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

Анализ устойчивости водонасыщенных грунтов при циклическом воздействии: математические модели и прогнозы

2025. T.13. № 1. id 1765

Тишин Н.Р. Озмидов О.Р. Пролетарский А.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.48.1.001

В статье рассматривается математическое моделирование разжижения грунтов под воздействием динамических нагрузок, таких как сейсмические штормовые или техногенные циклические воздействия. Процесс разжижения, при котором грунт теряет прочность и несущую способность, имеет критическое значение для оценки безопасности строительных объектов, особенно в районах с повышенной сейсмической активностью или с водонасыщенными грунтами. Для моделирования использовались несколько подходов, включая следующие функции: экспоненциальная функция из работы H. Bilge et al. (2009), логарифмическая функция из работы V. Lentini et al. (2018), Пауэр-функция (степенная), предложенная C. Guoxing et al. (2018), дополнительная логарифмическая функция из исследования E. Meziane et al. (2021), гиперболическая функция, предложенная авторами, которые аппроксимировали устойчивость грунта к циклическим воздействиям. В исследовании были проанализированы данные лабораторных испытаний для различных типов грунтов, объединенных в инженерно-геологические элементы. Каждая функция была проанализирована с точки зрения точности аппроксимации, с использованием метода наименьших квадратов, что позволило минимизировать отклонения между экспериментальными и теоретическими значениями. При оценке функций учитывалось, как каждая из них ведет себя при большом числе циклов нагружения, что важно для прогнозирования разжижения при интенсивных и продолжительных нагрузках. Выбор оптимальной функции производился с помощью сравнения метрик MSE и R2, представленных в таблицах результатов. Применение результатов исследования имеет практическое значение в геотехническом проектировании, особенно для расчета фундаментов и подземных конструкций в условиях потенциально разжижаемых грунтов. Выбор наиболее подходящей функции для моделирования разжижения грунтов позволяет предсказать устойчивость грунтов при длительных и интенсивных циклических нагрузках, минимизируя риск деформации и разрушения конструкций.

Ключевые слова: разжижение грунтов, математическое моделирование, геотехническая инженерия, динамические нагрузки, функция разжижения грунтов, потенциал разжижения

Оценка качества интеллектуального перефразирования текстов на русском языке

2024. T.12. № 4. id 1763

Дагаев А.Е. Попов Д.И.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.038

Данное исследование посвящено разработке интегральной метрики для оценки качества моделей перефразирования текстов, что отвечает актуальной задаче создания комплексных и объективных методов оценки. В отличие от предыдущих исследований, преимущественно фокусирующихся на англоязычных наборах данных, настоящее исследование акцентирует внимание на наборах данных русского языка, которые до настоящего времени оставались недостаточно изученными. Использование таких датасетов, как Gazeta, XL-Sum и WikiLingua (для русского языка), а также CNN Dailymail и XSum (для английского языка), обеспечивает многоязычную применимость предложенного подхода. Предлагаемая метрика сочетает лексические (ROUGE, BLEU), структурные (ROUGE-L) и семантические (BERTScore, METEOR, BLEURT) критерии оценки с распределением весов, исходя из важности каждой метрики. Результаты демонстрируют превосходство моделей ChatGPT-4 на русскоязычных наборах и GigaChat на англоязычных наборах, тогда как модели Gemini и YouChat показывают ограниченные возможности в достижении семантической точности вне зависимости от языка датасета. Оригинальность исследования заключается в объединении метрик в единую систему, что делает возможным более объективное и комплексное сравнение языковых моделей. Исследование вносит вклад в область обработки естественного языка, предлагая инструмент для оценки качества языковых моделей.

Ключевые слова: обработка естественного языка, перефразирование текста, gigaChat, yandexGPT 2, chatGPT-3.5, chatGPT-4, gemini, bing AI, youChat, mistral Large

Динамическое ценообразование в недвижимости

2025. T.13. № 1. id 1761

Разумовский Л.Г. Герасимова М.А. Каренин Н.Е.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.48.1.008

В работе рассматривается математическая модель динамической корректировки цены на недвижимость. Характеристиками модели выступают конечное число объектов недвижимости, фиксированный горизонт продаж, наличие промежуточных планов по продажам и выручке. В построенной модели рассмотрен случай переменного общего спроса, а также добавлен учет меняющейся со временем стоимости денег и роста цены объекта недвижимости по мере его строительной готовности. В работе изучен общий вид ценовой политики и представлен алгоритм нахождения цены в случае переменного общего спроса. Аналогичные построения проведены для модели, учитывающей стоимость денег и рост стоимости недвижимости по мере строительной готовности. Также рассмотрен случай линейной функции эластичности как базового, но в то же время наиболее распространенного случая ее практического использования. Приведены строгие математические доказательства полученных в работе результатов, а также выполнены численные симуляции с использованием реальных данных недвижимости в конкретном городе за 3,5 года с целью сравнения различных подходов к построению ценовой политики. Полученные результаты могут быть использованы для эффективного управления ценами на недвижимость.

Ключевые слова: динамическое ценообразование, недвижимость, корректировка цен, переменный общий спрос, стоимость денег, рост цены, стадии строительства

Многокритериальное принятие решений с использованием группы методов ELECTRE

2024. T.12. № 4. id 1760

Латыпова В.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.030

Решение слабоструктурированных проблем является неотъемлемой частью управления организационными системами. Для упрощения решения данных проблем используются различные методы многокритериального принятия решений. Среди базовых распространенных методов можно выделить методы семейства ELECTRE. Последним посвящено большое количество научных работ, но, тем не менее, в них недостаточно освещается следующая проблема: при использовании различных методов ELECTRE для решения одной и той же задачи можно получить неодинаковый результат. Причина этого кроется в обладании данными методами наравне с общим фундаментом своими специфическими особенностями. Для устранения проблемы в статье предлагается метод многокритериального принятия решений с использованием группы методов ELECTRE: ELECTRE I, ELECTRE Iv, ELECTRE Is, ELECTRE II, ELECTRE III, ELECTRE IV, учитывающий результаты каждого из методов и применяющий интегральные оценки альтернатив при определении комплексного решения задачи. Предлагаемый метод был апробирован на тестовом примере многокритериального выбора кандидата на вакантную должность в процессе найма при управлении персоналом. Первый позволил сгладить расхождения в полученных результатах каждого из методов группы и выявить комплексное решение задачи.

Ключевые слова: принятие решений, ELECTRE, многокритериальный выбор, интегральная оценка, экспертная оценка

Математическая формализация конфликта агентов при достижении локальных целей

2024. T.12. № 4. id 1757

Россихина Л.В. Торопов Б.А. Макаров В.Ф. Овчинский А.С.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.035

В статье приведена математическая формализация конфликтного взаимодействия активных агентов, ориентированных на достижение своих локальных целей в процессе достижения общей цели организационной системы. Конфликт рассматривается как столкновение активных агентов из-за одного ресурса, обладание которым позволит достичь локальной цели. Представлены три вида отношений активного агента к данному ресурсу (обладание, безразличие, противодействие) с учетом их полезности в достижении локальной цели. Математически конфликт между агентами определяется установлением связей между элементами множества активных агентов с элементами множества ресурсов, из-за которых возник конфликт. Предложен алгоритм оценки взаимного воздействия активных агентов из-за ресурса в ядре конфликта, основанный на построении двудольного графа «активный агент – ресурс» и графа конфликта в организационной системе. Веса дуг двудольного графа определяются как величины функций полезности ресурса, из-за которого возник конфликт в достижении локальных целей активными агентами. Реализация алгоритма позволяет получить оценку степени столкновения активных агентов из-за одного ресурса и оценку взаимодействия активных агентов в ядре конфликта. Приведен пример выполнения алгоритма.

Ключевые слова: агент, конфликт, ресурс, ядро конфликта, локальная цель, граф, матрица весов графа, организационная система

Использование нейронных сетей для определения пылевого загрязнения вблизи области открытой добычи угля по данным дистанционного зондирования Земли

2025. T.13. № 1. id 1756

Озарян Ю.А. Кожевникова Т.В. Цыгулёв К.С. Окладников В.Е.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.48.1.007

В статье рассматривается вопрос использования нейронных сетей для определения пылевого загрязнения вблизи области открытой добычи угля по данным дистанционного зондирования Земли. В работе участвовали территории угольных разрезов, находящихся в различных субъектах Российской Федерации. В качестве исходных данных использовались снимки спутника Sentinel-2, которые обрабатывались в ГИС-программе Quantum GIS. Разработан алгоритм формирования обучающей выборки, в котором используются каналы видимого и ближнего инфракрасного спектров со спутниковых снимков. Технология создания масок в разработанном алгоритме строится на использовании индекса Enhanced Coal Dust Index и его дальнейшей кластеризации. В качестве модели нейронной сети используется U-Net. Обученная модель апробирована на валидационной выборке. Точность распознавания составила 59,3 % по метрике Intersection over Union, 78,9 % по метрике Precision, 80,6 % по метрике F1 и 95,5 % по метрике Accuracy. Этот уровень точности обусловлен ограниченным объемом данных для обучения. Обсуждается возможность улучшения точности за счет увеличения объема выборки в сочетании с настройками параметров используемой нейронной сети. Полученный результат позволяет оценивать последствия воздействия работ по добыче угля на окружающую среду и на основании этих данных разрабатывать меры по обеспечению экологической безопасности.

Ключевые слова: пылевое загрязнение, дистанционное зондирование Земли, машинное обучение, кластеризация, нейронная сеть

Модель стохастической электрической нагрузки в жилом секторе с использованием плотности вероятности Вейбулла

2024. T.12. № 4. id 1755

Боровский А.В. Юменчук А.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.034

В статье предлагается способ имитационного моделирования суточных графиков электрических нагрузок в жилом секторе на основе теории сверток. Рассматриваются модели с использованием плотности вероятности Вейбулла и плотности вероятности нормального распределения для сдвигов по времени включения домашних приборов. Целью является выбор модели, результаты применения которой наиболее точно соответствуют реальному энергопотреблению в жилом секторе. Рассматривается энергопотребление бытовых приборов, выполняется сравнение результатов без сдвига и со сдвигом плотности вероятности Вейбулла. Определяется корректный вариант сравнения результатов имитационного моделирования с использованием плотности вероятности Вейбулла с результатами моделирования с использованием плотности вероятности нормального распределения. Далее рассматривается энергопотребление домохозяйств в сельской местности, учитывается работа электрических отопительных приборов, что позволяет провести имитационное моделирование энергопотребления населенных пунктов или их отдельных районов. Результаты сопоставляются с реальными данными энергопотребления поселка. По итогам работы выбрана модель, наиболее точно отражающая реальную динамику изменения уровней энергопотребления в жилом секторе. Описаны причины, по которым сделан выбор в ее пользу. Продемонстрирована достаточная точность имитационного моделирования с использованием выбранной модели.

Ключевые слова: стохастические модели энергопотребления, имитационное моделирование, суточный график энергопотребления, плотность вероятности Вейбулла, нормальное распределение

Влияние версии библиотеки TensorFlow на качество генерации кода по изображению

2024. T.12. № 4. id 1754

Никитин И.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.040

Данное исследование представляет собой сравнение эффективности обучения моделей, реализующих два разных подхода: усложнение исходной архитектуры нейронной сети либо же сохранение архитектуры при улучшении инструментов, которые используются в основе обучения. Попытки усложнения архитектуры решения по генерации исходного кода на основе изображения приводят к сложно поддерживаемым в будущем решениям. При этом подобные улучшения никак не используют более современные инструменты и библиотеки, на основе которых такие системы построены. Актуальность исследования обусловлена отсутствием попыток использования более современных и актуальных библиотек. В связи с этим, в ходе эксперимента по сравнению показателей моделей трех вариантов систем по генерации исходного кода на основе изображения: оригинальной системы pix2code, ее усложненного варианта и варианта с актуальной версией библиотеки TensorFlow – в процессе их обучения было выявлено, что подходы с усложненной архитектурой и актуальной TensorFlow обладают одинаковыми показателями, более качественными, чем оригинальная pix2code. На основе проведенного эксперимента можно сделать вывод о том, что актуализация библиотеки TensorFlow может дать дополнительный прирост в качестве результатов, которые может предсказывать система по генерации исходного кода на основе изображения.

Ключевые слова: кодогенерация, изображение, машинное обучение, tensorflow, keras, предметно-ориентированный язык

Интеграция процессов цифровой трансформации предприятий и подготовки специалистов в области автоматизации промышленного и сельскохозяйственного производства

2024. T.12. № 4. id 1753

Лишилин М.В. Пряхин В.Н. Карапетян М.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.032

Цифровая трансформация в промышленности и сельском хозяйстве призвана стимулировать интенсивный рост экономики и революционизировать управление проектами на государственном уровне. Она предполагает изменение стратегии управления и моделей операций через интеграцию информационных систем. Важными вызовами являются повышение уровня цифровой зрелости предприятий сельского хозяйства, вовлечение в процессы цифровой трансформации заинтересованных сторон, улучшение доступа к технологической информации и расширение применения таких технологий, как промышленный Интернет вещей, «цифровых двойников». Для достижения стратегических целей необходимо не только повысить цифровую зрелость предприятий, но и обеспечить подготовку квалифицированных кадров. Интеграция информационных систем университетов и предприятий, использование виртуальных компьютерных лабораторий в обучении и управление на основе данных являются ключевыми элементами успешной цифровой трансформации. Важным фактором является системное использование такого инструментария, как виртуальная компьютерная лаборатория в качестве технологической основы для интеграции производственных данных в образовательный процесс. Однако требуется еще разработка методической и нормативной основы для информационных систем университетов и предприятий. Это позволит улучшить качество подготовки специалистов и активно вовлечь университеты в процессы цифровой трансформации промышленности.

Ключевые слова: цифровая трансформация, виртуальная компьютерная лаборатория, информационные технологии, подготовка кадров, управление знаниями

Разработка и исследование программной системы биометрической аутентификации пользователя по динамике рукописной подписи с использованием нечетких признаков

2024. T.12. № 4. id 1750

Анисимова Э.С. Аникин И.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.027

Сложность надежной биометрической аутентификации пользователя по динамике рукописных подписей обусловлена их высокой внутриклассовой вариативностью, связанной с изменениями физического и эмоционального состояния человека, а также условий написания. Существующие подходы не всегда обеспечивают достаточную точность и устойчивость к этим вариациям. Данная работа посвящена исследованию и разработке программной системы биометрической аутентификации, использующей аппарат теории нечетких множеств для повышения надежности распознавания. В работе предложена оригинальная признаковая модель динамической рукописной подписи, включающая набор статических и динамических признаков, в том числе нечеткие, учитывающие неопределенность и вариативность почерка. В качестве эталона подписи используется совокупность функций принадлежности, построенных на основе компонентов признаковой модели. Предложена архитектура системы распознавания, состоящая из подсистем обучения, создания модели тестовой подписи и принятия решения о подлинности. Разработана программная система, реализующая предложенный подход, с использованием математического пакета SciLab и языка программирования C++. Система предоставляет функционал регистрации пользователей и формирования обучающей выборки на основе подписей, введенных с помощью графического планшета, а также распознавание тестовых подписей. Экспериментальное исследование проведено на базе коллекции подписей MCYT Signature 100. В ходе исследования экспериментально определено оптимальное значение степени компактности кластера для построения функций принадлежности признаков, минимизирующее коэффициент равного уровня ошибок. Результаты экспериментов демонстрируют снижение коэффициента равного уровня ошибок по сравнению с известными методами, что свидетельствует об эффективности предложенного подхода. Применение нечетких признаков способствует повышению устойчивости системы к вариациям в подписях и, как следствие, повышению надежности биометрической аутентификации в различных приложениях, требующих подтверждения личности. Результаты исследования могут быть использованы для повышения безопасности систем аутентификации и защиты конфиденциальной информации.

Ключевые слова: биометрическая аутентификация, рукописная подпись, графический планшет, динамика ввода подписи, теория нечетких множеств, нечеткая логика, модель подписи, эталон подписи, характер нажима, ритм письма

Метод подготовки данных по научным публикациям для интеллектуальной поддержки принятия решений при оценке экспертности рецензентов

2024. T.12. № 4. id 1748

Латыпова В.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.026

Одним из основных факторов при назначении рецензента является его экспертность по теме рукописи (наличие соответствующих публикаций). Поддержка принятия решений, базирующаяся на применении интеллектуального анализа данных наукометрических баз по научным публикациям, ускоряет и делает менее трудоемким процесс оценки экспертности рецензентов. Однако критическим пунктом в данном случае является корректность данных по научным публикациям, подвергающихся интеллектуальному анализу. В настоящий момент исследователи активно занимаются вопросом определения корректности данных наукометрических баз и способам ее обеспечения, осуществляя различные процедуры очистки в рамках подготовки данных. Тем не менее, в существующих работах не учитывается специфика задачи, для решения которой собираются данные по научным публикациям. Для решения данной проблемы в статье предлагается метод подготовки данных по научным публикациям для интеллектуальной поддержки принятия решений при оценке экспертности рецензентов, учитывающий особенности, связанные с необходимостью определения семантической близости текста данных по публикациям. Метод успешно апробирован при подготовке данных по научным публикациям членов редколлегии журнала «Системная инженерия и информационные технологии» с привлечением содержимого их профилей в наукометрических базах «РИНЦ» и «Академия Google».

Ключевые слова: подготовка данных, поддержка принятия решений, интеллектуальный анализ данных, рецензент, научная публикация

Анализ характеристик селевых потоков при ограниченных данных с использованием моделей машинного обучения

2024. T.12. № 4. id 1747

Лютикова Л.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.029

В работе предложен комбинированный метод анализа неполной и искаженной информации, продемонстрированный на примере прогнозирования селей. Основная цель исследования заключается в демонстрации возможности не только создавать точные прогнозы, но и разбирать механизмы принятия решений модели, идентифицируя значимые параметры, влияющие на предсказания. Для представления выявленных комплексов параметров, влияющих на объем селевого потока, в виде логических правил потребовалось использование категоризации данных. Это позволило повысить надежность моделей при наличии выбросов и шума, а также учесть нелинейности. Для формирования логических правил применялись два подхода: метод ассоциативного анализа и оригинальная методика построения логического классификатора. В результате ассоциативного анализа были выявлены правила, отражающие определенные закономерности в данных, которые, как оказалось, нуждались в значительной коррекции. Использование логического классификатора позволило уточнить и скорректировать закономерности, обеспечив определение комплекса факторов, влияющих на объем селевого потока. Такой подход позволил выявить наиболее существенные входные переменные и понять, каким образом модель обрабатывает данные для генерации прогноза, определить факторы, играющие ключевую роль в результатах прогнозирования, обеспечить адекватную точность и стабильность прогнозов с учетом особенностей и сложности данных о селевых явлениях. Выведенные в результате исследования закономерности, отражающие скрытые принципы исследуемой предметной области, методы логического анализа, использованные в исследовании, помогли установить возможные причины формирования разных объемов выносимых твердых отложений. Полученные результаты могут быть использованы для совершенствования систем мониторинга и предотвращения негативных последствий селевых явлений.

Ключевые слова: машинное обучение, нейронные сети, кластерный анализ, ассоциативные правила, селевые потоки, модель

Организации радиосвязи с удаленными подвижными наземными объектами

2024. T.12. № 4. id 1743

Дорохин С.В. Иванников В.А. Жайворонок Д.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.028

В статье рассмотрены вопросы повышения качества передачи информации на подвижных объектах путем использования современной аппаратуры технологии цифровой радиосистемы DMR (Digital Mobile Radio), соответствующей современным требованиям к помехоустойчивости, дальности связи, безопасности передачи и приему данных. Аппаратура обладает всеми преимуществами цифровых технологий по сравнению с аналоговыми, использует один канал с полосой частот 12,5 кГц, разделенный по времени на два логических канала. Это позволяет работать через ретранслятор с поддержкой технологии двухчастотного симплекса с дуплексным разносом, в этом режиме возможны два одновременных независимых голосовых соединения. Описаны структурные схемы радио-интерфейса предлагаемого стандарта, его основные достоинства, характеристики, преимущества по сравнению с используемыми в настоящее время цифровыми и аналоговыми радиосистемами. Разработаны структурные схемы организации связи нескольких абонентов, предоставляющие возможность одновременной работы двух групп пользователей через один или несколько репитеров на одном канале. С целью эффективного использования имеющегося ресурса обмена данными предложены современные методы мультиплексирования каналов и их комбинации. Статистическое и временное мультиплексирование с использованием дискретной многотональной модуляции позволяет минимизировать последствия затухания сигнала с ростом частоты. Предлагаемые технические решения обеспечивают возможность постепенной замены морально устаревшего оборудования вследствие одновременного использования аналоговой и цифровой аппаратуры, а также эффективное использование частотного диапазона в условиях его ограниченного распределения.

Ключевые слова: передача информации, система, аппаратура, стандарты, каналы связи, радиосигнал, помехи

Учет нескольких ценовых групп в задаче динамического ценообразования в недвижимости

2025. T.13. № 1. id 1741

Разумовский Л.Г. Герасимова М.А. Каренин Н.Е. Сафро М.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2025.48.1.009

В статье представлена математическая модель динамического ценообразования для объектов недвижимости, учитывающая наличие нескольких ценовых групп, что расширяет возможности существующих моделей. Разработанная модель решает задачу максимизации интегральной выручки при необходимости выполнения ограничений по выручке и объему продаж. Рассмотрена базовая постановка задачи оптимизации выручки от продажи всех объектов недвижимости к концу периода продаж. Для данной задачи получены теоретические результаты, определяющие общий вид ценовой политики. Предложен способ распределения интегральных целевых показателей по выручке по ценовым группам недвижимости. Также представлена модификация модели, учитывающая стоимость денег и рост стоимости недвижимости по мере строительной готовности. Описан алгоритм построения ценовой политики в условиях наличия нескольких ценовых групп. Проведены численные симуляции, демонстрирующие работу алгоритма. Актуальность разработанной модели определяется необходимостью учитывать наличие нескольких ценовых групп жилья при формировании ценовой политики, а также изменяющуюся во времени стоимость денег и рост стоимости недвижимости по мере завершения строительства. Полученные результаты могут быть использованы для управления ценами на объекты недвижимости в практической деятельности.

Ключевые слова: динамическое ценообразование, недвижимость, ценовые группы, максимизация выручки, равномерное вымывание, стоимость денег, стоимость недвижимости

Концепция и архитектура парсинга и хранения единой базы патентов и научных журнальных публикаций

2024. T.12. № 4. id 1740

Козина С.А. Кулинченко И.А. Коробкин Д.М. Фоменков С.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.024

Существующие на текущий момент методы автоматизированного сбора данных, хотя и облегчают данный процесс, но зачастую сталкиваются с проблемами низкой надежности, эффективности и скорости. Нестабильность соединений, блокировки IP-адресов и изменения структуры сайтов приводят к потере данных и необходимости постоянного контроля процесса парсинга, что увеличивает затраты на поддержание и эксплуатацию подобных систем. В связи с этим, разработка новых подходов и инструментов для парсинга необходимой информации является весьма актуальной задачей, способной трансформировать область интеллектуального анализа данных. В статье рассмотрен процесс разработки системы парсинга информации патентных систем и сайтов физико-технических журналов с использованием современных технологий и подходов, а также представлены результаты проверки его работоспособности. Данный инструмент может быть полезен патентным ведомствам, исследователям, студентам, инженерам, ученым, работающим в рассматриваемой предметной области. Использование такой системы позволит открыть новые возможности для интеллектуального анализа данных и принятия стратегических решений в области инновационного развития, а также для глубокого анализа технологических трендов, выявления перспективных разработок и построения стратегий инновационного развития.

Ключевые слова: патенты, физико-технические журналы, парсинг, масштабируемость, отказоустойчивость

Разработка системы защиты от фишинговых атак с использованием программно-аппаратной реализации методов машинного обучения

2024. T.12. № 4. id 1738

Лукманова К.А. Картак В.М.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.033

В связи с постоянным развитием фишинговых атак, традиционные методы защиты, такие как фильтрация URL и обучение пользователей, становятся недостаточно эффективными. В статье рассматриваются современные методы обнаружения фишинговых атак с использованием алгоритмов машинного обучения, направленных на повышение точности и эффективности классификации URL-ссылок. Разработанная система использует многослойный персептрон для автоматического анализа URL и классификации ссылок как фишинговых или легитимных. Создание качественного и репрезентативного набора данных, включающего фишинговые и легитимные ссылки, является одним из ключевых этапов разработки модели. Основной акцент сделан на анализе URL-адресов, опираясь на 30 ключевых признаков, таких как длина URL, наличие SSL-сертификата и использование IP-адресов. Результаты тестирования модели показали высокую точность, что значительно превышает результаты традиционных методов фильтрации. Разработанное программное обеспечение на языке Python с использованием библиотек TensorFlow и Scikit-Learn продемонстрировало высокую эффективность в реальных условиях, обеспечив точность, полноту и высокую F1-меру. Полученные результаты подтверждают, что использование машинного обучения позволяет повысить эффективность и точность выявления фишинговых атак по сравнению с традиционными методами.

Ключевые слова: фишинг, кибербезопасность, машинное обучение, многослойный персептрон, случайный лес, классификация URL, обнаружение фишинга, защита данных

Особенности применения глубокого обучения для обнаружения номерных знаков на изображении и их последующая классификация методами компьютерного зрения

2024. T.12. № 4. id 1736

Ревера В.С. Шельмина Е.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.042

В статье представлена методика распознавания российских автомобильных номерных знаков с использованием современных технологий глубокого обучения, компьютерного зрения и оптического распознавания символов. Актуальность исследования обусловлена растущей потребностью в автоматизированных системах распознавания автомобильных номерных знаков для улучшения безопасности дорожного движения, оптимизации транспортных потоков и внедрения интеллектуальных транспортных систем. Исследование состоит из двух этапов. На первом этапе обучена нейронная сеть для обнаружения номерных знаков на изображении с использованием соответствующего набора данных автомобильных номеров. На втором этапе, на основе полученных детекций, осуществляется обработка изображений методами компьютерного зрения, выделение отдельных символов путем сегментации, а также их последующая классификация при помощи системы оптического распознавания символов с адаптированным алфавитом. Полученные результаты демонстрируют эффективность предложенного подхода и возможность его применения в реальных условиях. Материалы статьи представляют практическую ценность для специалистов, занимающихся разработкой систем автоматического распознавания номерных знаков, и могут быть использованы в сферах контроля доступа, мониторинга транспорта и обеспечения безопасности на дорогах.

Ключевые слова: YOLO, распознавание номерных знаков, сегментация, детекция объектов, оптическое распознавание символов, нейронные сети, компьютерное зрение, набор данных

Модель управления запасами при реализации строительных проектов, основанная на марковских случайных процессах

2024. T.12. № 4. id 1734

Серебрякова Е.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.025

В статье описана разработанная математическая модель, позволяющая на основе вероятностных методов в динамике оценивать возможности возникновения рисков, связанных с дефицитом ресурсов при реализации строительных проектов. Предлагаемая модель дает возможности осуществлять мониторинг запасов дефицитных ресурсов при реализации строительных проектов, учитывая стохастический характер их пополнения и расходования, что позволит осуществлять профилактические мероприятия, направленные на поддержку имеющихся запасов на необходимом уровне. Математической основой модели послужили теории стационарных марковских случайных процессов и массового обслуживания. Для реализации вычислительных процедур по модели на практике описана методика осуществления расчетов в табличном процессоре MS Excel. Расчет по вычислительному листу Excel предполагает ввод необходимого ресурса, для которого необходимо управление запасами по каждому периоду времени, а также диапазон потребления данного ресурса при проведении строительных работ. Далее рассчитывается приведенная интенсивность расхода ресурса не несколько периодов реализации проекта, и вероятности наличия ресурса как функция времени и количества завезенного запаса ресурса. Далее рассчитываются приведенная интенсивность расхода ресурса на несколько периодов реализации проекта и вероятности наличия ресурса как функции времени и количества завезенного запаса ресурса. На основе вычислительного листа можно оценивать вероятности имеющегося в запасе ресурса на несколько временных прогнозных периодов с целью минимизации возможных рисков, связанных с нехваткой ресурса. В заключительной части работы приведены результаты апробации модели в деятельности строительной организации, которая показала, что применение модели позволит сэкономить от 5 до 10 % денежных средств, связанных с издержками от приостановки строительных работ из-за нехватки необходимых ресурсов.

Ключевые слова: управление запасами, строительство, марковские случайные процессы, теория массового обслуживания, математическое моделирование

Математическое моделирование процесса формирования усадочной раковины в конечных слябах при разливке на МНЛЗ

2024. T.12. № 4. id 1732

Кабаков З.К. Габелая Д.И. Чуев А.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.021

Выполнено моделирование динамики образования профиля и глубины усадочной раковины на основе математических моделей процесса объемной и линейной усадки, построенных с помощью метода конечных разностей с явной схемой аппроксимации частных производных. Данные модели, в отличие от известных предшествующих, учитывают разный характер процесса затвердевания металла в зависимости от химического состава и используют двумерную расчетную область, разделенную на заданное количество узлов по координатам x и z. При моделировании использована система алгоритмов для расчета динамики затвердевания непрерывно-литой заготовки, линейной и объемной усадки металла, а также процесса формирования усадочной раковины. Кроме того, учтено влияние концентрации углерода в стали, ее теплофизических свойств и технологических параметров непрерывной разливки на процесс затвердевания металла. Реализация представлена в виде компьютерной программы, входными параметрами моделирования являются химический состав стали и технологические параметры разливки, выходными – значения теплофизических коэффициентов и профиль усадочной раковины в конечном слябе. Верификация проводилась путем сравнения расчетных данных с экспериментальными и показала, что данные расчета отличаются от данных эксперимента менее чем на 1 %. Показана возможность увеличения точности результатов путем увеличения количества узлов по толщине и высоте заготовки, при этом зависимость точности от количества узлов по толщине заготовки проявляется наиболее сильно. Предложенная модель позволяет уменьшить потери металла при разливке, связанные с образованием усадочной раковины, и повысить энерго- и ресурсоэффективность современных металлургических предприятий.

Ключевые слова: непрерывная разливка, математическая модель, метод конечных разностей, усадочная раковина, конечный сляб, аппроксимация

Разработка алгоритма многоклассового классификатора системы федеративного обучения, функционирующей в условиях неполноты классов локальных классификаторов

2024. T.12. № 4. id 1731

Михалев П.А. Куцакин М.А. Карамыхова О.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.023

Актуальность исследования обусловлена необходимостью решения задачи обучения моделей многоклассовых классификаторов, используемых в структуре системы федеративного машинного обучения, оперирующей обучающей выборкой данных, которая содержит как общедоступные данные, так и конфиденциальные данные, формирующие скрытые классы. Подобная проблема возникает в условиях обучения классификатора с использованием выборки данных, часть из которых состоит из персональной информации или данных различной степени конфиденциальности. В связи с этим данная статья направлена на исследование особенностей модели гауссовой смеси распределений как способа представления скрытых классов, представляющих конфиденциальные данные, а также обоснование выбора алгоритмического метода нахождения оценок максимального правдоподобия ее параметров. Ведущим методом решения проблемы идентификации параметров скрытых классов является обоснованно выбранная двухэтапная итерационная процедура «ожидание-максимизация» (EM-алгоритм), обеспечивающая усиление связи между пропущенными (конфиденциальными) данными и неизвестными параметрами модели данных, представленной гауссовой смесью распределений. В статье представлена схема разработанного алгоритма многоклассового классификатора системы федеративного машинного обучения, представленная параллельно выполняющимися циклами формирования локальных моделей обучения и их последующего ансамблирования в глобальную модель обучения.

Ключевые слова: федеративное машинное обучение, многоклассовая классификация, конфиденциальные обучающие данные, модель гауссовой смеси распределений, EM-алгоритм

Построение прогностических агентных моделей на основе включения моделей машинного обучения в определение состояния агентов

2024. T.12. № 4. id 1728

Лисовенко А.С. Тарасов Д.А. Шишмарева А.С.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.017

Сфера агентного моделирования продолжает развиваться в сторону создания более интеллектуальных агентов. В рамках этого возникает концептуальная проблема поиска баланса между детерминированностью поведения агентов и способностью этих агентов к обучению и прогнозированию своего состояния. Одним из потенциальных направлений решения этой проблемы является рассмотрение возможности разработки промежуточного подхода в создании агентов, при котором агенты сохраняют детерминированность своего поведения, но одновременно с этим способны прогнозировать свое состояние и корректировать поведение. В статье представлен новый подход к построению интеллектуальных агентов, который комбинирует классический подход построения агентов, основанный на априорно задаваемых правилах, и применение методов машинного обучения в правилах поведения агентов. Представлено математическое описание предложенной функции расчета состояния агента с использованием моделей машинного обучения, а также алгоритм расчета состояний агентов в модели. Также приведен пример построения агентной модели с применением предложенного подхода. Предложенный подход позволяет разрабатывать агентные модели сложных систем, в которых агенты являются реактивными, но способны спрогнозировать свое состояние и учесть прогноз в определении своего текущего состояния.

Ключевые слова: агентное моделирование, интеллектуальные агенты, подход к построению интеллектуальных агентов, прогнозирование состояния, машинное обучение

Оптимизация управления в организационной системе с альтернативными поставками на основе модели и алгоритма многовариантного выбора

2024. T.12. № 4. id 1727

Львович Я.Е. Шевырева Е.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.018

В статье предлагается оптимизационный подход к принятию решений при управлении в организационной системе с альтернативными поставками на основе модели и алгоритма многовариантного выбора. Охарактеризованы основные особенности, определяющие структуру оптимизационной модели многовариантного выбора: многокритериальность, индивидуальная потребность в поставках по каждой номенклатурной единице и каждому объекту организационной системы, альтернативность выбора поставщика. Показано, что исходной является многокритериальная оптимизационная модель, в которой критерии заданы на множестве альтернативных переменных. Обоснован эквивалентный подход к задаче оптимизации с ограничением по суммарной цели поставок для каждого объекта и целевой функции в виде средневзвешенной свертки остальных показателей, влияющих на эффективность деятельности организационной системы. Для последующей алгоритмизации многовариантного выбора целевая функция и ограничения объединены аддитивной функцией, к которой предъявляется экстремальное требование макс-мина. Алгоритмическая процедура многовариантного выбора управленческих решений сформулирована путем интеграции рандомизированного поиска на основе задачи многоальтернативной оптимизации и генетического алгоритма. Показано преимущество по трудоемкости поиска при сочетании используемых алгоритмов в режиме чередования по сравнению с известным использованием генетического алгоритма только на завершающем этапе выбора окончательного управленческого решения на множестве доминирующих вариантов.

Ключевые слова: управление, организационная система, альтернативные поставки, оптимизация, рандомизированный поиск, генетический алгоритм

Разработка адаптивного экспоненциального алгоритма декодирования минимальной суммы

2024. T.12. № 4. id 1725

Чжан В. Мухамад И. Саклаков В.М.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.019

В статье представлен оптимизированный алгоритм декодирования минимальной суммы (MS) с низкой сложностью и высокой производительностью декодирования для коротких кодов LDPC. Алгоритм MS имеет низкую вычислительную сложность и прост в развертывании. По сравнению с алгоритмом декодирования распространения убеждения (BP) и отношения правдоподобия BP (LLR-BP) он показывает разрыв в производительности декодирования, но алгоритм декодирования MS имеет высокий потенциал оптимизации. Для улучшения производительности декодирования традиционного алгоритма MS в операции обновления контрольных узлов (CN) алгоритма MS вводится вторичная внешняя информация и оптимизируется как адаптивный экспоненциальный поправочный коэффициент (AECF). Оптимизированный алгоритм MS назван адаптивным экспоненциальным алгоритмом декодирования MS (AEMS). Эффективность декодирования алгоритма AEMS для обычных, нерегулярных и LDPC-кодов консультативного комитета по системам космических данных (CCSDS) была всесторонне протестирована, затем был проведен анализ и сравнение сложности алгоритма AEMS с другими алгоритмами декодирования. Результаты показывают, что алгоритм AEMS превосходит алгоритмы смещенного MS (OMS) и нормализованного MS (NMS) по производительности декодирования, а также превосходит алгоритм BP по мере постепенного увеличения отношения сигнал/шум (SNR).

Ключевые слова: LDPC, адаптивный экспоненциальный алгоритм, минимальная сумма, низкая сложность, LLR-BP

Архитектура системы прогнозирования состояния здоровья пациента с использованием методов агентного моделирования и машинного обучения

2024. T.12. № 4. id 1724

Лисовенко А.С. Лимановская О.В. Тарасов Д.А. Мещанинов В.Н. Гаврилов И.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.016

Внедрение информационных технологий в медицинские учреждения способствует развитию предиктивной, превентивной и персонализированной медицины. Возникающая при этом задача создания программного аналога пациента, способного учесть его индивидуальные показатели и спрогнозировать состояние здоровья, до сих пор актуальна. Представленная в работе архитектура системы прогнозирования состояния здоровья пациента направлена на решение этой задачи. Отличительной особенностью архитектуры системы является сочетание принципов агентного моделирования и представление организма пациента в виде взаимодействующих между собой модулей, что открывает широкие возможности для моделирования состояния здоровья организма пациента. В работе описана иерархия агентов в архитектуре системы, описаны правила взаимодействия агентов и приведена математическая модель оценки эффективности терапевтических воздействий на организм пациента, решение которой достигается путем взаимодействия агентов системы. Прогнозирование состояния здоровья пациента производится с помощью загружаемых предварительно обученных моделей машинного обучения, модели при этом непосредственно участвуют в определении поведения агентов. Архитектура системы прогнозирования состояния здоровья пациента, реализованная в виде программного комплекса, представляет собой мощный инструмент для построения агентных моделей прогнозирования, направленных на моделирование физиологических и патологических процессов и воздействий на организм пациента.

Ключевые слова: прогнозирование состояния здоровья, здоровье пациента, агентное моделирование, цифровой двойник пациента, модульный подход

Характеристическая функция акторной вычислительной системы

2024. T.12. № 4. id 1722

Зеленский А.А. Грибков А.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.015

Статья посвящена исследованию задачи определения для акторной вычислительной системы комплексного показателя осуществимости, который может быть выражен в виде бинарной характеристической функции. Эта функция зависит от разрешимости и перечислимости множества промежуточных значений параметров решаемой вычислительной задачи, реализуемости вычислительной системы, т. е. ее способности выполнять весь комплекс необходимых вычислительных операций за заданный ограниченный интервал времени (цикл вычислений), а также от степени доверия к функциональной надежности и информационной безопасности вычислительной системы, выражаемых в виде интегрального показателя доверия. В статье излагается описание акторной модели вычислительной системы в рамках теории чисел. Предлагаемое описание опирается на представление вычислительной системы в виде композиции акторов – носителей функций, определения вычислимости этих функций, а также разрешимости и перечислимости числовых множеств значений параметров, задаваемых для вычислительной системы и возникающих в ней в процессе решения поставленных задач. Рассмотрены подходы к обеспечению разрешимости, реализуемости и доверия к вычислительной системе. Констатировано, что выбор память-ориентированной архитектуры вычислений, исходя из требования реализуемости, также является целесообразным с точки зрения обеспечения разрешимости, перечислимости и обеспечения доверия к вычислительной системе.

Ключевые слова: вычислительная система, акторная модель, память-ориентированная архитектура, осуществимость, реализуемость, вычислимость, разрешимость, перечислимость, доверие

Использование топологических скелетов для коррекции артефактов объемного движения в оптической когерентной томографии и эластографии

2024. T.12. № 4. id 1715

Потлов А.Ю.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.008

В работе представлен оригинальный подход к стабилизации изображений при оптической когерентной томографии и эластографии. Ключевыми отличительными особенностями предложенного подхода являются: I) бинаризация и использование операций математической морфологии; II) параллельное построение топологического скелета для каждого оптического изображения с акцентом на эквивалентный сигнал высокого и низкого уровней; III) комплексирование топологических скелетов; IV) сравнение последовательности оптических изображений по объединенным топологическим скелетам с использованием точек «квенча»; V) компенсация артефактов объемного движения посредством «пересборки» исходных совокупностей интерференционных сигналов. Вычислительная эффективность предложенного метода относительно динамики сбора интерференционных сигналов конкретным прибором была достигнута посредством использования последовательно и параллельно выполняемых операций. При этом комбинировались вычисления на центральном и графических процессорах, то есть GPU и CPU. Высокая эффективность коррекции артефактов объемного движения в оптической когерентной томографии и эластографии обеспечена за счет робастности топологических скелетов, построенных с акцентом на эквивалентный сигнал высокого уровня к спекл-шумам, соответствующим конструктивному характеру интерференции (яркие спеклы), и соответственно робастности топологических скелетов для эквивалентного сигнала низкого уровня к темным спеклам (деструктивный характер интерференции).

Ключевые слова: оптическая когерентная томография, медицинская эластография, волоконно-оптический зонд, структурные изображения, функциональные изображения, топологический скелет, биологические ткани, тканеимитирующие фантомы, артефакты объемного движения

Повышение объективности процесса принятия решений в задачах посева сельскохозяйственных культур

2024. T.12. № 4. id 1714

Стрыгин С.П. Конкина В.В. Пустоваров Н.Ю. Коновальцев А.С. Дудин М.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.012

Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения эффективности и экономической выгоды возделывания сельскохозяйственных культур. Исследования, приведенные в данной статье, направлены на разработку системы поддержки принятия решений, которая усовершенствует способ оценки точности работы высевающих аппаратов, позволит производить предпосевную настройку пропашных сеялок и уменьшит нагрузку на агрономов. Рассмотрен пунктирно-гнездовой способ посева, в качестве критериев оценки неравномерности распределения семян в рядке определены общий коэффициент вариации, динамический коэффициент вариации и точность. В качестве альтернатив исследовалась соя сортов «Аляска» и «Лиссабон» различных фракций при различных конструктивно-режимных параметрах работы высевающего аппарата, а именно: частота вращения высевающего диска аппарата (15–55 об/мин), положение сбрасывателя семян (от полностью открытого отверстия до перекрытого на 1/3 площади отверстия), диаметр отверстий высевающего диска (4–4,5 мм). В работе сформулирована задача теории принятия решений в рамках предметной области исследования. Решена поставленная задача методом анализа иерархий и методом полного перебора. Материалы статьи представляют практическую ценность для сельскохозяйственных предприятий, в том числе для предпосевной настройки пропашных сеялок.

Ключевые слова: многокритериальная задача, принятие решений, метод анализа иерархий, весовые коэффициенты, объективный выбор

Аналитическое моделирование многокластерной системы специального назначения на основе нескольких сценариев мониторинга

2024. T.12. № 4. id 1713

Камиль В.А.К. Кочегаров М.В. Мутин Д.И.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.006

В статье рассмотрена проблема и постановка задачи моделирования оптимального функционирования многокластерной системы специального назначения (МССН), основанная на многосценарном моделировании. Проблемы, связанные с неопределенностью источников и нагрузок в МССН в энергетике, становятся все более очевидными в связи с объединением крупномасштабных возобновляемых источников энергии и многоэнергетических нагрузок. Более того, такие сценарии создают большие проблемы для оптимального функционирования МССН. В качестве объекта исследования рассматривается распределенная МССН в энергетике и предлагается модель функционирования, основанная на многосценарном моделировании, для учета неопределенностей прогнозирования, возникающих в случае распределенной выработки электроэнергии и многоэнергетических нагрузок. Традиционные модели оптимизации работы МССН обычно учитывают только один детерминированный сценарий работы, что может привести к определенным ограничениям стратегий работы. При оптимизации необходимо сбалансировать проблемы с консервативными результатами оптимизации, вызванные экстремальными сценариями, и высокую сложность модели, вызванную большим размером выборки сценария случайной выборки. Для решения вышеуказанных проблем предложена оптимизационная модель, основанная на многосценарном моделировании, для распределенной МССН со стороны нагрузки в многокластерной системе. Оптимизационная модель также применима для учета неопределенностей, связанных с распределенными ветровыми и солнечными источниками энергии, и случайности прогнозирования нагрузки для потребностей в охлаждении, отоплении и электроэнергии.

Ключевые слова: стохастическое моделирование, интегрированная система, распределенное функционирование, многокластерная система, оптимизационная модель, прогнозирование нагрузки

Оптимизация управления ресурсным обеспечением в региональной организационной системе на основе предиктивного анализа многолетней статистической информации

2024. T.12. № 4. id 1710

Гусев П.Ю. Ломаков А.В. Львович Я.Е.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.007

В статье рассматривается обоснование оптимизационного подхода к управлению ресурсным обеспечением в региональной организационной системе, отличающейся процедурами интеграции результатов предиктивного анализа многолетней статистической информации в процесс принятия решений. Показана ограниченность методов экспертного выбора управленческих действий на основе анализа динамики изменений показателей эффективности системы и возможность преодоления этой ограниченности за счет формализованного представления зависимости функции интегрального эффекта от дополнительного ресурсного обеспечения, позволяющего перейти к поиску управленческих решений путем оптимизационного моделирования. Рассмотрено формирование оптимизационных моделей при распределении ресурсного обеспечения в региональной организационной системе по трем составляющим: группам населения, территориальным образованиям, временным периодам. Для первых двух составляющих управленческие решения определяются путем постановки и решения задач многоальтернативной оптимизации. Они позволяют определить перспективные подмножества групп населения и территориальных образований, для которых определенная экспертами потребность в дополнительном ресурсе даст в будущие периоды наибольший эффект. Поскольку управленческие решения содержат наряду с формализованным выбором экспертную составляющую, они носят предварительный характер. Окончательное формализованное решение достигается при распределении предварительных оценок по временным интервалам с использованием оптимизационной модели динамического программирования. Предложено использование результатов предиктивного анализа в виде прогностических моделей, отражающих данные показателей статистики, при формировании целевых функций оптимизационных моделей, что позволяет интегрировать их в процесс принятия решений при управлении распределением ресурсного обеспечения в региональной организационной системе.

Ключевые слова: региональная организационная система, управление, ресурсное обеспечение, предиктивный анализ, прогнозирование, оптимизация, экспертное оценивание

Нейросетевое моделирование пропускной способности улично-дорожной сети

2024. T.12. № 4. id 1706

Сысоев А.С. Погодаев А.К. Клявин В.Э. Жихорева С.В. Боровкова Г.С.

DOI: 10.26102/2310-6018/2024.47.4.010

Проблемы увеличения количества личных транспортных средств в городских агломерациях, а также возрастание грузоперевозок приводят к необходимости применения интеллектуальных транспортных систем для построения стратегий по уменьшению заторов и предотвращению аварий. Важным параметром транспортной системы, показывающим эффективность использования существующей городской инфраструктуры, является пропускная способность планируемого маршрута. Статья посвящена созданию модели пропускной способности городского маршрута на основе пропускной способности его элементов, а именно перегонов и перекрестков. Подход к созданию такой модели – математическое ремоделирование, где в качестве унифицированного класса выбрана классическая нейронная сеть обратного распространения, аппроксимирующая модели различных классов. Для формирования наборов данных при обучении модели предлагается использовать индекс пропускной способности маршрута. На численных примерах показана возможность применения предложенного подхода. Оценена пропускная способность трех планируемых маршрутов и выбран оптимальный, критерием эффективности которого является отношение объема транспортного потока к пропускной способности. Перспективной задачей представленного исследования является анализ чувствительности созданной модели для выявления параметров элементов маршрута, оказывающих наибольшее влияние на пропускную способность, и управления ими с целью повышения общей эффективности системы.

Ключевые слова: нейронные сети, ремоделирование, оценка пропускной способности, улично-дорожная сеть, математическое моделирование