Работая с сайтом, я даю свое согласие на использование файлов cookie. Это необходимо для нормального функционирования сайта, показа целевой рекламы и анализа трафика. Статистика использования сайта обрабатывается системой Яндекс.Метрика

Принять

Научный журнал Моделирование, оптимизация и информационные технологииThe scientific journal Modeling, Optimization and Information Technology

cетевое издание
issn 2310-6018

отправить
статью

метаданные статей за последние 2 года

Применение uplift-моделирования в задачах повышения эффективности маркетинговых коммуникаций

2025. T.13. № 3. id 2023

Азарнова Т.В. Ярош Е.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.031

В условиях высокой конкуренции для крупных современных компаний, производящих массовую продукцию или оказывающих массовые услуги, характерен рост затрат на рекламу, которая не всегда приносит ожидаемый эффект. Возрастает потребность в инструментах точной сегментации аудитории, которая способна повысить эффективность маркетинговых коммуникаций. Традиционные модели предсказания отклика не позволяют определить, изменилось ли поведение клиента именно под влиянием маркетингового воздействия, что снижает возможности конструктивного анализа маркетинговых кампаний. Данная статья направлена на исследование uplift-моделирования как инструмента оценки эффекта прироста положительных откликов от коммуникации и оптимизации таргетинга. Результаты исследования демонстрируют существенное преимущество подхода uplift-моделирования для выявления клиентских сегментов с максимальной чувствительностью к воздействию. Проведенный в рамках статьи сравнительный анализ различных подходов к построению uplift-моделей (таких как SoloModel, TwoModel, Class Transformation, Class Transformation with Regression), базирующийся на использовании специализированных uplift-метрик (uplift@k, Qini AUC, Uplift AUC, weighted average uplift, Average Squared Deviation), демонстрирует сильные и слабые стороны каждого из подходов моделирования. Исследование базируется на открытых данных X5 RetailHero Uplift Modeling Dataset, предоставленных X5 Retail Group для исследования методов uplift-моделирования в контексте ритейла.

Ключевые слова: uplift-моделирование, машинное обучение, маркетинговые коммуникации, таргетинг, оценка отклика, метрики качества uplift-моделей

Оценка и оптимизация систем с гетерогенными данными с учетом показателей эффективности на основе интегрированного алгоритма

2025. T.13. № 3. id 2014

Атласов Д.И. Васми И. Коптелова А.С. Кочегаров А.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.025

В исследовании представлен интегрированный алгоритм оценки и оптимизации систем с гетерогенными данными с учетом управленческих и организационных показателей эффективности. Предлагаемый алгоритм состоит из анализа охвата данных (АОД), нечеткого анализа данных (НАОД) и набора статистических методов для оценки правдоподобия полученных результатов. Разработан интегрированный алгоритм определения наиболее эффективных гетерогенных показателей эффективности, отличающийся способом выбора достоверных показателей, позволяющий сформулировать стратегии совершенствовании организационных систем. Для верификации выбран набор из 12 критериев, указывающих на применение интегрированного метода. Результаты показали, что результаты АОД имеют меньшую среднюю абсолютную процентную ошибку (MAPE), чем результаты нечеткого АОД. В исследовании также анализируются и взвешиваются показатели, и результаты продемонстрировали, что показатели «инвестиции в исследования и разработки в отношении стоимости производства» и «инвестиции в образование и переподготовку в расчете на одного сотрудника» являются наиболее эффективными. В исследовании представлен уникальный алгоритм учета гетерогенных управленческих и организационных факторов. Он может справиться с неопределенностью данных из-за наличия в алгоритме механизмов нечеткого вывода. Веса показателей определяются с помощью набора надежных статистических алгоритмов.

Ключевые слова: интегрированный алгоритм, гетерогенные данные, анализ охвата данных, нечеткость, верификация, статистический критерий, интеллектуальный анализ, вес показателя

Оптимизация инвестиционного процесса субсидирования воздушных перевозок

2025. T.13. № 3. id 2010

Иванов Д.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.032

Одним их существенных направлений инвестирования гражданской авиации является субсидирование воздушных перевозок. В статье рассматривается возможность оптимизировать принятие управленческих решений по распределению объема инвестиций авиакомпаниям, участвующим в программе выбора маршрутов воздушных перевозок, которые обеспечивают рост показателей эффективности при ограниченном инвестиционном ресурсе. Для постановки задачи оптимизации вводятся непрерывные оптимизируемые переменные, определяющие объемы инвестиций, и альтернативные переменные, соответствующие выбору определенного маршрута перевозок. Исходные данные, предоставляемые авиакомпаниями, используются для оценки выполнения экстремальных и граничных требований к процессу субсидирования. Каждый показатель, на основе которого формируются указанные требования, рассчитывается по параметрам, зафиксированным в исходных данных, в зависимости от значений переменных. При этом возникает необходимость разбиения условия ограниченного интегрированного ресурса на два частных граничных условия. В результате имеем многокритериальную задачу оптимизации с ограничениями, заданную на множествах непрерывных и альтернативных оптимизируемых переменных. Для ее решения предложено использовать комбинацию адаптивного алгоритма направленного рандомизированного поиска и алгоритма роя частиц. Проведем вычислительный эксперимент с использованием оптимизационного подхода, который сравнивается с фактическими данными субсидирования воздушных перевозок. Оптимизированный вариант распределения инвестиций и выбора маршрутов характеризуется значениями показателей эффективности, лучше фактически достигнутых.

Ключевые слова: управление инвестированием, централизованное управление, субсидирование воздушных перевозок, авиакомпании, оптимизация

Теоретические основы мониторинга изменений больших данных в крупномасштабных разреженных невзвешенных сетях с облачной обработкой

2025. T.13. № 3. id 2004

Аль-Имари М. Гетманская Д.В. Кравец О.Я. Сотников Д.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.026

Сети широко используются для представления интерактивных взаимосвязей между отдельными элементами в сложных системах больших данных, таких как облачный Интернет. Определяемые причины в системах могут приводить к резкому увеличению или уменьшению частоты взаимодействия в соответствующей сети, что позволяет выявлять такие определяемые причины, отслеживая уровень взаимодействия в сети. Один из методов обнаружения изменений заключается в том, что сначала между каждой парой узлов, которые взаимодействовали в течение заданного интервала времени, проводится ребро, чтобы создать сетевой граф. Затем топологические характеристики графа, такие как степень, близость и посредничество, могут рассматриваться как одномерные или многомерные данные для онлайн-мониторинга. Однако существующие методы статистического управления процессами (SPC) для невзвешенных сетей почти не учитывают ни разреженность сети, ни направление взаимодействия между двумя узлами сети, то есть парное взаимодействие. При исключении неактивных парных взаимодействий предложенная процедура оценки параметров обеспечивает более высокую согласованность при меньших вычислительных затратах, чем альтернативный вариант, когда сети являются крупномасштабными и разреженными. Разработанные на основе матричной вероятностной модели для описания направленных парных взаимодействий в рамках независимых от времени невзвешенных сетей больших данных с облачной обработкой матрицы значительно упрощают оценку параметров, эффективность которой повышается за счет автоматического исключения парных взаимодействий, которые на самом деле не происходят. Затем предложенная модель интегрируется в функцию многомерного распределения для онлайн-мониторинга уровня коммуникации в сети.

Ключевые слова: облачные вычисления, большие данные, изменения состояния сети, мониторинг в режиме реального времени, невзвешенные сети, парное взаимодействие, матричная вероятностная модель

Интеграция RAG-системы для автоматизации поиска связей показателей и мероприятий национальных проектов

2025. T.13. № 3. id 2001

Каширина И.Л. Кириллов В.В. Албычев А.С. Старичкова Ю.В. Магомедов Ш.Г. Червяков А.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.027

В условиях возрастающей сложности управления Национальными проектами, направленными на достижение Национальных целей развития РФ, актуальной задачей становится автоматизация анализа взаимосвязей между запланированными в рамках этих проектов мероприятиями и показателями, которые отражают степень достижения поставленных в проекте задач. Традиционные методы ручной обработки документов характеризуются высокой трудоемкостью, субъективностью и значительными временными затратами, что обусловливает необходимость разработки интеллектуальных систем поддержки принятия решений. В данной статье представлен подход к автоматизации анализа связей и показателей национальных проектов, который позволяет автоматически выявлять и верифицировать семантические связи «мероприятие-показатель» в документах национальных проектов, значительно повышая эффективность аналитической работы. Данный подход основан на использовании Retrieval-Augmented Generation (RAG) системы, сочетающей локально адаптированную языковую модель с технологиями векторного поиска. Работа демонстрирует, что интеграция RAG-подхода с векторным поиском и учетом онтологии проектов позволяет достичь необходимой точности и релевантности анализа. Особую ценность системе придает не только способность генерировать интерпретируемые обоснования выявленных связей, но и возможность определять ключевые мероприятия, влияющие на достижение показателей сразу нескольких национальных проектов, включая те из них, чье воздействие на реализацию данных показателей неочевидно. Предложенное решение открывает новые возможности для цифровизации государственного управления и может быть адаптировано для других задач, например, определения рисков реализации мероприятий и генерации новых мероприятий.

Ключевые слова: RAG-системы, большие языковые модели, национальные проекты, семантический поиск, автоматизация, национальные цели, искусственный интеллект в государственном управлении

Применение гибридного алгоритма балансировки для управления распределением вычислительных задач в высоконагруженных системах

2025. T.13. № 3. id 1998

Дойчев В.С.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.024

Актуальность исследования обусловлена стремительным ростом объемов обрабатываемых данных и широким распространением облачных технологий, что делает эффективное распределение вычислительных задач в высоконагруженных системах ключевой проблемой современной информатики. Существующие методы балансировки нагрузки часто не учитывают гетерогенность ресурсов, динамику workloads и необходимость многоцелевой оптимизации, что ограничивает их эффективность. Целью работы является разработка гибридного алгоритма балансировки нагрузки, сочетающего преимущества алгоритмов Artificial Bee Colony (ABC) и Max-Min для повышения производительности и ресурсоэффективности распределенных систем. В исследовании использован метод имитационного моделирования в среде CloudSim для оценки предложенного алгоритма при различных сценариях нагрузки (от 100 до 5000 задач). Задачи классифицируются на «легкие» и «тяжелые» на основе их вычислительной сложности (MIPS), после чего ABC применяется для быстрого распределения простых задач, а Max-Min – для оптимизации выполнения ресурсоемких заданий с целью минимизации общего времени выполнения (makespan). Сравнительный анализ с базовыми алгоритмами (FCFS, SJF, Min-Min, Max-Min, PSO, ABC) показал, что гибридный подход обеспечивает на 15–30 % лучшее время выполнения задач при высокой нагрузке (5000 задач), демонстрируя высокую адаптивность и масштабируемость. Результаты исследования подтверждают, что гибридные алгоритмы, объединяющие эвристические и метаэвристические методы, представляют собой перспективное решение для динамических облачных сред. Предложенный метод эффективно сочетает оперативность распределения легких задач и стратегическое планирование ресурсоемких операций, что делает его применимым в реальных ЦОДах и распределенных системах. Практическая значимость работы заключается в повышении энергоэффективности, снижении затрат и обеспечении качества обслуживания (QoS) в облачных вычислениях.

Ключевые слова: облачные вычисления, планирование, распределение задач, виртуальные машины, гибридный алгоритм, балансировка нагрузки, оптимизация, cloudsim

Гибридная система обучения агентов с использованием A2C и эволюционных стратегий

2025. T.13. № 3. id 1991

Корчагин А.П.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.029

Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения эффективности обучения агентов в условиях частичной наблюдаемости и ограниченного взаимодействия, характерных для многих реальных задач в мультиагентных системах. В связи с этим данная статья направлена на разработку и анализ гибридного подхода к обучению агентов, сочетающего преимущества градиентных и эволюционных методов. Ведущим методом исследования является модифицированный алгоритм Advantage Actor-Critic (A2C), дополненный элементами эволюционного обучения – кроссовером и мутацией параметров нейросети. Такой подход позволяет комплексно рассмотреть проблему адаптации агентов в условиях ограниченного обзора и кооперативного взаимодействия. В статье представлены результаты экспериментов в среде с двумя кооперативными агентами, задачей которых является извлечение и доставка ресурсов. Показано, что гибридная методика обучения обеспечивает значительный рост эффективности поведения агентов по сравнению с чисто градиентными подходами. Динамика среднего вознаграждения свидетельствует об устойчивости метода и его потенциале в более сложных сценариях многоагентного взаимодействия. Материалы статьи представляют практическую ценность для специалистов в области обучения с подкреплением, разработки мультиагентных систем и построения адаптивных кооперативных стратегий в условиях ограниченной информации.

Ключевые слова: обучение с подкреплением, эволюционные алгоритмы, многоагентная система, a2C, LSTM, кооперативное обучение

Модель рендер-конвейера как динамический многомерный квадратичный рюкзак с нечеткой нейросетевой моделью оценки предпочтений пользователя

2025. T.13. № 3. id 1984

Фарафонов М.М. Мымликов В.Н. Антамошкин О.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.028

Современная компьютерная графика предлагает множество различных визуальных эффектов для обработки трехмерных сцен в процессе рендеринга. Тяготы вычисления этих графических эффектов ложатся на пользовательское аппаратное обеспечение, что приводит к необходимости идти на компромисс между производительностью и качеством изображения. В связи с этим актуальной становится разработка систем, способных в автоматическом режиме осуществлять оценку качества трехмерного рендера и изображений в целом. Актуальность данной темы выражается в двух направлениях. Во-первых, возможность предсказывать реакцию пользователей позволит производить более точную настройку графических приложений. Во-вторых, понимание предпочтений может помочь в оптимизации трехмерных сцен путем выявления визуальных эффектов, которые могут быть отключены. В более широком смысле это также создает проблему оптимального управления процессом рендера, при котором станет возможным максимально эффективно использовать наличные аппаратные возможности. Потому значимой задачей становится моделирование процесса рендера трехмерной графики в такой форме, при которой будет максимально просто заниматься ее оптимизацией. Целью настоящего исследования является создание такой модели, которая позволит выполнять этап экспертной оценки для автоматического определения качества трехмерного рендера и использовать его для оптимального управления рендер-конвейером. Также обсуждается ряд важных вопросов, которые требуют особого внимания в рамках исследования. Круг применения разрабатываемой системы включает в себя различные сферы человеческой деятельности, в которых задействовано трехмерное моделирование. Подобная система может стать полезным инструментов как для разработчиков, так и для пользователей, что особенно важно в образовании, разработке видеоигр, технологиях виртуальной реальности и др., где требуется моделировать реалистичные объекты или визуализировать сложные процессы.

Ключевые слова: задача о квадратичном рюкзаке, многомерная задача о рюкзаке, искусственные нейронные сети, трехмерный рендеринг, анализ предпочтений пользователей, визуальная оценка качества, технологии будущего

Технологические аспекты проектирования беспилотного электромобиля на базе конструктора Bigo.Land и ArduPilot

2025. T.13. № 3. id 1983

Чугунов М.В. Полунина И.Н. Овчинников А.Ю. Гариков А.С. Осипов А.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.018

На базе подходов, основанных на принципах системного инжиниринга, рассматриваются технологические аспекты проектирования прототипа электромобиля-беспилотника с комбинированной системой управления, которая предполагает возможность простого и безопасного переключения с ручного режима на дистанционный (по радиоканалу) или программный режим. Проектирование конструкции и физическая реализация ее основаны на рассмотрении взаимосвязанных технологий прототипирования, механической обработки, программирования. Проект реализован на базе конструктора Bigo.Land (в его механической и мехатронной части) и на базе ArduPilot/Pixhawk (в его программно-аппаратной части). Базовый состав Bigo.Land дополнен обгонной муфтой двунаправленного действия, которая наряду с программным обеспечением дает возможность пилоту при необходимости вмешиваться в процесс управления. Результатом работы является полнофункциональный прототип электромобиля-беспилотника, обладающий системой очувствления и функциями беспилотного управления и автономного поведения; а также его виртуальная (CAD/CAE) модель и программное обеспечение в виде прошивки полетного контроллера Ardupilot/Pixhawk, расширяющей и дополняющей штатный функционал базового программного обеспечения Ardupilot. Проект и полученные результаты могут быть полезны специалистам, разрабатывающим и эксплуатирующим беспилотную мобильную технику, а также учебным заведениям, реализующим педагогические технологии на базе проектного метода.

Ключевые слова: электромобиль-беспилотник, технологические аспекты проектирования, комбинированное управление, обгонная муфта двунаправленного действия, прототипирование, системный инжиниринг, проектный метод обучения

Методы определения отношения сигнал-шум в системах радиосвязи

2025. T.13. № 3. id 1977

Калистратов Д.С. Митрофанов Д.Г.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.023

В работе затрагивается вопрос беспроводной передачи информации посредством радиосвязи. Указывается, что ключевым параметром качества радиоканала является отношение сигнал-шум на входе приемного устройства. Подчеркивается важность обеспечения высокого отношения сигнал-шум в радиопередающих и радиоприемных устройствах и системах. Проводится аналитический обзор и сравнительный анализ распространенных методов определения отношения сигнал-шум на входе приемного устройства. Рассматриваются теоретические и практические методы определения отношения сигнал-шум, в частности, метод комплексной огибающей, метод спектрального анализа, а также метод расчета потерь в свободном пространстве. Выявляются их преимущества и недостатки. Описываются математический и методологический аппарат рассматриваемых методов. Дается краткое описание алгоритмов измерения отношения сигнал-шум в указанных методах. Приводятся сведения о проведенных экспериментальных исследованиях методов. Описываются исходные данные и результаты эксперимента. Представляются результаты сравнительного анализа теоретических и практических методов по критерию точности оценки отношения сигнал-шум на входе приемного устройства. Анализируются основные причины и факторы, снижающие точность теоретической оценки отношения сигнал-шум по сравнению с практическим измерением. Предлагаются возможные пути увеличения значения отношения сигнал-шум в теоретических методах.

Ключевые слова: беспроводная связь, радиосигнал, отношение сигнал-шум, метод комплексной огибающей, метод спектрального анализа, метод расчета потерь

Создание модуля для генерации набора данных для обучения задачи генерации исходного кода на основе изображения

2025. T.13. № 3. id 1976

Никитин И.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.030

В рамках данного исследования предлагается новый механизм создания данных для обучения нейронной сети для задачи генерации кода на основе изображения. Для того, чтобы система могла выполнять поставленную перед ней задачу, ее необходимо обучить. Изначальный набор данных, который предоставляется с системой pix2code, позволяет обучить систему, однако он опирается на те данные, которые представлены в словаре предметно-ориентированного языка. Расширение или изменение слов в словаре никак не влияет на набор данных, что ограничивает гибкость в применении системы, не позволяя учесть правила, которые могут применяться на предприятии. В части исследований есть утверждения о том, что они создали свой набор данных, однако его отсутствие в открытом доступе не позволяет оценить сложность изображений, содержащихся в нем. Для решения этой проблемы, в рамках данного исследования разработан подмодуль, который позволяет на основе измененного словаря предметно-ориентированного языка создать свой набор данных для обучения, состоящий из пары изображение-исходный код, соответствующий этому изображению. Для проверки работоспособности созданного набора данных, доработанная система pix2code выполнила обучение, а после смогла предсказать код на тестовых примерах.

Ключевые слова: кодогенерация, изображение, машинное обучение, набор данных, исходный код

Влияние размера образа ключа на производительность хеш-таблиц в современных архитектурах

2025. T.13. № 3. id 1974

Буевич Е.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.014

Работа рассматривает способ увеличения скорости поиска в хеш-таблицах с хранением ссылки, если задача предполагает ограничение производительности пропускной способностью одного из интерфейсов между уровнями хранения (кэши L1, L2, L3, память). Для уменьшения влияния этого ограничения предлагается алгоритм оптимального использования размера кэш-линии – минимальной порции информации, передающейся между уровнями хранения. В работе показано, что существует наилучший для конкретных задачи и архитектуры размер информации о ключе в хеш-таблице (образ ключа), приведены формулы для его численного и приблизительного аналитического вычисления для случаев имеющегося и отсутствующего в таблице ключа. Рассмотрен отдельный случай использования части ключа в качестве его образа в таблице. Предложен алгоритм работы с неудобными размерами образа ключа, не являющимися степенью двойки. Приведенные результаты вычислений подтверждают увеличение производительности поиска при использовании вычисляемого размера образа ключа по сравнению с другими вариантами. Приведенный результат эксперимента подтверждает предположение, что связанное с этим усложнение кода практически не влияет на производительность из-за частичного простоя процессора. В работе подразумевается разрешение коллизий через цепочки, но схожие вычисления должны быть применимы и к другим способам с учетом их особенностей.

Ключевые слова: хеш, хеш-таблица, открытая адресация, цепочка, коллизия, параллелизм уровня памяти, кэш, кэш-линия, кэш-промах

Искусственная нейронная сеть подавления артефактов наложения изображений для изменения атрибутов лица на основе дифференциальной активации

2025. T.13. № 3. id 1971

Гу Чунюй Громов М.Л.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.013

В работе предлагается новый метод подавления артефактов, возникающих при наложении изображений друг на друга. Метод основан на дифференциальной активации. Задача наложения изображений возникает во многих приложениях, однако в данной работе она рассматривается с точки зрения редактирования атрибутов лица. Существующие подходы подавления артефактов имеют существенные ограничения. Они используют дифференциальную активацию для локализации областей редактирования с последующим слиянием признаков, что приводит к потере характерных деталей (например, украшения, прически) и нарушению целостности фона. Передовой метод подавления артефактов основан на энкодер-декодерной архитектуре и иерархической агрегации карт признаков генератора StyleGAN2 с декодером, что приводит к искажению текстур, чрезмерной резкости и эффекту алиасинга. Мы предлагаем метод, объединяющий традиционный алгоритм обработки изображений с методом глубокого обучения. В нем объединены блендинг Пуассона и нейронная сеть MAResU-Net. Блендинг Пуассона используется для создания слитых изображений без артефактов, а сеть MAResU-Net учится сопоставлять изображения, загрязненные артефактами, с чистыми версиями. В результате формируется конвейер преобразования изображений с артефактами наложения в чистые изображения без артефактов. На первых 1000 изображениях базы данных CelebA-HQ разработанный метод демонстрирует превосходство по сравнению с известным методом по пяти метрикам: PSNR: +17,11 % (от 22,24 до 26,06), SSIM: +40,74 % (от 0,618 до 0,870), MAE: −34,09 % (от 0,0511 до 0,0338), LPIPS: −67,16 % (от 0,3268 до 0,1078), FID: −48,14 % (от 27,53 до 14,69) при 26,3 млн параметров (в 6,6 раз меньше, чем 174,2 млн у аналога) и ускорении обработки на 22 %. Метод сохраняет детали аксессуаров, фоновые элементы и текстуру кожи, которые обычно теряются в существующих методах, что подтверждает его практическую ценность для реальных приложений редактирования лиц.

Ключевые слова: глубокое обучение, изменение атрибутов лица, сеть подавления артефактов наложения, преобразование изображений, дифференциальная активация, MAResU-Net, генеративно-состязательная сеть (GAN)

Алгоритмы кластеризации неструктурированных текстов и их реализация в программных системах

2025. T.13. № 3. id 1970

Кондаков В.С. Кузнецова А.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.010

Актуальность исследования обусловлена стремительным ростом объема неструктурированных текстов в цифровой среде и необходимостью их систематического анализа. Отсутствие универсальных и легко воспроизводимых решений по группировке текстовой информации затрудняет ее интерпретацию и ограничивает возможности применения в различных прикладных сферах, включая здравоохранение, образование, маркетинг и корпоративный сектор. В связи с этим данная статья направлена на выявление ключевых алгоритмических подходов к кластеризации неструктурированных текстов, а также на анализ программных систем, реализующих соответствующие методы. Ведущий метод исследования основан на сравнительно-аналитическом подходе, позволившем обобщить и классифицировать современные алгоритмы машинного обучения, применяемые для обработки текстовых данных. В работе рассмотрены как традиционные методы кластеризации, так и современные архитектуры, использующие обучение без учителя, числовые векторные представления и нейросетевые модели. Проанализированы программные инструменты, демонстрирующие различные уровни точности, интерпретируемости и адаптивности. В результате систематизированы критерии выбора методов под конкретные задачи, выявлены ограничения существующих подходов и обозначены перспективные направления развития. Материалы статьи могут быть полезны специалистам, занимающимся проектированием и внедрением программных решений для автоматической обработки и анализа текстовой информации.

Ключевые слова: кластеризация текстов, неструктурированные данные, тематическое моделирование, машинное обучение, векторные представления, алгоритмы без учителя, программные фреймворки, интеллектуальный анализ текста

Применение методов машинного обучения в технологиях виртуальной реальности

2025. T.13. № 3. id 1969

Поздняков Д.А. Азарнова Т.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.012

В последние годы развитие технологий виртуальной реальности (VR) во многом связано с внедрением методов машинного обучения (ML). Применение методов ML направлено на повышение уровня комфортности, эффективности и результативности VR. Алгоритмы ML могут анализировать данные о взаимодействиях, распознавать паттерны и адаптировать сценарии взаимодействия на основе поведения и эмоционального состояния пользователя. В статье анализируются ключевые современные направления совместного использования VR и ML, которые уже прошли практическую апробацию и показали достаточно высокую эффективность. Одним из таких направлений является улучшение взаимодействия в VR, включающее повышение качества VR-систем, более реалистичную графику, адаптацию контента под пользователя и точное отслеживание движений. Рассмотрены проблемы применения ML в технологиях VR в сфере образования, психотерапии, реабилитации, медицине, управлении дорожным движением, технологиях создания, передачи, распределения, хранения и использования электроэнергии и других сферах. Проведен также краткий анализ инструментов ML, применяемых в VR, среди которых можно выделить генеративные нейросети, способные создавать динамичные виртуальные среды. Исследование показывает, что сочетание VR и ML открывает новые возможности для создания интеллектуальных и интерактивных систем, может привести к значительным прорывам не только в VR, но и в смежных технологических областях.

Ключевые слова: технологии виртуальной реальности, машинное обучение, эффективность машинного обучения, адаптивные алгоритмы, образование, медицина, реабилитация

Распределение ресурсов как основа оптимизации сетевой модели проекта

2025. T.13. № 2. id 1968

Леденёва Т.М. Шишов М.М.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.49.2.049

В статье представлена процедура оптимизации проекта в форме сетевого графика. Идея оптимизации заключается в том, чтобы все пути из исходного события в завершающее сделать критическими за счет переноса ресурсов с некритических работ с ненулевым свободным резервом на критические работы некоторого критического пути. В предположении, что зависимость продолжительности работы от выделенных для ее выполнения ресурсов линейная, получены формулы для новых продолжительностей работ и нового критического времени. Перераспределение ресурсов позволяет сократить продолжительности некоторых работ, но делает проект более напряженным. Для оценки проекта с новыми продолжительностями работ для каждой работы введен коэффициент напряженности как интенсивность использования обобщенного ресурса проекта в единицу времени. В процессе оптимизации данные характеристики ведут себя по-разному, поэтому введена обобщенная характеристика интенсивности проекта на основе агрегирования частных характеристик работ с использованием принципа «нечеткого большинства». Заметим, что для агрегирования частных оценок можно использовать известные взвешенные средние, при этом для определения весов можно применить, например, метод парных сравнений. В статье приведен иллюстративный пример, демонстрирующий работу предложенного подхода.

Ключевые слова: сетевой график, критический путь, ресурс, оптимизация, коэффициент напряженности, агрегирование

Исследование и оценка качества аннотаций на естественном языке, сгенерированных мультиагентной системой

2025. T.13. № 3. id 1967

Кузнецова А.И. Носкин В.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.009

Исследование посвящено оценке качества аннотаций на русском языке, сгенерированных мультиагентной системой для анализа временных рядов. Система состоит из четырех специализированных независимых агентов: аналитик дашборда, аналитик временного ряда, доменно-специфичный агент и агент для взаимодействия с пользователем. Аннотации генерируются на основе данных дашборда и временного ряда, анализируемых с использованием модели GPT-4o-mini и графа задач для агентов на базе LangGraph. Оценка качества аннотаций проводилась по метрикам понятности, читаемости, контекстуальной уместности и грамотности, а также с использованием адаптированной формулы индекса удобочитаемости Флеша для русского языка. Было разработано тестирование и проведено с участием 21 пользователя на 10 дашбордах – итого 210 оценок по десятибалльной шкале для каждого из показателей. Проведенная оценка и результаты показали эффективность аннотаций: понятность – 8,486, читаемость – 8,705, соответствие контексту – 8,890, грамотность – 8,724. Индекс удобочитаемости составил 33,6, что показывает среднюю сложность текста. Но такой показатель связан со спецификой области исследования и не учитывает расположение слов и их контекст, а только статические показатели длины. Взрослый человек и неспециалист в этой области способен воспринимать сложные слова в аннотации, что доказывают другие оценки. Все оставленные пользователями замечания будут учтены для улучшения формата и интерактивности системы в дальнейшем исследовании.

Ключевые слова: временной ряд, генерация аннотаций, LLM, мультиагентная система, дашборды

Анализ особенностей экономических систем с малым параметром

2025. T.13. № 3. id 1966

Белоусова Е.П.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.022

Актуальность настоящего исследования представляется очевидной. Быстрый рост инфляции, подогреваемой значительным увеличением заработных плат в некоторых секторах экономики, и инфляционные ожидания делают жизнь общества в целом очень сложной. Целью является определение уровня ВВП, который будет обеспечивать стабильность в экономике страны и в жизни ее граждан продолжительное время. В статье представлено исследование макроэкономической модели делового цикла Гудвина, которая включает в себя малый параметр с целью прогноза динамики изменения жизненно важных экономических показателей. Для ее анализа был использован такой метод теории динамических систем, как метод нормальных форм А. Пуанкаре. Показано, что такая модель может иметь устойчивый цикл в окрестности состояния экономического равновесия. Получены асимптотические формулы для вычисления периодических решений. Определен количественный размер предельного цикла, который отображает периодические процессы, возникающие в экономической системе Гудвина, по входным параметрам. Доказана устойчивость этих процессов. Результаты исследования наглядно иллюстрируют, что желаемая устойчивая цикличность экономического развития, позволяющая эффективно развиваться государству, возникает не во всех случаях. Кроме того, сделать выводы о том, в какие рамки будет укладываться эта цикличность, тоже довольно сложно с практической точки зрения. Но если это удается, то можно строить долгосрочные прогнозы относительно развития и уровня основных экономических показателей, которые это развитие будут обеспечивать.

Ключевые слова: динамические системы, экономическая система Гудвина, метод малого параметра, предельный цикл, устойчивость

Оптимальность валютной зоны БРИКС

2025. T.13. № 2. id 1959

Тарасов М.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.49.2.038

В статье рассмотрен вопрос реализуемости валютной интеграции в формате БРИКС, а также оптимальности БРИКС в качестве валютной зоны. В ходе исследования проведены вычисления по формуле оптимальности валютной зоны. Данная модель позволяет проанализировать соотношение макроэкономических показателей пар стран и найти средний коэффициент оптимальности всего объединения для валютной интеграции. Кроме того, в исследовании приведены дополнительные экономические и геополитические критерии, с помощью которых производится проверка релевантности первичных вычислений по модели оптимальных валютных зон. Корреляция рынков труда, соотношение уровней инвестиционной привлекательности экономик, корреляция деловых и финансовых циклов, инфляционная конвергенция, геополитические риски – все это оказывает непосредственное или косвенное воздействие на успех интеграции. Полученные после вычисления и сверки по дополнительным критериям данные отражают реальную степень готовности БРИКС к созданию единой валюты, а также предрасположенность отдельных стран к экономической интеграции. Целью статьи является не дискредитация программ БРИКС, а научный подход к анализу одной из инициатив, неоднократно продвигаемой в ходе саммитов БРИКС. Реализуемость валютной интеграции в формате БРИКС – сложный многогранный процесс, требующий колоссальных временных и ресурсных затрат со стороны всех государств-членов объединения. Данное положение вещей идет вразрез с отдельными призывами и заявлениями политиков государств БРИКС, что может несколько исказить представление о предмете исследования – валютной интеграции в формате БРИКС – в глазах общественности.

Ключевые слова: валютная зона, валютная интеграция, оптимальность, БРИКС, критерий, экономика, единая валюта, потенциал

Цифровой двойник сценического пространства

2025. T.13. № 3. id 1958

Теряев Л.Н. Дорохин В.А. Подгорный С.А. Дорохин А.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.016

В статье рассматривается концептуальный подход к созданию и использованию цифрового двойника сценического пространства, который позволяет за счет его синхронизации с реальным пространством реализовывать методы управления более высокого уровня с применением автоматизации сценических процессов и их интеллектуального анализа. Предложена модель сценического пространства, включающая в себя статические объекты сцены, динамические акторы и управляемое оборудование, а также промежуточные программные и аппаратные комплексы взаимодействия. На базе модели предложен метод построения цифрового двойника, основывающегося на двунаправленной синхронизации состояний модели и объекта автоматизации в реальном времени. Предложены варианты применения полученного программно-аппаратного комплекса с точки зрения разработки новых методов управления сценическим оборудованием и интеграции иммерсивных технологий в сценическое пространство. Описана архитектура и процесс разработки цифрового двойника и системы управления на его основе. Предложены новые методы управления, основанные на интеллектуальном анализе данных, включая автоматическое наведение световых приборов, переключение сцен по триггерам и интеграцию технологий дополненной реальности. Эти методы позволяют значительно упростить процессы управления и повысить иммерсивность мероприятий.

Ключевые слова: цифровой двойник, моделирование, системы управления, световое оборудование, сцена, театральное освещение, расширенная реальность, кибер-физическая система, интеллектуальное управление, цифровая трансформация

Выявление независимых частей страт в модели системы управления производством

2025. T.13. № 3. id 1957

Ахмедьянова Г.Ф. Ломухин И.А. Пищухин А.М.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.021

Система управления производственным процессом отличается сложностью, поэтому ее необходимо предварительно исследовать на модели и выбирать для этого многоуровневую структуру. Многоуровневые структуры разбиваются на три класса: стратифицированные, многослойные и многоэшелонные. Стратифицированная модель, с одной стороны, позволяет упростить описание и понимание процессов управления производством, снизить многосвязность контуров управления, с другой стороны, систематизирует задачи управления по стратам и создает основу для применения строгих математических инструментов. Достигается это за счет повышения независимости страт и переноса их взаимосвязи на выходные результаты. В работе показано, что в самом простом случае с применением принципа суперпозиции, оценку результата управления можно свести к оценке результата на верхней страте. Выявление независимо функционирующих частей страт позволяет организовать процедуру оптимального перераспределения ресурсов между ними. Применение даже простых моделей в виде апериодических звеньев позволяет поставить и решить задачу оптимального управления на уровне каждой страты, сводя ее к решению системы дифференциальных уравнений первого порядка. В результате определяются оптимальные фазовые траектории движения страт и алгоритмы подачи во времени оптимальных управляющих воздействий, выраженные через экспоненты.

Ключевые слова: стратифицированная модель, управление производством, многоуровневая оценка результата, оптимальное распределение ресурсов, оптимальное управление

Выбор акустических признаков в задачах обнаружения беспилотных летательных аппаратов

2025. T.13. № 3. id 1955

Прозоров Д.Е. Бызов В.А. Мышкин Р.Е.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.007

С ростом числа инцидентов, связанных с неправомерным использованием беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), повышается актуальность разработки эффективных методов их автоматического обнаружения. В статье выполнен краткий обзор современных подходов к обнаружению БПЛА, особое внимание уделено методам акустического мониторинга, обладающим рядом преимуществ по сравнению с радиочастотными и визуальными системами. Рассмотрены основные акустические признаки, используемые для распознавания звуковых сигналов дронов, а также методы их выделения с помощью открытых библиотек Librosa и Essentia. Для исследования эффективности различных признаков сформирован и использован сбалансированный датасет, включающий аудиозаписи дронов и фоновых шумов. Апробирована методика многоэтапного отбора признаков с применением библиотеки Feature-engine, включающая удаление неизменяющихся (константных) и дублирующихся признаков, корреляционный анализ и оценку значимости признаков. В результате получено подмножество из 53 акустических признаков, обеспечивающее компромисс между качеством обнаружения БПЛА и вычислительными затратами. Описаны математические основы формирования спектральных признаков, в том числе различные типы спектрограмм (мел-, барк- и гамматон-спектрограммы), векторные и скалярные акустические признаки. Полученные результаты могут быть использованы при построении систем автоматического акустического обнаружения БПЛА, базирующихся на методах машинного обучения.

Ключевые слова: беспилотный летательный аппарат, акустические сигналы, акустические признаки, спектральный анализ, машинное обучение

Оптимизация формы боновых заграждений при разливе нефти

2025. T.13. № 2. id 1954

Ажмухамедов И.М. Рамазанов И.Э. Хайтул А.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.49.2.048

Разливы нефти представляют серьезную угрозу морским экосистемам, вызывая длительные экологические и экономические последствия. Для минимизации ущерба критически важно эффективно ограничивать распространение загрязнений. Одним из наиболее популярных средств в борьбе с разливами нефти являются боновые заграждения – плавучие барьеры, позволяющие локализовать зону разлива и повысить эффективность последующей очистки. Однако результативность таких заграждений зависит не только от используемых материалов, но и от их геометрической конфигурации. В этой связи актуальной становится задача минимизации длины бонового заграждения, необходимой для охвата заданной площади разлива. В данной работе эта проблема формулируется как изопериметрическая задача оптимизации в классе многоугольников. Исследуется задача максимизации площади, ограниченной многоугольником с фиксированным периметром и фиксированным закрепленным отрезком (например, участком берега), при условии, что граница представляет собой ломаную линию, а не гладкую кривую. Доказано, что оптимальная фигура достигается тогда, когда многоугольник является правильным, то есть его стороны и углы равны. Полученные результаты могут быть использованы при проектировании более эффективных систем размещения боновых заграждений, способствуя снижению затрат на материалы и улучшению экологической безопасности.

Ключевые слова: изопериметрическая задача, оптимизация формы, боновые заграждения, разлив нефти, математическое моделирование, геометрическая оптимизация

Оптимизация сетей квантового распределения ключей с помощью алгоритмов кластеризации

2025. T.13. № 3. id 1951

Раздьяконов Е.С. Корчагин С.А. Тимошенко А.В. Булатов М.Ф.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.011

Работа посвящена проблеме оптимизации сети квантового распределения ключей (КРК) путем объединения исходного набора конечных узлов на плоскости в небольшие сети доступа с топологией типа «звезда» с помощью алгоритмов кластеризации. В исследовании представлена модифицированная версия алгоритма k-medoids, учитывающая ограничение на максимальную длину соединения между парой узлов. Также была представлена новая неевклидова метрика оценки качества соединения на основе значения квантовой емкости, вычисляемая на основе физических свойств и длины оптоволоконного соединения. В статье проводилось сравнение работы данного алгоритма с использованием двух метрик: евклидовой нормы и представленной метрики оценки квантового соединения. Была проведена серия экспериментов по решению задачи кластеризации для множества наборов случайно распределенных на плоскости узлов. Оказалось, что применение неевклидовой метрики позволяет снизить количество кластеров на 11,7 % по сравнению с евклидовой нормой, а использование нескольких повторений на каждой итерации позволяет улучшить результат еще более чем на 20 %. Метод кластеризации и новая метрика, представленные в данной работе, позволяют уменьшить количество подсетей при разбиении, сократив затраты на организацию центральных узлов, а также позволяет в дальнейшем решать упрощенную задачу построения магистральной сети, объединяющую полученные подсети в одну сеть КРК.

Ключевые слова: квантовое распределение ключей, математическое моделирование, кластеризация, алгоритм k-medoids, программный комплекс

Автоматизированное проектирование интерпретируемой модели машинного обучения для оперативного прогнозирования силы ветра на морском побережье

2025. T.13. № 2. id 1945

Шерстнев П.А. Семенкин Е.С. Митрофанов С.А. Ганчев Т.Д.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.49.2.032

В статье рассматривается задача проектирования системы оперативного краткосрочного прогнозирования скорости ветра в конкретной точке морского побережья. Предложен автоматизированный подход к проектированию гибридных моделей машинного обучения, объединяющих ансамбль многослойных нейронных сетей и интерпретируемую систему на нечеткой логике. Метод основан на автоматизированном формировании ансамбля нейронных сетей и системы на нечеткой логике с применением самоконфигурируемых эволюционных алгоритмов, что позволяет адаптироваться к особенностям входных данных без ручной настройки. После построения нейросетевого ансамбля формируется отдельная система на нечеткой логике, обучающаяся на его входах и выходах. Такой подход позволяет воспроизвести поведение нейросетевой модели в интерпретируемом виде. На основе экспериментальной проверки на метеорологическом датасете доказана эффективность метода, который обеспечивает баланс между качеством прогноза и интерпретируемостью модели. Показано, что построенная интерпретируемая система воспроизводит ключевые закономерности работы ансамбля нейросетей, оставаясь при этом компактной и понятной для анализа. Построенная модель может быть использована при принятии решений в портовых службах и при организации прибрежных мероприятий для быстрого и простого получения прогноза. Предложенный подход в целом позволяет получать аналогичные модели в различных ситуациях, похожих на рассмотренную.

Ключевые слова: оперативное прогнозирование ветровых характеристик, ансамбли нейронных сетей, системы на нечеткой логике, деревья решений, самоконфигурируемые эволюционные алгоритмы

Исследование методов разнесенного приема в радиоканалах с замираниями

2025. T.13. № 3. id 1944

Фам К. Глушанков Е.И.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.002

Современные системы цифровой радиосвязи предъявляют высокие требования к энергетической и спектральной эффективности при воздействии различных типов помех, особенно в сложных условиях распространения радиоволн. В связи с этим вопросы исследования существующих методов работы в радиоканалах с замираниями, а также разработки новых методов для решения данной задачи являются актуальными. Цель настоящей работы заключается в исследовании методов разнесенного приема, направленных на повышение устойчивости радиосигнала к замираниям. В рамках исследования рассматриваются подходы к комбинированию известных методов разнесения, а также предлагается новый модифицированный метод пространственного приема. Используемые методы: сравнение различных вариантов комбинирования методов разнесенного приема в пространстве в адаптивной системе с обратной связью основано на моделировании в среде MATLAB воздействия различных замираний на процесс передачи данных в канале. Новизна: предлагаемый метод разнесения предполагает выполнение комбинирования сигналов методом оптимального сложения при разнесенном приеме только на определенном количестве приемных антенн, которое выбирается на основе результатов оценки состояния канала, поскольку сложение сигналов от всех приемных антенн, когда качество принимаемого сигнала является высоким, не представляется необходимым, а только существенным образом усложняет решение. Результат: использование предлагаемого решения обладает преимуществами по сравнению с методом оптимального сложения, поскольку оно снижает вычислительную сложность, так как суммирование сигналов происходит не от всех, а только от части приёмных антенн. Предлагаемое решение целесообразно применять в тех случаях, когда необходимо одновременно обеспечить высокую энергетическую и спектральную эффективность цифровых радиосистем. Особую актуальность данное решение приобретает в условиях ухудшенного качества приема, вызванного воздействием внешней среды с выраженным эффектом замираний.

Ключевые слова: разнесенный прием, метод автовыбора, метод сложения с равными весами, метод оптимального сложения, адаптивная система с обратной связи, помехоустойчивое кодирование, канал с замираниями

Автоматическая детекция событий походки с использованием рекуррентных нейронных сетей

2025. T.13. № 3. id 1942

Клишковская Т.А. Аксенов А.Ю. Богданов И.В. Некрасова Е.А. Щербаков С.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.004

Клинический анализ походки является ключевым инструментом диагностики и планирования реабилитационных мероприятий у пациентов с двигательными нарушениями, однако точная и автоматическая детекция событий походки остается сложной задачей в условиях ограниченных ресурсов. Золотым стандартом автоматического определения событий походки является применение силовых платформ, но их применение ограничено при патологических паттернах ходьбы и использовании пациентами вспомогательных технических средств реабилитации. В данной работе представлен подход к автоматической детекции событий походки y детей с патологией походки на основе рекуррентных нейронных сетей. Представленная методология позволяет эффективно обнаруживать ключевые события походки (касание пяткой и отрыв пальцев). В исследовании использованы кинематические данные пациентов с нарушениями походки, полученные с помощью оптической системы захвата движений в различных условиях: при ходьбе босиком, в ортопедической обуви, с использованием ортезов и других технических средств реабилитации. Для обнаружения событий походки были обучены 4 модели (для каждой ноги и события). Модели продемонстрировали высокую чувствительность при малых временных задержках между предсказанным и реальным событием. Предложенный метод может быть использован в условиях клинической практики для автоматизации разметки данных и ускорения обработки данных анализа походки.

Ключевые слова: события походки, нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, захват движений, биомеханика, детский церебральный паралич, кинематика стопы, машинное обучение

Алгоритм оптимизации ресурсного обеспечения проекта с учетом нечетких рекомендаций экспертов по срокам начала работ

2025. T.13. № 2. id 1941

Азарнова Т.В. Иванова Е.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.49.2.037

В статье предлагается алгоритм оценки ресурсного обеспечения проекта с учетом различных нечетких экспертных рекомендаций по срокам начала выполнения работ в пределах резервных ограничений и выбора оптимального варианта экспертных рекомендаций. Для определения резервных ограничений по срокам начала и окончания работ проекта используется классический алгоритм нахождения критического пути. Экспертные рекомендации по срокам начала работ моделируются в виде нечетких трапециевидных или треугольных чисел, заданных на оси времени. На основе нечетких сроков начала и окончания работ проекта формируется нечеткое представление вероятности того, что работа будет осуществляться в определенный момент времени. Построение альфа-срезов для нечеткого представления вероятности позволяет выделить промежутки в рамках резервных ограничений для сроков выполнения работ, в пределах которых работа будет осуществляться на определенном уровне нечеткой вероятности, и спланировать ресурсы на данный период времени. Полученные результаты позволяют оценить: оптимальные с точки зрения распределения ресурсов экспертные рекомендации по срокам начала работ; минимизировать привлечение субподряда для выполнения работ проекта; рассчитать затраты, связанные с привлечением субподряда. Предложенное алгоритмическое и программное обеспечение может служить эффективным средством поддержки принятия решений при реализации многокомпонентных проектов.

Ключевые слова: сетевой граф проекта, критический путь, нечеткие экспертные рекомендации, сроки выполнения работ проекта, ресурсная оптимизация проекта

Мера семантической близости текстов

2025. T.13. № 3. id 1940

Шиян В.И.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.50.3.017

В статье рассматривается задача автоматического определения семантической близости текстов, направленная на выявление первоисточников и заимствований в новостных материалах. Представлен двухфазный алгоритм, который на первом этапе использует косинусную меру близости для предварительной фильтрации текстов, а на втором – рассчитывает несимметричную взвешенную меру семантической близости с применением моделей RuBERT. Алгоритм осуществляет комплексный анализ текстов, учитывая их морфологические, синтаксические и семантические особенности, и демонстрирует устойчивость к типичным ошибкам, встречающимся в новостных материалах. Разработанный алгоритм включает этапы лингвистической обработки текстов, построения инвертированных индексов и расчета мер близости с использованием различных лингвистических признаков. Особое внимание уделяется обработке предложений: взвешиванию по TF-IDF, удалению дубликатов и анализу пересечений. Для оценки семантической близости предложений применяется система взвешенных показателей, учитывающих лексические, морфологические, синтаксические и семантические особенности. Экспериментальная часть работы направлена на определение оптимальных параметров алгоритма, таких как пороговые значения и весовые коэффициенты для различных лингвистических признаков. Результаты эксперимента показывают, что предложенный алгоритм эффективно выявляет заимствования, включая случаи значительной переработки текстов, с высокой полнотой на этапе фильтрации и повышенной точностью после семантического анализа. Алгоритм особенно полезен для автоматического формирования новостных обзоров и мониторинга заимствований в региональных СМИ.

Ключевые слова: семантическая близость, обработка текстов, нейросети, ruBERT, морфологический анализ, синтаксический анализ, семантический анализ, заимствования, первоисточник

Применение моделей машинного обучения семейства YOLO для задачи анализа чайного сырья по фотографии

2025. T.13. № 2. id 1938

Попов В.А. Зубков А.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.49.2.042

В статье проведен концепт решения анализа чайного сырья по фотографии с использованием моделей семейства YOLO, а также их сравнительный анализ различных версий двух моделей YOLOv8: Nano и Small. В статье выделены метрики для сравнительного анализа. Было проведено экспериментальное сравнение характеристик обеих моделей на реальных примерах чайного сырья. Для целей исследования был собран тренировочный набор данных, который содержал в себе изображения сырья чая следующих классов ферментации: зеленый чай, красный чай, белый чай, желтый чай, улун, шу пуэр, шен пуэр. Для увеличения количества тренировочных образцов были применены методы аугментации, такие как поворот изображения, усиление резкости, искажение перспективы и размытие. Из результатов эксперимента следует, что выбор между двумя представленными моделями обусловливается решаемой задачей и количеством вычислительных ресурсов. YOLOv8s (Small) превосходит YOLOv8n (Nano) в точности, но YOLOv8n расходует меньше времени для предоставления результатов и может использоваться в условиях ограниченного количества вычислительных ресурсов, что делает ее особенно предпочтительной при обработке больших объемов данных.

Ключевые слова: анализ изображений, машинное обучение, компьютерное зрение, чайное сырье, сверточные нейронные сети