных действий является дедупликация. В данной статье рассматриваются возможные оптимизации метода удаления дубликатов с использованием баз данных.
Ключевые слова: дедупликация, база данных, поле, строка, текстовые данные, запрос, программное обеспечение, неструктурированные данные
В работе рассмотрены актуальные вопросы моделирования и прогнозирования параметров рынка транспортных компаний, оказывающих услуги по перевозке грузов промышленных предприятий, таких как стоимость, время, скорость и объемы доставки готовой продукции потребителям, а также произведена оценка потенциальных возможностей транспортных компаний по предоставлению необходимого количества и качества оказания транспортно-логистических услуг. Целью работы является определение области надежных прогнозов показателей перевозки для каждого интервального значения плеча доставки грузов с учетом доли компании на рынке. Моделирование временных параметров грузоперевозки производилось исходя из дорожных условий перевозки и времени года. При реализации процедур моделирования искомый статистический базис параметров времени в пути и расстояния на маршруте формировался на базе данных из специализированных приложений анализа показателей транспортно-логистических услуг грузового автотранспорта. Получено семейство прогнозных кривых для различных вариантов прогнозных моделей скорости и времени движения, а также интервальных значений плеч доставки для исходного множества транспортно-логистических компаний. организации и освоения новой продукции на имеющихся производственных площадях.
Ключевые слова: статистическое прогнозирование, эффективность перевозки, модели бенчмарок, тарифы на перевозку грузов, кусочно-линейная апроксимация, области надежных прогнозов, параметры грузоперевозки, бенчмарк-анализ, рынок транспортных компаний
Железобетонные конструкции должны обладать достаточной надежностью на протяжении всего срока службы. В задачах, касающихся прогнозирования срока службы на основе оценки технического состояния, надежность можно рассматривать как вероятность безотказной работы конструкций, заключающаяся в способности выполнять требуемые функции в заданных условиях в течение расчетного срока эксплуатации. Одними из методов решения такого рода задач являются статистические методы.
Ключевые слова: железобетонная конструкция, изгибаемая конструкция, прогнозирование, срок службы, надежность, техническое состояние, деградационное воздействие
2.1.1 - Строительные конструкции, здания и сооружения , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В работе изложена концепция «пост-интерпретации» образов и для ее алгоритмической реализации предложена модель пост-распознающего интерпретатора. В качестве пост-образов рассматриваются результаты распознавания исходных образов, поступающих в систему распознавания, а в качестве пост-распознавателя используется искусственная нейронная сеть. Для оценки эффективности применения модели предложено использовать «критерий целесообразности» и рассмотрены численные примеры, иллюстрирующие особенности его применения в системах распознавания и интерпретации образов с высокими рисками. Приведены данные предварительных результатов экспериментальной апробации модели для распознавания речевых команд в составе интерактивного руководства оператора по выполнению различных заданий и оценка ее эффективности.
Ключевые слова: система интеллектуальной обработки данных, интерпретация образов, достоверность распознавания, критерий принятия решений, искусственная нейронная сеть
В статье рассматриваются стандартные модели мемристоров на основе диоксида титана. Мемристор похож на резистор с памятью и демонстрирует нелинейную характеристику сопротивления, при которой параметр заряда является переменной состояния. Они могут быть использованы для создания новых видов электронных устройств с высокой энергоэффективностью и производительностью, а также для создания машин, которые могут учиться и адаптироваться к изменяющимся условиям окружающей среды и во многих практических приложений: память для хранения данных (двоичная и многоуровневая), переключатели в логических электронных схемах, пластичные компоненты в нейроморфных системах искусственного интеллекта, построенных на базе наноэлектронных компонентов. Было показано, что при подаче напряжения на заряженные ионы начинают дрейфовать, и граница между двумя областями смещается. Когда к мемристору прикладывается синусоидальное переменное напряжение заданной частоты, форма вольт-амперной характеристики (ВАХ) напоминает диаграмму Лиссажу с центром в начале координат.
Ключевые слова: мемристор, модель, воль-амперная характеристика, нелинейность
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Разработка систем бизнес-аналитики, принятия решений и планирования ресурсов является одной из важнейших составляющих практически любого предприятия. В данном случае, предприятия и производства пенитенциарной системы не являются исключением. В работе рассмотрена проблема взаимосвязи существующих баз данных и статистических отчетных форм производственно-экономического и трудового секторов пенитенциарной системы. Установлено, что косвенно-взаимосвязанные параметры достаточно трудно сопоставить из-за разных систем учета данных, а также утвержденных статистических форм. Одной из первых ступеней в решении поставленной проблемы может стать введение обобщенной системы индексации данных. В работе рассмотрены системы индексации данных, построение их иерархических структур, а также возможность практического применения с использованием SQL. Рассмотрены примеры реализации при помощи технологии ORM и языка Pyhton.
Ключевые слова: базы данных, индексация, ORM, SQL, Python, производственный сектор, экономические показатели, пенитенциарная система
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 5.6.8 - Документалистика, документоведение, архивоведение
В статье проводится исследование возможности применения непрерывной формы метода максимальной согласованности при построении регрессионных моделей для расчета прогнозных значений показателя пассажирооборота воздушного транспорта Российской Федерации. Исследуемый метод сравнивается с классическими методами регрессионного анализа - наименьших квадратов и модулей. Для оценки прогностических свойств методов применяется средняя относительная ошибка прогноза и непрерывная форма критерия согласованности поведения между вычисленными и фактическими значениями зависимой переменной. В результате проведенного анализа сделан вывод о возможности применения исследуемого метода для решения прогнозных задач.
Ключевые слова: метод наименьших квадратов, непрерывная форма метода максимальной согласованности, моделирование, пассажирооборот, воздушный транспорт, критерии адекватности
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Дороги занимают важное место в жизни почти каждого человека. Качество покрытия является наиболее значимой характеристикой дорожного полотна. Для его оценки существует множество систем, среди которых есть те, которые анализируют дорожную поверхность с помощью потоков видеоинформации. В свою очередь, видео разбивается на кадры, и уже по изображениям происходит непосредственно оценка качества дороги. Разбивка видео на кадры в таких системах происходит на основе специальных программных инструментов. Чтобы понять, насколько эффективно конкретное программное обеспечение, необходим детальный анализ. В данной статье в качестве программных инструментов для анализа выбраны OpenCV, MoviePy и FFMpeg. Материалом исследования является двухминутное видео дорожной поверхности с частотой кадров 29,97 кадров/с и форматом mp4. В качестве показателя эффективности используется среднее время получения одного кадра из видео. Для каждого из трех программных инструментов проведено по 5 различных экспериментов, в которых размер кадра в пикселях последовательно увеличивается в 2 раза: 40000, 80000, 160000, 320000, 640000. Каждая программа обладает линейной зависимостью O(n) среднего времени получения кадра от разрешения, однако, FFMpeg имеет наименьшие абсолютные показатели времени, а также наименьшую скорость роста функции, поэтому является наиболее эффективным инструментом по сравнению с остальными (OpenCV, MoviePy).
Ключевые слова: сравнение, анализ, эффективность, программный инструмент, библиотека, программа, разбивка видео, размер кадра, разрешение, дорожная поверхность
В статье рассматривается активно формирующийся в последнее десятилетие новый класс систем мониторинга ИТ-инфраструктуры, ключевой особенностью которого является широкое использование методов и техник работы с большими данными. Изучаемые системы в зависимости от рыночного позиционирования известны под такими названиями как AIOps, observability platform, all-in-one monitoring, зонтичный мониторинг. В своем обзоре существующих зарубежных и отечественных коммерческих решений авторы делают упор на использование в них методов работы с большими данными. На основе обзора предлагается классификация таких продуктов, позволяющая упорядочить существующее многообразие и выбрать наиболее подходящую систему для стоящих перед организацией задач в области мониторинга все усложняющейся ИТ-инфраструктуры. Актуальность исследования обусловлена отсутствием классификации исследуемых объектов в виду их относительной новизны и ярко выраженного практического характера.
Ключевые слова: система мониторинга, ИТ-инфраструктура, зонтичный мониторинг, AIOps, большие данные, машинное обучение
В современном мире всё чаще возникает необходимость обработки географической информации в самых различных формах. В данной работе рассматриваются понятие «тайл», его назначение, особенности, а также процесс ретайлирования, представляющий собой метод создания и обновления тайлов. Данная технология способствует повышению эффективности работы современных картографических сервисов, сокращая время загрузки карт. Последовательно представлены основные этапы разработки микросервиса, реализующего логику ретайлирования. Основным поставщиком данных выступает открытый проект OpenStreetMap (OSM). Набор пространственных данных является основным продуктом OSM и содержит актуальные географические данные и информацию со всего мира. Основу технологического стека составляет язык Python, к которому добавляются специализированные модули для работы с тайлами, а также библиотека для реализации простого и качественного API.
Ключевые слова: Python, тайл, ретайлирование, OpenStreetMap, микросервис, Flask-RESTX, mercantile
На сегодняшний день в пенитенциарной системе Российской Федерации собраны достаточно обширные базы данных для производственного сектора. Собранные данные представляют собой временные ряды. Однако, при исследовании взаимных распределений параметров возникает ряд проблем, главная из которых состоит в том, что для разных параметров ведется различная система учета данных: в некоторых случаях учет данных ведется накопительным итогом в течении года, в других случаях – учитываются фактические значения (другими словами, одни временные ряды являются трендовыми, а другие – сезонными (циклическими)). Отличаются также и периоды учета данных: помесячно, поквартально или за год. Таким образом, на первый взгляд связанные между собой параметры, практически невозможно сопоставить. В работе предлагается ряд алгоритмов, которые позволили бы решить данную проблему. Целью работы явилась разработка новых алгоритмов, позволяющих сопоставить трендовые и сезонные временные ряды на примере производственного сектора пенитенциарной системы. В качестве задач исследования можно обозначить: классификацию параметров, которые учитываются как сезонные и как трендовые временные ряды; разработка алгоритмов для их сопоставления; исследование применимости полученных результатов.
Ключевые слова: алгоритм, обработка данных, python, временной ряд, пенитенциарная система, производственный сектор
в статье рассмотрен один из возможных способов переноса (миграции) переменных сервисов с проприетарного на доступное бесплатное и популярное решение, а также способы улучшения структуры и отказа от проблемных мест.
Ключевые слова: переменные, конфигурация, сервис, Octopus, Git, Vault, миграция
Обсуждается качество обучения неполносвязных нейронных сетей, основанных на корнях принятия решений. На примере ограниченных данных о пациентах с клинически диагностированной болезнью Альцгеймера и условно здоровых пациентов путем предобработки данных найден корень принятия решений и соответствующая структура нейронной сети. Впервые демонстрируются результаты обучения неполносвязной искусственной нейронной сети данного типа. Результаты обучения такого типа нейронных сетей позволили в условиях ограниченных данных найти нейронную сеть, обладающую приемлемым уровнем точности для практического применения полученной нейронной сети для поддержки принятия врачебных решений – в рассматриваемом примере для диагностики болезни Альцгеймера.
Ключевые слова: нейронные сети, механизмы комплексного оценивания; корни принятия решений, деревья критериев, матрицы свёртки, предобработка данных
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 3.1.24 - Неврология
В статье приведено состояние технологий вебсайтов для проектирования роботов с искусственным интеллектом. Рассмотрен образ современной технической книги-сайта как места развития приложений искусственного интеллекта, показывается возможность исполнения со страницы алгоритмов с обеспечением связи роботов с реальными и виртуальными объектами.
Ключевые слова: математическая сеть, техническая сайт-книга, искусственный интеллект, исполняемые на сайте-книге алгоритмы, сетевая разработка роботов
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Статья посвящена разработке математической модели и программного комплекса, предназначенных для автоматизации научных исследований в области анализа новостей финансовой отрасли. Авторы предлагают подход, основанный на использовании методов теории графов для выявления наиболее значимых научных гипотез, используемых методов, а также полученных качественных и количественных результатов научного сообщества в данной области. Предложенная модель и программный комплекс позволяют автоматизировать процесс научных исследований, что способствует более эффективному ее анализу. Результаты исследований могут быть полезны как для профессиональных участников финансовых рынков, так и для академического сообщества, поскольку выявление наиболее цитируемых и фундаментальных работ служит отправной точкой любой научной работы.
Ключевые слова: программный комплекс, моделирование, теория графов, новостные потоки, фондовый рынок РФ, акции, граф цитирований
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Рассматриваются особенности (m,m)-схемы реализации визуальной криптографии, отличающейся от существующих формированием теневых изображений (акций) изображения, содержащего секрет. Предлагаемый подход основан не на декомпозиции секретного изображения на акции, а на пошаговой их трансформации путем умножения на ортогональные матрицы Адамара. Получаемые при каждой трансформации акции изображения являются помехоустойчивыми в канале передачи данных.
Ключевые слова: изображение с секретом, декомпозиция изображения, трансформация изображения, ортогональные матрицы Адамара, двустороннее матричное умножение, помехоустойчивое кодирование изображений
В работе представлен краткий обзор публикаций, описывающих опыт применение методов математического моделирования для решения различных задач. Построена многофакторная кусочно-линейная регрессионная модель сталелитейной компании с помощью непрерывной формы метода максимальной согласованности. Для оценки адекватности модели использованы критерии: средняя относительная ошибка аппроксимации, непрерывный критерий согласованности поведения, сумма модулей ошибок аппроксимации. Сделан вывод о том, что полученная модель обладает достаточной точностью и может быть использована для прогнозирования.
Ключевые слова: математическое моделирование, кусочно-линейная регрессия, метод наименьших модулей, непрерывная форма метода максимальной согласованности, сталелитейная компания
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Одним из направлений, позволяющим повысить эффективность работы низкоорбитального спутникового интернета в условиях деструктивных воздействий является использование систем OFDM, поддерживающих режим скачкообразной смены частоты (ССЧ). Очевидно, что эффективность противостояния помехам, которые формируются средствами радиоэлектронной борьбы (СРЭБ), во многом определяется алгоритмом выбора рабочих частот. В работе предлагается реализовать блок ССЧ на основе SPN-шифра «Кузнечик», который обеспечивает высокую стойкость к подбору рабочей частоты со стороны СРЭБ. Однако при возникновении сбоев и отказов в работе такого блока передатчик и приемник, работающие в режиме ССЧ, не смогут наладить передачу информации. Для решения данной проблемы в статье предлагается использовать полиномиальные модулярные коды классов вычетов (ПМККВ). Однако проведенный анализ известных алгоритмов коррекции ошибок в ПМКВ показал, что их нельзя применять для повышения надежности работы блока ССЧ на основе SPN-шифра «Кузнечик». Целью работы является разработка алгоритма коррекции ошибок в кодах ПМККВ с минимальной избыточностью, применение которого позволит повысить отказоустойчивость систем OFDM за счет устранения последствий сбоев и отказов в работе блока ССЧ.
Ключевые слова: системы OFDM, поддерживающие скачкообразную смену частоты, методы генерации псевдослучайных чисел, SPN-шифр Кузнечик, полиномиальные модулярные коды классов вычетов, алгоритм коррекции ошибки
Сети пятого поколения представляют большой интерес для различных исследований. Одной из наиболее важных и актуальных технологий для эффективного использования ресурсов в сетях пятого поколения, является технология нарезки сети Network Slicing. Основная цель работы – произвести моделирование вероятностных характеристик блокировки запросов на предоставление доступа к радиоресурсам беспроводной сети. В ходе работы была рассмотрена зависимость вероятности блокировки запроса в зависимости от интенсивности поступления заявок различных типов. Выяснилось, что вероятность блокировки заявки i-го типа имеет вид экспоненциальной функции. По результатам анализа блокировка запросов происходит предсказуемо с учетом характера поступающего трафика. Предварительно существенных недостатков в рассмотренной модели не наблюдается.
Ключевые слова: 5G, двухсервисная СМО, минимальная гарантированная скорость, нарезка сети, распределение ресурса, система массового обслуживания, эластичный трафик
В условиях быстрой урбанизации общества моделирование процессов устойчивого развития городов привлекает значительное внимание ученых. В данной статье представлено исследование нечетких когнитивных карт (НКК) как междисциплинарной модели для имитации процессов городского развития. Это подчеркивает универсальность НКК в интеграции экспертных знаний и количественной оценке влияния показателей, которые формируют городское пространство, от инфраструктуры и жилья до экологической устойчивости и благополучия общества. В исследовании используется синтез обширного обзора литературы и экспертных мнений с целью создания и уточнения когнитивной карты, адаптированной для развития муниципальных образований. Изложенная методология формулирует систематический подход к выбору концептов, присвоению весов и проверке модели. Благодаря сотрудничеству с межотраслевыми экспертами, исследование подтверждает ценность НКК для выявления каскадных эффектов в процессе принятия решений при формировании стратегий развития города. Признавая ограничения, присущие экспертным методам и нечеткий характер данных, авторы приводят доводы в пользу эффективности НКК не только в выявлении, но и в решении возникающих проблем урбанизации. В конечном счете, эта статья привносит детальный взгляд на дискурс стратегического планирования, поскольку авторы выступают за использование НКК в качестве инструмента поддержки принятия управленческих решений, который может помочь руководящим органам в обеспечении устойчивого и справедливого городского будущего.
Ключевые слова: нечеткие когнитивные карты, городское развитие, городское планирование, устойчивая урбанизация, экспертные системы, благополучие общества
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.4 - Управление в организационных системах
Шаговый двигатель достаточно часто используется в автоматизированных установках лазерной резки. Схема управления шагового двигателя требует специального электронного устройства – драйвера, который получает на вход логические сигналы и изменяет ток в обмотках двигателя для обеспечения параметров движения. В данном научном исследовании проводилась оценка драйверов шагового двигателя для определения целесообразности их использования – PLDS880, OSM-42RA, OSM-88RA. Для управления системой был написан программный код, который по связующей плате соединялся с контроллером. С каждым драйвером при различных режимах подобраны оптимальные параметры (начальная скорость, конечная скорость и ускорение), то есть движение каретки без срыва на десяти проходах с минимальным временем прохода. Результаты экспериментальных исследований представлены в табличной форме.
Ключевые слова: лазер, лазерная резка, автоматизация, технологический процесс, шаговый двигатель, быстродействие, драйвер, контроллер, схема управления, оптимальные параметры
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
В данной статье мы рассмотрели и проанализировали различные модели прогнозирования временных рядов, используя данные, собранные с мобильных устройств IoT. Основное внимание уделено моделям, описывающим поведение трафика в телекоммуникационных системах. Рассмотрены методы прогнозирования, такие как экспоненциальное сглаживание, линейная регрессия, авторегрессионное интегрированное скользящее среднее (ARIMA), а также N-BEATS, который использует полносвязные слои нейронной сети для прогнозирования одномерных временных рядов. В статье кратко описаны особенности каждой модели, рассмотрен процесс их обучения, и проведен сравнительный анализ качества обучения. На основе анализа данных отмечено, что для протокола UDP модель ARIMA обладает лучшим качеством обучения, для протокола TCP - линейная регрессия, а для протокола HTTPS - ARIMA.
Ключевые слова: телекоммуникационные системы, анализ трафика, модели прогнозирования, QoS, искусственный интеллект, линейная регрессия, ARIMA, Theta, N-BEATS
Данная статья исследует внедрение и реализацию моделей нейронных сетей в сфере сельского хозяйства, с акцентом на их использование в умных теплицах. Умные теплицы представляют собой инновационные системы контроля микроклимата и других факторов, влияющих на рост растений. С использованием нейронных сетей, обученных на данных о влажности почвы, температуре, освещенности и других параметрах, возможно прогнозирование будущих показателей с высокой точностью. В статье рассматриваются этапы сбора и подготовки данных, процесс обучения нейронных сетей, а также практическая реализация данного подхода. Результаты исследования подчеркивают перспективы внедрения нейронных сетей в аграрном секторе и их важную роль в оптимизации процессов роста растений и увеличении производительности сельскохозяйственных предприятий.
Ключевые слова: нейронная сеть, прогнозирование показателей, умная теплица, искусственный интеллект, моделирование данных, микроклимат
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
В работе приведена уточненная регрессионная модель динамики уровня воды в сибирской реке Ия, включающая в правую часть шесть природных факторов (количество дней с осадками в горах Саян, средние дневная и ночная температуры за месяц, количество осадков, глубина снежного покрова, среднее атмосферное давление за месяц) с учетом запаздывания, а также специальным образом сформированную сезонную переменную. На высокую адекватность модели указывают значения критериев множественной детерминации, Фишера, средней относительной ошибки аппроксимации. Построенная модель может быть эффективно использована для решения широкого круга прогнозных задач.
Ключевые слова: регрессионная модель, уровень воды в реке, лаг запаздывания, сезонная переменная, прогноз