DOI: 10.26102/2310-6018/2025.48.1.022
В статье рассмотрена реализация системы управления базой данных, которая интересна тем, что позволяет производить быстрый поиск по статичным и неизменяемым данным, в том числе при большом объеме этих данных. Для получения результатов были с нуля разработаны программы для обработки и унификации файлов, их объединения и индексирования, а также для поиска по проиндексированным данным. Использованы методы распараллеливания, бинарного поиска, интерполяционного поиска, mmap-отображения, кластеризации, кэширования, прямой и обратной индексации, слияния, LZ-архивирования и B-деревьев. Была создана поисковая система, позволяющая выполнять тысячи поисковых запросов в секунду и работать с базами данных, размером в несколько терабайт. Актуальность исследования обусловлена необходимостью выполнения большого числа операций поиска по большим массивам данных. В связи с этим данная статья направлена на раскрытие и реализацию наиболее эффективных механизмов такого поиска. Ведущим подходом к исследованию данной проблемы является практическая реализация различных поисковых алгоритмов и их дальнейшая оптимизация для получения наиболее быстрых методов поиска. Представлены готовые алгоритмы обработки данных и дальнейших методов поиска по ним. Материалы статьи представляют собой практическую ценность для специалистов, решающих задачи, связанные с большими данными и выполняющие поисковые запросы по ним. В настоящее время такая разработка по усовершенствованию баз данных необходима из-за постоянно увеличивающегося потока цифровой информации, которую надо правильно собирать, обрабатывать, анализировать и хранить.
Ключевые слова: база данных, программный комплекс, индексация, поисковые деревья, api
DOI: 10.26102/2310-6018/2024.45.2.046
Работа посвящена формированию принципов построения компонентов мониторинговой среды для управления многофункциональными интеллектуальными системами. Обоснована актуальность исследуемой тематики, поставлены цель и задачи работы. Выделена задача формирования системы показателей, описывающих работу системы, как ключевая задача при формировании мониторинговой среды. Описаны 3 этапа, определяющие формирование системы показателей от показателей эффективности системы к показателям деятельности отдельных элементов. Предложена система показателей для мониторинговой среды в виде иерархической структуры с 3 уровнями: уровень критериев эффективности, уровень показателей деятельности, уровень комбинации видов ресурсов и видов деятельности. Предложены алгоритмы сбора и формирования наборов данных. Алгоритм формирования набора данных для мониторинговой среды предусматривает получение данных из разных источников. Задача алгоритма сбора данных – подготовка наборов данных для последующей обработки и получения значений, требуемых мониторинговой средой. При сборе данных рассмотрены различные подходы к формированию целевых наборов данных. Для определения соответствий между функциональными направлениями, ресурсами, видами деятельности, подразделениями и исполнителями приложен алгоритм формирования справочников соответствий. Предложена архитектура веб-приложения как одной из форм реализации мониторинговой среды. На примере использования фреймворка Next.js описаны компоненты архитектуры приложения и представлена схема архитектуры.
Ключевые слова: управление, данные, мониторинг, архитектура, алгоритм, интеллектуальные системы
DOI: 10.26102/2310-6018/2024.46.3.002
В представленной статье рассматривается алгоритм для оценки привлекательности потенциальных партнеров в контексте онлайн-знакомств. Алгоритм использует две нейронные сети: генеративную и сверточную. Генеративная нейронная сеть создает визуальные профили на основе различных параметров привлекательности, в то время как сверточная нейронная сеть анализирует и извлекает эти параметры из изображений реальных пользователей. Такой подход позволяет динамически адаптировать предпочтения пользователей, обеспечивая высокую релевантность рекомендаций даже при ограниченной выборке кандидатов в отдельно взятом регионе. Метод, описанный в статье, направлен на значительное улучшение пользовательского опыта и повышение успешности знакомств в онлайн-среде. Благодаря использованию нейронных сетей алгоритм способен учитывать индивидуальные предпочтения пользователей и адаптироваться к ним в режиме реального времени. Это делает рекомендации более точными и персонализированными, что, в свою очередь, способствует созданию более глубоких и качественных межличностных связей. Исследование также подчеркивает важность формирования стабильных и счастливых отношений в долгосрочной перспективе. Представленный подход способствует этому, обеспечивая пользователям более удовлетворительный и результативный опыт в онлайн-знакомствах. Таким образом, использование алгоритмов и нейронных сетей в сфере онлайн-знакомств имеет потенциал для значительного улучшения качества взаимодействий и межличностных связей, что является важным аспектом в современной цифровой эпохе.
Ключевые слова: нейронные сети, привлекательность, онлайн-знакомства, генеративная нейронная сеть, сверточная нейронная сеть, подбор пар, рекомендации, пользовательские предпочтения, релевантность
DOI: 10.26102/2310-6018/2024.46.3.008
Актуальность исследования обусловлена необходимостью систематизации ключевых навыков и знаний для эффективной научной деятельности в научно-исследовательских организациях. В связи с этим, данная статья направлена на разработку модели компетенций для научных сотрудников. Ведущим подходом к исследованию данной проблемы является метод интеграции модели компетенций в систему грейдирования, позволяющий комплексно рассмотреть оценку и стимулирование профессионального роста сотрудников. В статье представлены: модель компетенций для научных сотрудников исследовательских организаций, включающая четыре основные категории компетенций: профессиональные, личностные, межличностные и управленческие, детализированные по уровням мастерства; методика интеграции модели компетенций в автоматизированную систему грейдирования, обеспечивающая объективную оценку и стимулирование профессионального роста; этапы создания модели, включающие выделение должностных групп, расчет шкалы грейдирования, дифференциацию уровней мастерства и адаптацию модели на основе обратной связи. Модель компетенций, предложенная как набор компетенций, которые по представлению руководителей научно-исследовательских организаций рассматриваются как индикаторы поведения, при помощи которых научные работники способны эффективно и качественно выполнять свои должностные обязанности. Материалы статьи представляют практическую ценность для научно-исследовательских организаций, способствуя эффективному управлению талантами, планированию карьерного роста и разработке программ обучения.
Ключевые слова: модель компетенций, грейдирование, научные сотрудники, профессиональное развитие, HR процессы, междисциплинарное взаимодействие, управление талантами
DOI: 10.26102/2310-6018/2024.45.2.020
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.
Ключевые слова: нейронные сети типа ART, риски, процессы принятия решений, мониторинг данных, обучение нейронной сети
DOI: 10.26102/2310-6018/2024.45.2.045
Актуальность исследования обусловлена тем, что управление квадрокоптером с помощью жестов рук более естественно и интуитивно, чем использование традиционных пультов управления. Это позволяет пользователям с легкостью освоить управление и сосредоточиться на выполнении задачи, а не на технических аспектах управления. В свою очередь, разработка системы распознавания жестов требует совершенствования алгоритмов обработки изображений на основе машинного обучения. Данная статья направлена на исследование возможности реализации управления движением квадрокоптера с использованием жестов рук, в сочетании с современными нейросетевыми технологиями. Основным подходом в исследовании данной проблемы является применение сверточных и искусственных нейронных сетей для обработки изображений и выполнения задач компьютерного зрения. В работе также рассматриваются методы оптимизации гиперпараметров с помощью инструмента Optuna, использования TensorFlow Lite для реализации моделей машинного обучения на устройствах с ограниченными ресурсами и применение библиотеки MediaPipe для анализа жестов. Такие технологии, как Dropout и L2-регуляризация, используются для повышения эффективности моделей. Материалы статьи представляют практическую ценность для исследователей в области искусственного интеллекта и робототехники, разработчиков программного обеспечения и компаний, занимающихся разработкой беспилотных летательных аппаратов.
Ключевые слова: квадрокоптер, жесты рук, компьютерное зрение, сверточные нейронные сети, искусственные нейронные сети, оптимизация гиперпараметров, управление
DOI: 10.26102/2310-6018/2024.46.3.003
В работе рассмотрен метод, при котором SWOT-анализ комбинируется с методом гибридных оценок. SWOT-анализ включает в себя выявление внутренних сильных и слабых сторон организации (Strengths, Weaknesses), а также внешних возможностей и угроз (Opportunities, Threats), что позволяет выявить стратегии для максимизации преимуществ и минимизации рисков. В свою очередь, метод гибридных оценок сочетает в себе преимущества нескольких известных методов повышения эффективности и удобства процесса принятия решений. Основная идея метода заключается в комбинированном использовании метода анализа иерархий и статистического метода расчета средневзвешенного, что позволяет объединить их сильные стороны и при этом минимизировать недостатки. Метод анализа иерархий позволяет структурировать сложные задачи в виде иерархии, которая далее формируется в отдельные уровни. Парные сравнения элементов иерархии позволяют оценивать относительную важность каждого элемента, что обеспечивает систематический подход к принятию решений. Целью интеграции было объединить положительные черты двух методов. В рамках данной работы был выявлен и подробно описан один из главных недостатков подхода комбинированного использования SWOT-анализа и метода анализа иерархий. Также был выполнен сравнительный анализ количества требуемых операций парных сравнений между подходом комбинированного использования SWOT-анализа и метода анализа иерархий, и использования SWOT-анализа совместно с методом гибридных оценок.
Ключевые слова: метод принятия решения, метод анализа иерархий, метод гибридных оценок, нефункциональные требования, функциональные требования, SWOT-анализ
DOI: 10.26102/2310-6018/2024.45.2.019
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.
Ключевые слова: информационная модель предприятия, информационный массив, комплексирование данных, анализ данных, критерии оптимизации, эффективность объединения информационных массивов, управление предприятием, организация производства, автоматизация
DOI: 10.26102/2310-6018/2024.46.3.028
В статье рассматривается разработка мобильного игрового приложения для формирования и развития лидерских качеств у школьников старших классов, студентов колледжей и техникумов. Обучающее игровое приложение соответствует концепции «инновационной образовательной технологии», то есть включает в себя комплекс из трех взаимосвязанных составляющих: современное содержание, современные методы обучения, современная цифровая инфраструктура обучения. Разработанное мобильное приложение позволяет системно развивать такие лидерские качества, как уверенность в себе, ответственность, умение планировать время, креативность, умение действовать в ситуации неопределенности, целеустремленность. В основе логики приложения заложен принцип формирования индивидуальной образовательной траектории. Для построения индивидуальных траекторий обучения для каждого пользователя используется нейросетевая кластеризация анкетных данных. То есть при генерации индивидуальных траекторий развития лидерских качеств используются не только методы анкетирования, но и результат применения к совокупности анкет методов кластеризации. Для кластеризации используются самоорганизующиеся карты Кохонена. Получаемое разбиение на кластеры проанализировано экспертами, выявлено несколько четко обозначенных кластеров, для каждого из которых составлена модель индивидуального изменения траектории развития лидерских качеств. В результате экспертного анализа результатов кластеризации было выделено семь кластеров. Совместно с экспертами составлено описание каждого кластера.
Ключевые слова: кластеризация, сеть Кохонена, лидерские качества, индивидуализация траектории обучения, мобильное приложение
DOI: 10.26102/2310-6018/2024.45.2.021
В статье показаны возможности применения методов машинного обучения для построения и анализа системы аутентификации на основе динамики нажатий клавиш. В работе обоснована необходимость улучшения многофакторной системы аутентификации. Предложен способ классификации работ поведенческой биометрии для сравнения и использования результатов исследований. Рассмотрены базовые возможности обработки и генерирования динамических и статических признаков динамики нажатий клавиш. Протестированы различные комбинации наборов признаков и выборок обучения, описана лучшая комбинация с равной частой ошибок (Equal Error Rate) 4,7%. Итеративный анализ качества системы позволяет установить важность первых символов последовательности ввода, а также нелинейную взаимосвязь степени ранжирования модели и EER. Высокие показатели, достигнутые бустинговой моделью, свидетельствуют о значительном потенциале поведенческой аутентификации для дальнейшего улучшения, развития и применения. Приводится значимость данного метода, его практическая полезность не только в задаче аутентификации, перспективы развития, включая использование нейросетевых методов и анализ динамики данных. Несмотря на достигнутые результаты, отмечается необходимость дальнейшей работы над моделью, включая разработку дополнительных моделей кластеризации, классификации, изменение набора признаков и построение каскада. Подчеркивается важность исследуемой области, способной принести значительный вклад в развитие информационной безопасности и технологий.
Ключевые слова: аутентификация, поведенческая биометрия, динамика нажатий клавиш, классификация, машинное обучение
DOI: 10.26102/2310-6018/2024.45.2.013
В статье представлены алгоритмы реконструкции, расчета параметров камней и визуализации трехмерных объектов почек и камней по данным, полученным после детектирования нейросетью 2D-объектов на медицинских изображениях, полученных в результате компьютерной томографии внутренних органов человека. Алгоритмы позволяют выполнить восстановление (сборку) объектов почек и камней, расчет физических параметров камней, выполнить плоскую и трёхмерную визуализацию камней. Программная реализация алгоритмов позволяет получить размеры найденных конкрементов в почках, визуализировать распределение плотности внутри камня, визуализировать расположение найденных камней в почке, что упрощает поддержку принятия врачебных решений при постановке диагноза и последующего планирования оперативного вмешательства при проведении процедуры дробления камней с применением лазерной установки. Предложенные алгоритмы и модели были реализованы в прототипе системы поддержки принятия врачебных решений в хирургии и урологии с использованием технологий компьютерного зрения в составе программных модулей. Использование разработанных алгоритмов послойной сборки камней и почек в прототипе системы поддержки принятия врачебных решений в хирургии и урологии с применением компьютерного зрения сокращает время на постановку диагноза и планирование операции по дроблению камней, а также помогает избежать ошибок в определении расположения камней внутри почки и, тем самым, уменьшить вероятность травмирования пациента.
Ключевые слова: детектирование, визуализация, 3D-воксельная реконструкция, DICOM-изображения, сеть YOLO
DOI: 10.26102/2310-6018/2024.45.2.016
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.
Ключевые слова: прогнозирование, депрессия, психическое расстройство, логистическая регрессия, классификация, социальная сеть, машинное обучение
DOI: 10.26102/2310-6018/2024.45.2.044
Работа посвящена проблеме планирования маршрутов судов на акваториях с интенсивным движением. В условиях насыщенного трафика навигационная безопасность может быть обеспечена только при координации движения судов и реализации ими определенной схемы движения. В статье рассматривается задача планирования маршрута таким образом, чтобы он соответствовал практике судоходства, сложившейся в конкретном районе. Предлагаемый в работе метод планирования маршрутов основан на кластеризации данных о движении судов. Выделенные кластеры представляют собой области в трех- или четырехмерном фазовом пространстве с близкими значениями скоростей и курсов судов, на основе которых формируется граф возможных маршрутов. Особенностью подхода к построению графа является уменьшение числа вершин и ребер за счет моделирования выделенных кластеров охватывающими многоугольниками. В работе показано, что во многих случаях могут использоваться не только вогнутые, но и выпуклые многоугольники, что может дополнительно уменьшить мощность графа. В статье дается метрика расстояния между точками в фазовом пространстве, по которой ведется кластеризация данных, обсуждаются проблемы выбора параметров метрики и алгоритма кластеризации. Отмечается перспективность использования алгоритма DBSCAN. Работа сопровождается расчетами планируемых маршрутов судов на данных реальной акватории (Сангарский пролив). Приводятся результаты кластеризации данных о движении, выделения местоположения кластеров путем построения охватывающих многоугольников, вычисления маршрута судна. Отмечается, что рассматриваемая задача может быть актуальна в контексте перспективного развития автономного судовождения. В этом случае рассчитанный маршрут судна будет соответствовать движению других судов, находившихся на акватории ранее. Это позволит снизить вероятность возникновения опасных ситуаций при движении автономного судна в общем судопотоке.
Ключевые слова: безопасность судоходства, управление движением судов, система установления путей движения, интенсивное движение, планирование маршрутов, кластеризация, алгоритмы на графах
DOI: 10.26102/2310-6018/2024.45.2.043
В статье рассматривается задача построения туристического маршрута с заранее заданными точками начала и конца маршрута. Объекты делятся на два типа. Первые – обязательные, которые наверняка должны войти в результирующий маршрут. Вторые – дополнительные, посещение которых не является необходимым. Маршрут формируется с учетом приоритетов, заранее заданных для объектов туристом исходя из его интересов и предпочтений, при этом суммарное время посещения объектов не должно превышать заданного крайнего срока прибытия в конечную точку маршрута. Для решения поставленной задачи в статье предлагается подход, основанный на построении известными методами маршрута по основным объектам и дальнейшем его расширением с использованием муравьиных стратегий. С этой целью вводится понятие «сытости» муравья и вероятности возврата к основному маршруту, чтобы была возможность контроля оставшегося времени. В завершении статьи приводятся результаты вычислительного эксперимента, направленного на оценку влияния параметров муравьиного алгоритма на полученный маршрут и разработку рекомендаций по настройке этих параметров в зависимости от размерности задачи. Кроме того, проводится сравнительный анализ маршрутов, полученных предложенным алгоритмом и точным методом ветвей и границ по заданному набору объектов, по результатам которого сделан вывод об эффективности предложенного алгоритма.
Ключевые слова: туристический маршрут, муравьиный алгоритм, приоритет, задача коммивояжера, вероятностный выбор
DOI: 10.26102/2310-6018/2024.45.2.042
Актуальность исследования обусловлена низким уровнем применения диалога на естественном языке в дистанционном обучении. Создание таких средств на основе искусственного интеллекта сделает процесс дистанционного обучения более доступным и привлекательным. В статье предлагается строить диалог на основе эталонных вопросов к содержанию дистанционного курса. Ответ выбирается на основе близости вопроса пользователя к эталону. В качестве множества ответов рекомендуется использовать структурные единицы дистанционного курса, а в качестве эталонных вопросов – соответствующие заголовки. Данные учебного диалога запоминаются и используются для расширения списка эталонных вопросов и обучения системы. Для контроля усвоения используется мера близости ответов обучаемого на контрольные вопросы и правильных вариантов ответов. Для формирования контрольных вопросов можно использовать словари дистанционных курсов и тестовые задания. Определение меры близости двух текстов предлагается выполнять с использованием косинуса эмбеддингов наиболее близких термов. Данные сравнения текстов по предложенной методике подтверждают ее возможность правильно оценивать близость текстов и обосновывают ее применение для организации диалога на естественном языке в дистанционном обучении.
Ключевые слова: дистанционное обучение, ранжирующий чат-бот, диалог на естественном языке, эмбеддинг, мягкое тестирование, мера близости предложений
DOI: 10.26102/2310-6018/2024.45.2.041
Технология одновременной многопоточности считается малоприменимой в программах, занимающихся интенсивными вычислениями, в частности, при умножении матриц – одной из основных операций машинного обучения. Целью данной работы является определение границ применимости этого типа многопоточности к интенсивным вычислениям на примере блочного матричного умножения. В работе выделен ряд характеристик кода умножения матриц и архитектуры процессора, влияющих на эффективность использования одновременной многопоточности. Предложен способ определения наличия структурных ограничений процессора при исполнении более чем одного потока и их количественной оценки. Рассмотрено влияние используемого примитива синхронизации и его особенности применительно к одновременной многопоточности. Рассмотрен существующий алгоритм разделения матриц на блоки, предложено изменение размеров блоков и параметров циклов для лучшей утилизации вычислительных модулей ядра процессора двумя потоками. Создана модель оценки производительности выполнения идентичного кода двумя потоками на одном физическом ядре. Создан критерий определения возможности оптимизации кода с интенсивными вычислениями с помощью этого типа многопоточности. Показано, что разделение вычислений между логическими потоками с использованием общего кэша L1 оправдано как минимум на одной из распространенных архитектур процессоров.
Ключевые слова: одновременная многопоточность, умножение матриц, интенсивные вычисления, микроядро, BLAS, BLIS, синхронизация, иерархия кэша, спинлок
DOI: 10.26102/2310-6018/2024.45.2.015
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.
Ключевые слова: моделирование, платные парковки, анализ данных, гауссово распределение, оптимизация
DOI: 10.26102/2310-6018/2024.45.2.040
Статья посвящена выбору технологического подхода к задаче переноса Windows-приложения, разработанного с использованием некроссплатформенной библиотеки компонентов пользовательского интерфейса и имеющего плагинную архитектуру, на операционную систему Linux. Описывается подход, который может применяться в случаях, когда гибкость и низкие накладные расходы более важны, чем возможность использования готового решения. В работе использованы методы системного анализа. Рассмотрены существующие варианты готовых решений и их элементов. Итоговое решение состоит в использовании разработки, управляемой моделями, для разделения компонентов, специфичных для платформы и независимых от нее, хорошо определенными программными интерфейсами. Разработанный вариант технологии порождения исходного кода из декларативного описания модели объектно-ориентированных интерфейсов позволяет организовать взаимодействие объектов, разделенных границей модулей, компиляторов и библиотек времени выполнения. С использованием стека технологий XML обеспечены валидация, автодополнение и преобразование декларативного описания модели в исходный код на языке С++. Представление интерфейсов основано на таблицах виртуальных методов, каждый из которых является функцией в стиле C. В качестве ссылки на интерфейс объекта используется структура, содержащая указатель на объект и указатель на таблицу виртуальных методов. Для каждого интерфейса генерируются определения функций, описания структуры таблицы виртуальных методов и ссылки на интерфейс, обертки для ссылок и базовые классы реализаций на C++. Технология успешно использована при разработке геоинформационной системы INTEGRO.
Ключевые слова: плагинная архитектура, объектно-ориентированное программирование, двоичный интерфейс приложений, c++, INTEGRO
DOI: 10.26102/2310-6018/2024.45.2.012
Методы машинного обучения широко используются для построения медицинских прогностических моделей. В то же время, наряду с методами, основанными на классической статистике, применяются байесовские методы, которые наиболее эффективны при малых объемах выборки. В данной работе построен ряд моделей прогнозирования биовозраста пациента на основе его функциональных данных с использованием как классических методов машинного обучения, так и байесовского подхода. В качестве данных использовались результаты кластеризации, проведенной нами ранее в предыдущем исследовании на материале медицинских организаций "Свердловский областной клинический психоневрологический госпиталь для ветеранов войн" и «Институт медицинских клеточных технологий» за 1995–2022 гг. в объеме 6440 записи, где было получено 4 кластера, разделенных по полу и статусу пациента (стационарный и амбулаторный). Исходя из предположения, что пациенты в амбулаторном статусе имеют наименьшую разницу биологического и календарного возраста и, поэтому, вносят меньшую ошибку в точность модели, чем пациенты в стационарном статусе, принято решение строить модели только для пациентов в амбулаторном статусе. В работе построен набор моделей для 2 кластеров – кластера мужчин в амбулаторном статусе (объем выборки 344 записи) и кластера женщин в амбулаторном статусе (объем выборки 991 запись). Анализ распределения возраста в каждой группе показал двумодальное распределение с границей при значении 40 лет. Поэтому группы были разделены по возрасту на две части: до 40 лет и после. Для выбора классических моделей машинного обучения использовалась платформа lazypredict. Для каждой группы выбирались 4 метода, дающие наибольшую точность и строились модели на их основе, а также использовались ансамбли моделей – stacking и votinmg. Точность моделей на тестовых данных составила от 4,1 до 6,3 лет. В байесовском подходе построена линейная многофакторная модель регрессии с заданным априорным распределением коэффициентов регрессии. Точность моделей составила от 4,9 до 6,6 лет.
Ключевые слова: байесовский подход, случайный лес, ансамбли моделей, voiting, stacking, геропрофилактическое воздействие, прогнозирование эффективности лечения, биовозраст
DOI: 10.26102/2310-6018/2024.46.3.001
В статье рассмотрены особенности использования социальных сетей как инструмента взаимодействия пользователя с организационной системой высшего образования. Делается вывод о востребованности и доступности инструмента на основе анализа рынка и целевых задач. Представлен анализ рынка онлайн-платформ в России с точки зрения использования социальных сетей пользователями. Формируются основные требования для внедрения социальной сети как инструмента взаимодействия с организационной системой, а также делается вывод о необходимости избегания дублирующих каналов передачи информации в организационной системе. Определены требования к использованию инструмента, а именно социальной сети, на основе которых стало возможным применение социальной сети как основного канала коммуникации с пользователем для поддержки принятия решений в организационной системе. Данные изменения продемонстрированы в рамках типового варианта информационной архитектуры организации на примере организации высшего образования. Показано интегрирование социального сетевого сервиса для поддержки принятия решений в информационную архитектуру организации. Сделан вывод о новых возможностях применения социального сетевого сервиса как инструмента для поддержки принятия решений, а также положительном влиянии данного исследования на информационную архитектуру организации и деятельность сотрудников.
Ключевые слова: умный помощник, организационная система, социальный сетевой сервис, информационная архитектура, слой приложений, чат-бот
DOI: 10.26102/2310-6018/2024.45.2.039
Статья посвящена разработке и возможности применения в регрессионном анализе новой математической формы связи между выходной переменной и входными факторами. Для этого использованы ранее изученные более простые модели модульной линейной регрессии, в которых один или несколько входных факторов преобразуются единожды с помощью операции модуль. Предложен симбиоз линейной регрессии и модульной регрессии с мультиарной операцией модуль. На его основе сформулирована многослойная модульная регрессия, выстроенная по принципу «модуль в модуле», т. е. на каждом новом слое используется модуль от величины предыдущего слоя. Задача оценивания многослойной модульной регрессии с заданным числом слоев методом наименьших модулей сведена к задаче частично-булевого линейного программирования. С помощью предложенных регрессий решена задача моделирования запасов древесины в Иркутской области. При этом построены однослойная, двухслойная и трехслойная модульные регрессии. Новые модели по качеству оказались существенно лучше линейной регрессии, причем, с увеличением количества слоев наблюдалось снижение суммы модулей остатков. В трехслойной модели все остатки получились нулевыми. Разработанный математический аппарат может успешно применяться для решения многих задач анализа данных.
Ключевые слова: регрессионный анализ, многослойная модульная регрессия, метод наименьших модулей, задача частично-булевого линейного программирования, древесина
DOI: 10.26102/2310-6018/2024.45.2.038
На протяжении последних десятилетий одной из ключевых проблем эксплуатации магистральных нефтепроводов является образование асфальтосмолопарафиновых отложений (АСПО) и их оседание на внутренней стенке трубопроводов при перекачке высокопарафинистой нефти. Данный процесс характерен как для новых месторождений, расположенных в Западной Сибири, так и для находящихся на III стадии разработки месторождений с высокой степенью разведанности и постепенно снижающимся объемом добываемой нефти и ее качеством. Процесс парафинизации труб является негативным фактором как для процессов транспорта нефти, так и последующей диагностики магистральных нефтепроводов, снижая надежность нефтетранспортной системы. На сегодняшний день на практике борьба с АСПО осуществляется по двум направлениям: удаление сформировавшихся отложений путем пропуска внутритрубных очистных устройств и предотвращение их образования путем применения соответствующих ингибиторов. По результатам исследований, проведенных рядом ученых, в том числе авторами статьи, была рассмотрена и подтверждена экономическая обоснованность идеи об эффективности использования формируемого слоя АСПО на внутренней стенке трубопровода как дополнительного внутреннего теплоизоляционного слоя. На данный момент в промышленной эксплуатации отсутствует устройство, конструктив которого позволяет сформировать равномерный слой АСПО.
Ключевые слова: моделирование, магистральный нефтепровод, очистное устройство, АСПО, мехатроника, прототип, arduino, теплоизоляция
DOI: 10.26102/2310-6018/2024.45.2.037
В данной статье рассматриваются существующие методы расстановки базовых станций локальной системы позиционирования в рабочей зоне. Выбор способа расстановки станций во многом определяет конечную точность и экономическую целесообразность всей проектируемой системы. Обзор научной литературы показал, что в настоящее время отсутствует универсальная методика размещения базовых станций в рабочей зоне позиционирования. Существующие решения реализуют либо один из стандартных подходов размещения станций по сетке, либо воплощают метод перебора множества комбинаций размещений. Метод расстановки станций по сетке не приспособлен к условиям проектирования системы позиционирования в рабочей зоне сложной формы, разделенной внутри различными перегородками и массивными объектами, так как не учитывает особенности распространения радиосигнала. Метод перебора различных комбинаций размещения базовых станций в большинстве программных реализаций сводится к минимизации влияния геометрического фактора (Geometric Dilution of Precision – GDOP) на погрешность измерений расстояний до станций и так же не учитывает искажения навигационного сигнала, вносимые при прохождении сквозь различные препятствия. Поэтому разработка методики размещения базовых станций локальной системы позиционирования является актуальной проблемой и именно ее решению посвящена статья. Согласно предлагаемой методике, рабочая зона, содержащая на своей площади массивные препятствия, разбивается на выпуклые свободные подобласти в соответствии с жадным алгоритмом, в которых и осуществляется расстановка базовых станций. По итогу работы над статьей выведены принципы для работы методики расстановки базовых станций и предложен универсальный алгоритм размещения станций в рабочих зонах с препятствиями.
Ключевые слова: система локального позиционирования, dilution of Precision, геометрический фактор, жадный алгоритм, DOP, трилатерация
DOI: 10.26102/2310-6018/2024.45.2.036
Подвеска насосно-компрессорной трубы является конструктивным элементом, входящим в состав системы подводной добычи. Корпус трубодержателя является основой конструкции подвески насосно-компрессорной трубы и воспринимает скважинное давление и силу тяжести колонны свинченных труб, чья прочность и работоспособность играет решающую роль в обеспечении безопасности процесса добычи. Нарушение структурной целостности конструкции корпуса трубодержателя может вызвать необратимые катастрофические последствия. Недостаточно проработанные инженерные решения по конструктивному исполнению проточной части корпуса трубодержателя могут привести к увеличению местного гидравлического сопротивления, что способствует увеличению энергозатрат по перекачке газлифтовым способом добываемого флюида и, как следствие, снижению коэффициента полезного действия всей линии трубопровода добычи. В этой связи данная статья направлена на выявление степени влияния геометрических параметров проточной части корпуса трубодержателя на прочностные и гидравлические характеристики конструкции. В работе представлены результаты компьютерного моделирования корпуса трубодержателя в эксплуатационных условиях работы методом конечных элементов, а также методом конечных объемов с использованием расчетного комплекса Ansys. При конечно-элементном моделировании напряженно-деформированного состояния корпуса трубодержателя задача рассматривалась в рамках упругой постановки. Методом конечных объемов моделировалось однофазное течение газа при перепаде давления Δp =1 МПа между входом и выходом проточного канала с учетом модели турбулентности k-ɛ. По результатам моделирования были определены прочностные и гидравлические параметры конструкции. Представлены результаты расчетов эквивалентных напряжений, а также коэффициента гидравлического сопротивления для различных типов исполнения проточной части корпуса трубодержателя. Материалы статьи представляют практическую ценность для инженеров, занимающихся проектированием элементов системы подводной добычи.
Ключевые слова: система подводной добычи, корпус трубодержателя, напряженно-деформированное состояние, подвеска насосно-компрессорной трубы, подводная фонтанная арматура, коэффициент гидравлического сопротивления
DOI: 10.26102/2310-6018/2024.45.2.018
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.
Ключевые слова: организационная система, цифровой концентратор, интеллектуализация, управление, оптимизационное моделирование
DOI: 10.26102/2310-6018/2024.45.2.035
В работе изучаются методы распознавания на видео специфического класса технологических операций ручного труда, который представляет собой последовательности движения кистей и пальцев рук. Технологическая операция здесь определяется как последовательность новых специфических символов жестового языка. Рассмотрены различные методы распознавания жестов на видео. Исследован двухэтапный подход: на первом этапе распознаются ключевые точки рук на каждом кадре с помощью открытой библиотеки mediapipe, на втором этапе покадровая последовательность ключевых точек трансформируется в текст с помощью обученной нейросети архитектуры трансформер. Основное внимание уделено обучению модели нейросети архитектуры трансформер на базе открытого датасета американского жестового языка (ASL) для распознавания предложений жестового языка на видео. Затронут вопрос применимости данного подхода и обученной модели ASL для распознавания технологических операций ручного труда с мелкой моторикой в виде текстовой последовательности. Полученные результаты могут быть полезны при исследовании трудовых процессов с быстрыми движениями и малыми отрезками времени в алгоритмах распознавания технологических операций ручного труда на видеоданных.
Ключевые слова: видеоанализ движений рук, распознавание жестов, распознавание действий, глубокие нейронные сети, трансформер, технологические операции
DOI: 10.26102/2310-6018/2024.45.2.034
Спрос на электроэнергию в электрической сети меняется в зависимости от времени суток и потребностей потребителей. Реагирование на спрос – это изменение кривой потребительской нагрузки, сопровождающееся изменением цены на электроэнергию, в основном используемое поставщиками для ограничения пиков потребления. Уменьшение краткосрочного несоответствия между производством и потреблением помогает интегрировать в энергосистему возобновляемые источники электроэнергии, различные низкоуглеродные технологии, аккумуляторное хранение электроэнергии и электромобили. Одним из инструментов, используемых для сохранения баланса между производством и потреблением электроэнергии, являются умные счетчики, работающие в интеллектуальной сети. Подобные устройства широко распространены в США и странах Европейского союза, в том числе в жилом секторе. В Российской Федерации в настоящий момент внедрение интеллектуальных сетей в жилом секторе только начинается. В статье рассмотрена стохастическая модель потребления электроэнергии бытовыми приборами на основе теории сверток. Выполнен замер потребляемой мощности наиболее распространенными бытовыми приборами. Приведены несколько примеров составления профилей потребителей на основе полученных данных. Выявлены барьеры, возникающие при внедрении интеллектуальных систем энергоснабжения в Российской Федерации, а также причины, в связи с которыми растет заинтересованность поставщиков электроэнергии в интеллектуальных системах энергоснабжения.
Ключевые слова: стохастические модели, прогнозирование спроса, многоступенчатая нагрузка, интеллектуальная сеть, график энергопотребления
DOI: 10.26102/2310-6018/2024.45.2.033
Актуальность моделирования вынужденных колебаний микрокапельных агрегатов, входящих в состав магнитных жидкостей, связана с проблемой прогнозирования параметров рабочих тел новых устройств и с созданием новых магниточувствительных сред с управляемыми свойствами. Научный интерес обусловлен уникальной чувствительностью к магнитному полю микрокапельных агрегатов, что связано как с их высокой (для жидких сред) магнитной проницаемостью, так и низким межфазным натяжением на границе раздела агрегата с окружающей его жидкостью, что позволяет получать вынужденные колебания большой амплитуды, характер которых определяется параметрами агрегатов, напряженностью и частотой внешнего поля. Особенности вынужденных колебаний микрокапельных агрегатов при большой амплитуде мало изучены, в частности, представляет интерес разработка универсального метода моделирования, пригодного для проведения вычислительных экспериментов в широком диапазоне изменения межфазного натяжения и исследование возможности подавления колебаний с ростом частоты, проведенное в данной работе. В основу моделирования вынужденных колебаний положен энергетический подход и предположение о том, что форму удлиненного вдоль поля агрегата можно представить эллипсоидом вращения, а его намагниченность – линейной зависимостью от напряженности внешнего магнитного поля. Это позволило провести вычислительный эксперимент при изменении межфазного натяжения на порядок в диапазоне от 2∙10-6 Н/м до 2∙10-5 Н/м и получить удовлетворительное согласование с результатами натурных экспериментов. В результате вычислительного эксперимента установлено, что повышение межфазного натяжения приводит к уменьшению амплитуды колебаний и сокращению удлинения, т. е. подавляет колебания. Практическую ценность представляет прогнозирование деформации агрегатов под действием магнитного поля для разработки новых материалов с управляемыми свойствами.
Ключевые слова: численное моделирование, вынужденные колебания, микрокапельные агрегаты, межфазное натяжение, магнитная жидкость
DOI: 10.26102/2310-6018/2024.45.2.032
Любой живой организм имеет собственное биологическое поле, зависящее как от характеристик и состояния живого организма, так и от факторов внешней среды. При информационном воздействии внешних факторов наблюдается изменение фрактальной структуры этого поля и образование особых хаотических сигналов, параметры которых могут служить основой для решения различных научных и практических задач. В статье представлена технология исследования электромагнитных полей биологических объектов на основе анализа изменения структуры хаоса широкополосных хаотических сигналов собственных электромагнитных излучений, генерируемых под действием внешнего информативного электромагнитного поля с заданной напряженностью и модуляционно-временными параметрами. Для оценки структуры хаотических сигналов предлагается использовать такие методы фрактального подхода, как отображение Пуанкаре, вычисление соответствующей размерности Хаусдорфа и параметров хаос-ритма. На основе проведенных экспериментов установлено наличие характерной зависимости параметров хаос-ритма собственных электромагнитных излучений биообъекта как от характеристик и состояния самого живого организма, так и от параметров, последовательности и скорости изменения внешнего информативного электромагнитного поля. Определена степень информационного воздействия внешнего электромагнитного поля на человека, которая может превосходить энергетическое по некоторым показателям почти в 4 раза. Доказана возможность использования предложенной технологии для решения различных научных и практических задач: медицинских исследований функционального состояния организма, оценки и контроля воздействия электромагнитных полей на здоровье человека, разработки средств защиты окружающей среды и человека от радиоизлучающих систем, обнаружения и распознавания биообъектов заданного класса.
Ключевые слова: фрактальный подход, хаос-ритм, показатель Хаусдорфа, широкополосный хаотический сигнал, биорадиоинформативная технология, биологический объект, электромагнитное излучение, интегральное поле, информационное взаимодействие
DOI: 10.26102/2310-6018/2024.45.2.031
Актуальность исследования обусловлена проблемой несвоевременности анализа состава жидких смесей при их изготовлении предприятиями пищевой, химической и нефтеперерабатывающей промышленности. Традиционный метод такого анализа проводится после формирования партии продукции, из-за чего предприятия терпят издержки, связанные с утилизацией брака партии продукции. Данная же статья посвящена разработке акустической измерительной системы анализа состава жидких веществ, способной использоваться для анализа различной жидкой продукции в промышленности в непрерывном режиме при транспортировке этой продукции по внутренней системе промышленного трубопровода, что позволяет выявить брак до формирования партии продукции, тем самым сократить издержки на утилизацию. Система, встраиваемая в трубопровод, содержит два измерительных канала, включающих два пьезоэлектрических приемника и один, общий для двух каналов, пьезоэлектрический излучатель. В рамках данной работы производится отбор оборудования на основе анализа повторяемости результатов исследований, в частности, рассматривается возможность применения того или иного генератора, формирующего возбуждающие сигналы для пьезоэлектрического излучателя. Исследуется возможность использования возбуждающих сигналов различной формы и/или длительности, производится оценка повторяемости на основании линейного коэффициента корреляции между несколькими повторениями экспериментов с одним типом возбуждающего сигнала. Анализируется необходимость наличия двух измерительных каналов. Материалы представляют практическую ценность для предприятий, выпускающих жидкую продукцию, а также для производителей аналитического оборудования.
Ключевые слова: акустический метод измерения, пьезоэлектрический преобразователь, аналитические исследования, повторяемость результатов, линейный коэффициент корреляции