метаданные статей за последние 2 года
Работая с нашим сайтом, вы даете свое согласие на использование файлов cookie. Это необходимо для нормального функционирования сайта, показа целевой рекламы и анализа трафика. Статистика использования сайта отправляется в «Яндекс» и «Google»
Научный журнал Моделирование, оптимизация и информационные технологииThe scientific journal Modeling, Optimization and Information Technology
cетевое издание
issn 2310-6018

метаданные статей за последние 2 года

Ситуационно-ориентированные базы данных: резервное копирование виртуальных мультидокументов модели динамических объектов обработки данных

2023. T.11. № 2. id 1322
Гусаренко А.С.  

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.41.2.002

В системах управления базами данных с момента создания пользовательских приложений не потеряла актуальность задача резервного копирования данных. С развитием технологий в русле интернет программирования появились облачные методы резервирования данных. Резервное копирование, основывающееся на облачных хранилищах, занимает все более уверенные позиции в сфере информационных технологий. Ситуационно-ориентированные базы данных (СОБД) на текущем этапе нуждаются в собственных средствах резервного копирования. В рамках микросервисной архитектуры, поскольку гетерогенные источники и результаты обработки данных в СОБД выносятся за пределы локальной инфраструктуры, требуется задействовать современные возможности резервного копирования. Прежде всего требуется резервировать виртуальные массивы данных, собранные из виртуальных мультидокументов, а также динамические объекты обработки данных. В СОБД мультидокументы и динамические объекты обработки данных являются основными элементами, участвующими в оперировании данными, их содержимое – это гетерогенные источники данных, промежуточные результаты обработки и конечный результат обработки до выгрузки в приемник данных. Данную задачу предлагается решить с использованием ситуационно-ориентированного подхода, добавляя модель резервного копирования, а также разработанные алгоритмы резервного копирования и работы с облачными дисками, облачными хранилищами. Ранее вопросам резервного копирования в СОБД не уделялось должного внимания, так как модель предполагала использование механизма памяти текущего состояния, что гарантировало защищенность данных от возможных повреждений и за счет ее редактирования обеспечивался возврат на предыдущие шаги обработки. Кроме того, в каждом состоянии модели предусматривалась обработка ошибок, возникающих в процессе обработки. С ростом потребностей в резервировании внешних гетерогенных источников требуется новое оснащение, устраняющее пробелы в реализации резервного копирования СОБД. Такого рода оснащение ранее не было предложено, в работе обсуждается его реализация, используется прототип программного обеспечения СОБД, сопровождающего процесс курсового проектирования по дисциплине «Базы данных».

Ключевые слова: ситуационно-ориентированная база данных, встроенная динамическая модель, гетерогенные источники документов, резервное копирование, виртуальные мультидокументы, динамические объекты обработки данных, RESTful-сервисы

Особенности оценки средних характеристик рассеяния объектов

2023. T.11. № 2. id 1321
Аветисян Т.В.   Львович Я.Е.   Преображенский А.П.  

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.41.2.028

Целью работы является оценка возможности определения размеров идеально проводящего объекта – двумерного уголка с максимальными средними характеристиками рассеяния. На основе решения интегрального уравнения Фредгольма 1-го рода определялись характеристики вторичного рассеяния электромагнитных волн двумерного уголка. Эти характеристики представляли собой многоэкстремальную функцию, зависящую от размеров стороны уголка и длины его контура. Функция исследовалась с использованием метода сеток, а также метода локальной оптимизации – метода золотого сечения. В работе получены следующие новые результаты: определены зависимости размеров сторон уголка от длины контура для различных секторов углов наблюдения, дающие максимальное значение средних характеристик рассеяния, приведены значения коэффициентов полиномов, дающих приемлемую относительную ошибку аппроксимации полученных зависимостей. Представленный в работе алгоритм и полученные результаты могут быть в дальнейшем использованы при создании объектов, содержащих в своем составе уголки с заданными требованиями на средние характеристики рассеяния. Результаты работы могут быть обобщены для случая, когда в состав электродинамического объекта входит несколько уголков. В этом случае необходимо определять суммарное рассеянное поле с учетом разности фаз прихода электромагнитной волны от разных отражателей.

Ключевые слова: характеристики рассеяния, электромагнитные волны, оптимизация, управление электромагнитной обстановкой, аппроксимация характеристик

Анализ состояния телекоммуникационных сетей с использованием графов знаний и управляемого автоматического машинного обучения

2023. T.11. № 2. id 1319
Куликов И.А.   Жукова Н.А.   Тяньсин М.  

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.41.2.005

В последнее время в качестве модели телекоммуникационных сетей и для хранения данных об их состоянии используются графы знаний. Графы знаний позволяют объединить в рамках одной модели множество частных моделей информационных систем, эксплуатируемых операторами, что делает возможным совместный анализ данных из разных источников и, как следствие, обеспечивает повышение эффективности решения задач управления сетью. Граф знаний дает возможность решать сложные прикладные задачи. Наполнение графа знаний требует обработки больших объемов сырых данных. Для их обработки требуется использовать алгоритмы машинного обучения, что при построении таких моделей затруднено ввиду изменений конфигураций современных сетей во времени, что требует частой перенастройки алгоритмов машинного обучения. Кроме того, сами по себе алгоритмы автоматизированного машинного обучения имеют высокую вычислительную сложность. Цель исследования – разработать подход, обеспечивающий возможность использования автоматизированного машинного обучения (AutoML) для анализа поступающих от сети оперативных данных за счет использования возможностей мета-майнинга для управления выбором алгоритмов машинного обучения и подбором гиперпараметров. Был использован метод определения состояния телекоммуникационной сети с использованием управляемого машинного обучения и мета-майнинга с последующим построением модели сети в виде графа знаний. Был разработан подход, позволяющий обеспечить управляемое машинное обучение при построении моделей телекоммуникационных сетей в виде графа знаний, обладающий сниженной вычислительной сложностью за счет уменьшения числа алгоритмов-кандидатов, подаваемых на вход AutoML. Приведены постановка и решение задачи обработки данных, поступающих от телекоммуникационной сети, представлено описание системы мониторинга, основанной на использовании предлагаемого подхода. Применение подхода проиллюстрировано на примере решения задачи определения состояния сети оператора кабельного ТВ.

Ключевые слова: граф знаний, autoML, телекоммуникационная сеть, мета-обучение, мета-майнинг

Программный комплекс поддержки принятия решений для определения факта нарушения ПДД по траектории транспортного средства на видеоизображении

2023. T.11. № 1. id 1311
Минниханов Р.Н.   Аникин И.В.   Дагаева М.В.   Чернышевский П.А.   Кадыров А.Р.  

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.40.1.016

В работе представлен подход к определению факта нарушения правил дорожного движения на основании анализа траектории транспортного средства на видеоизображении. В качестве примера в статье исследовался факт запрещенного левого поворота. Данный подход реализован в соответствующем программном комплексе поддержки принятия решений. В качестве детектора объектов в предложенном подходе применена архитектура нейронной сети YOLO, для распознавания номерных знаков применена нейронная сеть LPRNet, для ускорения вычислений путем прореживания точек траекторий использован алгоритм Рамера-Дугласа-Пекера. На примере запрещенного левого поворота исследован ряд классификаторов: SVM, GaussianNB, алгоритм k-средних, деревья решений, Random Forest. Указанные классификаторы могут быть применены для определения принадлежности траекторий к классу траекторий, нарушающих правила дорожного движения. По результатам вычислительных экспериментов установлено, что метод опорных векторов имеет наибольшую точность среди исследуемых классификаторов (около 95 %). Отмечено снижение вычислительных затрат за счет использования алгоритма прореживания траектории и легковесных моделей нейронных сетей. На примере детекции факта левого поворота представлены возможности интеграции разработанной системы поддержки принятия решений в работу Центров автоматизированной фиксации административных правонарушений.

Ключевые слова: интеллектуальные транспортные системы, система поддержки принятия решений, обработка видеоизображений, машинное обучение, нейронные сети, классификация траекторий

Моделирование показателей корпоративной социальной ответственности как критериев успешности компаний топливно-энергетического комплекса

2023. T.11. № 2. id 1310
Приходченко А.В.   Зеленина А.Н.   Чопоров О.Н.  

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.41.2.026

Статья посвящена исследованию определения ключевых сторон компаний топливно-энергетического комплекса в части корпоративной социальной ответственности для моделирования показателей, являющихся существенными в развитии нефтегазовых компаний в современных экономических вызовах. Объектом исследования являются корпорации нефтегазового сектора, ведущие активную социальную политику. Предметом исследования являются показатели критериев, характеризующих результаты корпоративной социальной активности компании. Методологией проведенной работы является анализ ESG-отчетов ведущих компаний топливно-энергетического комплекса России на предмет соответствия 17 принципам устойчивого развития ООН. Результатом эксперимента является формирование оптимальной многокомпонентной структуры корпоративной социальной ответственности, охватывающей полный круг показателей, характеризующих как внутреннюю, так и внешнюю среду, а также показателей деятельности для определения стратегии развития корпоративной социальной ответственности и высокой эффективности функционирования нефтегазовых корпораций в современной экономике с помощью комплексной оценки системы стейкхолдеров. Практическая значимость исследования заключается в использовании сформированной системы оценок корпоративной социальной ответственности для внесения в процессы управления на уровне организации или страны. Полученная система показателей может быть использована как менеджментом отдельно взятой компании, так и органами власти или оценочными агентствами.

Ключевые слова: корпоративная социальная ответственность, топливо-энергетический комплекс, управление проектами, устойчивое развитие, «зеленая» экономика

Модификация гистограммного метода для стеганоанализа изображений со значительной глубиной искажения

2023. T.11. № 2. id 1309
Солодуха Р.А.  

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.41.2.013

Актуальность темы исследования обусловлена необходимостью противодействия скрытым каналам передачи данных в форме файловой стеганографии в ведомственных и корпоративных компьютерных сетях. Статья посвящена формированию вектора признаков на основе гистограммы яркости для выявления стеганографии, искажающей несколько битовых плоскостей пространственной области изображения. Предполагается, что данный вид стеганографии наиболее вероятен для использования внутренним нарушителем, так как не требует глубоких базовых познаний в сфере информационных технологий, реализован в программных продуктах сегмента freeware, позволяет осуществить вложение до 50 % от размера контейнера. Для верификации результатов выполнен численный эксперимент. Приведено описание исходных данных и методики эксперимента. Датасеты получены в среде MatLab. Для обеспечения воспроизводимости эксперимента датасеты представлены в Kaggle. Применяется процедура машинного обучения на основе машины опорных векторов (SVM-регрессия). На основе экспериментальных данных рассчитаны базовые метрики результативности машинного обучения по предложенному вектору признаков для BPCS- и LSB-стеганоанализа. Показана зависимость ошибки регрессии для вектора признаков, учитывающего разные битовые срезы. С помощью полученных оценок аналитик может принять решение о включении признаков в комплексный вектор выявления стегановложения.

Ключевые слова: стеганоанализ, вектор признаков, BPCS-стеганография, LSB-стеганография, стеганографический канал, машинное обучение, машина опорных векторов, регрессия

Система поддержки принятия врачебных решений в кардиологии на основе цифрового двойника сердечно-сосудистой системы

2023. T.11. № 1. id 1308
Фролов С.В.   Коробов А.А.   Ветров А.Н.  

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.40.1.007

В статье проведен анализ существующих цифровых двойников сердечно-сосудистой системы и систем поддержки принятия врачебных решений в кардиологии. Отмечена низкая степень проработанности или отсутствие в них учета механизмов регуляции кровообращения. Предложена структура новой биотехнической системы, позволяющая формировать рекомендации врачу для принятия решения о лечебных воздействиях для оптимизации функций (индексов) сердечно-сосудистой системы пациента. Приведена постановка и решение задачи оптимизации состояния пациента для системы поддержки принятия врачебных решений. Описана структура биотехнической системы оптимизации состояния пациента с использованием цифрового двойника сердечно-сосудистой системы как виртуальной персонализированной модели системы кровообращения, связанной с пациентом двусторонней информационной связью. Представлена схема элементов биотехнической системы, описывающая пути передачи диагностической информации от пациента к цифровому двойнику сердечно-сосудистой системы. Приведено аппаратное обеспечение для проверки адекватности (валидации), верификации и идентификации цифрового двойника сердечно-сосудистой системы. Рассмотрен пример поиска оптимальных свойств, необходимых для оптимизации индексов функций сердечно-сосудистой системы среднего пациента. Получены текущие и найденные оптимальные значения индексов состояния пациента. Для достижения индексов, обеспечивающих нормализацию состояния пациента, найдены оптимальные значения свойств сердечно-сосудистой системы.

Ключевые слова: система поддержки принятия решений, регуляция, математическое моделирование, сердечно-сосудистая система, нейроуправление, задача оптимизации

Подходы к обработке больших пространственно-временных данных ГЛОНАСС+112 в условиях неопределенности

2023. T.11. № 1. id 1307
Аникин И.В.   Петров Г.Е.  

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.40.1.026

В работе исследуются подходы к обработке больших пространственно-временных данных в единой государственной информационной системе (ЕГИС) ГЛОНАСС+112 в условиях пространственной и временной неопределенности. Данная система предназначена для организации взаимодействия оперативных служб в Республике Татарстан (РТ), осуществления комплексного сбора и обработки данных, характеризующих различные инциденты, на основании звонков, поступивших на единый номер экстренных служб «112». Исследована производительность и масштабируемость различных операций по работе с большими данными в данной системе, адаптированных для использования в условиях неопределенности (запрос диапазона с порогом, JOIN, поиск k-ближайших соседей). Предложены новые подходы для решения задач формирования ассоциативных правил и кластеризации в условиях пространственной и временной неопределенности. Предложена модернизация алгоритма кластеризации пространственно-временных данных ST-DBSCAN. Данный алгоритм внедрен в схему формирования ассоциативных правил. Разработан программный комплекс формирования ассоциативных правил для пространственно-временных данных в условиях неопределенности. Программный комплекс осуществляет анализ не только данных ГЛОНАСС+112, но и информации о погоде, поступающей из внешних источников. Формируемые ассоциативные правила могут быть использованы для принятия решений и планирования ресурсов подразделениями различных оперативных служб. Это позволит повысить эффективность управления нежелательными инцидентами и чрезвычайными ситуациями.

Ключевые слова: интеллектуальный анализ данных, пространственно-временные данные, неопределенность, кластеризация, ассоциативные правила, управление чрезвычайными ситуациями

Оптимизация управления пассажирскими перевозками в период неустойчивого сезонного пассажиропотока

2023. T.11. № 2. id 1306
Штепа А.А.   Белокуров В.П.   Кораблев Р.А.   Бусарин Э.Н.  

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.41.2.010

Пассажирский общественный транспорт играет важную роль в социально-экономическом развитии территории, и именно поэтому рассмотрение вопросов устойчивого функционирования и оптимизации управления перевозками являются актуальными, чем и обусловлены исследования авторов. В виду этого представленная статья направлена на решение задачи по оптимизации управления пассажирскими перевозками в период неустойчивого сезонного пассажиропотока в городах. Основным методом к исследованию рассматриваемой транспортной проблемы является динамическое программирование. В данном аспекте опорой динамического программирования являются рекуррентные соотношения. В статье представлены критерии оптимизации, в ситуационной задаче управления пассажирскими перевозками раскрыта целевая функция, позволяющая оптимально дополнительно распределять пассажирский автотранспорт по каждому маршруту города в период зависимости сезонной неустойчивости пассажирооборота, выявлено оптимальное количество пассажирского автотранспорта и обоснован способ динамического программирования при решении транспортной задачи. Результатом проведенного исследования стал алгоритм, определяющий необходимое количество подвижного состава на маршруте общественного транспорта методом динамического программирования и результаты расчетов, в зависимости от периода неустойчивости сезонного пассажиропотока. Материалы статьи представляют практическую ценность для прикладных исследований в автотранспортном комплексе.

Ключевые слова: динамическое программирование, задача, критерий, моделирование, оптимизация, перевозки, сезонность, транспорт

Математическое моделирование влияния показателей микроклимата на интенсификацию агропромышленного производства на примере выращивания бройлеров

2023. T.11. № 1. id 1305
Белых Т.И.   Бурдуковская А.В.   Ивонина О.Ю.   Родионов А.В.  

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.40.1.018

В статье рассматриваются регрессионные математические модели, описывающие влияние механической и автоматической систем регулирования микроклимата на рост и развитие цыплят-бройлеров кросса «Arbor Acres» в условиях агропромышленного комплекса «Саянский бройлер» при напольном содержании. В работе изучается влияние таких параметров, как микроклимат, температура, влажность и освещенность. Для проверки статистической гипотезы однородности двух рассматриваемых выборок используются критерии Крамера-Уэлча, Уилкоксона. Приводится тест Чоу о возможности построения двух различных однотипных математических моделей, описывающих закономерности развития моделируемых показателей. Рассчитываются статистические оценки значимости построенных моделей и включенных в модели факторов. Приводится интерпретация результатов регрессионного анализа применительно к исследуемой предметной области. Кроме этого, выполнена графическая визуализация анализа исходных и выходных данных построенных моделей. Проводится ранжирование факторов по степени их воздействия на результирующий показатель с использованием коэффициентов эластичности и долей их влияния. Вычисляются основные производственные показатели по итогам выращивания поголовья, в частности, среднесуточный прирост, абсолютный прирост, относительная скорость роста, сохранность. В статье рассчитывается экономический эффект за один полный цикл выращивания цыплят-бройлеров.

Ключевые слова: математическое моделирование, регрессионная модель, коэффициент детерминации, статистическая значимость модели, цыплята-бройлеры кросса «Arbor Acres», микроклимат

Реконструкция лица как метод повышения точности идентификации человека в видеокадре

2023. T.11. № 1. id 1303
Причко И.О.   Афанасьев А.Д.  

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.40.1.019

В статье рассмотрен подход, направленный на повышение точности идентификации человека по изображению его лица в системах видеонаблюдения, основанный на методе реконструкции на базе генеративно-состязательных сетей. В ходе расследования правонарушений часто встречаются видеозаписи представляющих интерес для следствия людей с низким разрешением или содержащие визуальные помехи различного происхождения, которые ограничивают применения методов идентификации человека при помощи нейронных сетей глубокого обучения. Это создает проблему как обнаружения по лицу определенного человека в видеоданных, так и поиск выбранного в кадре человека по базе данных. Известно, что реконструкция лица на основе генеративно-состязательных сетей позволяет существенно улучшать изображения лица низкого качества, однако, этот метод требователен к содержимому исходного изображения, т. к. любые окклюзии и помехи многократно усиливаются. В статье приводится подход, заключающийся в предобработке изображений на основе известного свойства видеозаписей – наличия версионности изображений объектов. Предложенный алгоритм позволяет устранить большинство визуальных помех и в дальнейшем восстановить изображение лица с высоким качеством. В ходе проведения экспериментов нами также найден метод реставрации элементов лица, который позволяет повысить узнаваемость неизвестного лица человеком, что может иметь важное значение в ходе опознания свидетелями.

Ключевые слова: идентификация человека, реконструкция лица, видеоаналитика, суперразрешение изображения, генеративно-состязательные сети, компьютерное зрение

Автоматизированная система классификации снимков УЗИ поджелудочной железы на основе метода посегментного спектрального анализа

2023. T.11. № 1. id 1302
Филист С.А.   Кондрашов Д.С.   Сухомлинов А.Ю.   Шульга Л.В.   Аль-Дарраджи Ч.Х.   Белозёров В.А.  

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.40.1.021

Классификация снимков УЗИ является превалирующим инструментом в постановке диагноза многих заболеваний поджелудочной железы. Для интерпретации ультразвукового изображения врачом требуются годы подготовки и опыта. Поэтому разработка моделей, методов и алгоритмов повышения достоверности и качества интерпретации снимков УЗИ за счет применения специализированных программных средств, позволяющих снизить риск диагностических ошибок, является актуальной задачей. Предлагаемый метод предполагает сегментацию ультразвуковых изображений на сегменты заданного размера прямоугольной формы и соотнесение их к одному из трех классов: онкология, панкреатит, индифферентный класс. Классификация осуществляется за счет применения «сильных» и «слабых» классификаторов. Для «слабых» классификаторов при формировании дескрипторов используется преобразование Уолша-Адамара. Дескрипторы рассчитываются для трех «слабых» классификаторов. Для первого «слабого» классификатора используются спектральные коэффициенты преобразование Уолша-Адамара, вычисленные для окна всего сегмента. После дескрипторы вычисляются для других «слабых» классификаторов, которые представляют из себя окна, размеры которых в два и четыре раза меньше размеров исходного окна. Классификатор состоит из трех независимо обученных нейронных сетей – «слабых» классификаторов. Для объединения выходных данных нейронных сетей применяется усредняющий блок по ансамблю. Разработано программное обеспечение для классификации снимков УЗИ, которое позволяет формировать базу данных сегментов классов «онкология» и «панкреатит», определять двумерный спектр Уолша-Адамара сегментов снимка УЗИ, обучать полносвязные нейронные сети и проводить исследовательский анализ для изучения актуальности двумерных спектральных коэффициентов. Экспериментальные исследования по классификации снимков УЗИ, содержащих онкологию и панкреатит, показали среднее значение точности обнаружения онкологии – 88,4 %, а панкреатита – 85,7 %. Ошибки второго типа составляли в среднем 10,2 % при обнаружении панкреатита и 5,2 % при обнаружении онкологии. Для настройки и проверки классификаторов использовались реальные данные УЗИ поджелудочной железы.

Ключевые слова: УЗИ, поджелудочная железа, онкология, панкреатит, обнаружение заболевания, сегментация снимков УЗИ, нейронная сеть, классификация снимков УЗИ

Применение машинного обучения для определения порядка прилагательных в английском языке

2023. T.11. № 1. id 1301
Терехова А.Д.   Терехов Г.В.   Сычев О.А.  

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.40.1.028

В статье рассматривается способ решения задачи упорядочивания прилагательных в предложении на английском языке путем определения их гиперонимов. Определение гиперонима можно свести к задаче классификации, поэтому в данной работе произведено сравнение наиболее популярных методов классификации в машинном обучении: метод поиска ближайших соседей, логистическая регрессия, классификатор дерева решений, метод опорных векторов и наивный байесовский метод. Модели были обучены на выборке, содержащей прилагательные и их гиперонимы. Для анализируемого прилагательного отбираются схожие уже классифицированные прилагательные из обучающей выборки и на основе этих данных определяется наиболее семантически подходящий гипероним. Информацию о схожести слов предлагается брать из готовых эмбеддингов GloVe. Используя технику gridsearch, были подобраны оптимальные значения гиперпараметров для метода поиска ближайших соседей K-Nearest Neighbors. С помощью метрик точности (precision), полноты (recall) и F1-меры было проанализировано качество классификации данных при использовании каждого из перечисленных выше методов. Так как готовых датасетов, состоящих из классифицированных прилагательных, на данный момент нет, то для измерений вручную было классифицировано 300 прилагательных.

Ключевые слова: порядок прилагательных, обработка естественного языка, векторное представление слов, gloVe, методы классификации, гиперонимы

Прогнозирование остаточного ресурса материала гибкой насосно-компрессорной трубы на основе кинетической теории усталости

2023. T.11. № 1. id 1300
Ивженко С.П.   Вдовин А.С.   Печенкин В.В.   Ракчеев В.Л.  

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.40.1.017

Технологии колтюбинга активно применяются в процессе бурения скважин и производстве внутрискважинных работ. Во время эксплуатации колтюбинговой установки необходимо в режиме реального времени получать оценку остаточного ресурса оборудования установки, в частности, остаточного ресурса гибкой насосно-компрессорной трубы. К основным повреждающим факторам гибкой трубы можно отнести сгибающие нагрузки, действия внутреннего давления, осевые воздействия, воздействия агрессивных сред. Важнейшей задачей прогнозирования состояния гибкой насосно-компрессорной трубы является построение математической модели, позволяющей наиболее точно описать процесс накопления усталостных повреждений в условиях малоцикловых нагрузок. Анализ доступных к изучению литературных источников показал, что в данный момент времени является актуальной задача разработки методов и алгоритмов, позволяющих оценить наколенную усталость материала гибкой насосно-компрессорной трубы на сложной траектории движения, где труба подвергается изгибающим нагрузкам с различной интенсивностью. Решение данной задачи обосновывает разработку математической модели, связывающей расчет поврежденности в области малоцикловых деформаций с учетом наколенных ранее повреждений. Целью настоящей работы является разработка методов и алгоритмов построения прогнозной модели текущего состояния материала гибкой насосно-компрессорной трубы, с учетом накопленных повреждений на основе полуэмпирических моделей в рамках кинетической теории усталости. В исследовании проведен анализ серии опытов с изгибной деформацией образцов гибких труб. На основе методов построения алгоритмов обработки данных малоцикловых испытаний в рамках кинетической теории усталости и математических моделей для оценки остаточного ресурса испытуемого образца в статье предложено решение, позволяющее рассчитать параметр поврежденности образца в случае накапливания повреждений на различных участках траектории движения гибкой насосно-компрессорной трубы. Материалы статьи представляют практическую ценность для исследователей, занимающихся проблемами расчета остаточного ресурса гибких труб в условиях их циклического деформирования.

Ключевые слова: колтюбинг, малоцикловая усталость, накопление повреждений, циклические напряжения, кинетическая теория механической усталости, эквивалентные напряжения

Алгоритм оптимизации процессов формирования производственного расписания предприятий позаказного производства

2023. T.11. № 1. id 1299
Кузнецова Е.А.   Харсекин И.Р.   Князева И.О.  

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.40.1.008

В статье рассматривается проблема простоев производственных предприятий с повременной оплатой труда. Нерациональное использование ресурсов ведет к потерям. Решить данную проблему можно посредством автоматизации процессов формирования производственного расписания. В представленной работе авторами используется терминология теории расписаний. В результате проведенных исследований, разработан алгоритм, который является решением задачи дискретной оптимизации посредством эвристических алгоритмов. Алгоритм предполагает случайный выбор операции на основе критериев с проверкой свободного в данный временной период ресурса и назначением его на соответствующую операцию. Алгоритм выполняется циклично до тех пор, пока не будут задействованы все операции или ресурсы на заданный временной промежуток. Построение алгоритма опирается на вычисленный рекорд, превышение которого ведет к прекращению реализации алгоритма, и его повторному запуску. Описанный алгоритм по истечению количества итераций, заданных пользователем, визуализирует решение, представляя его в виде диаграммы Ганта, для обеспечения диспетчеризации производственных процессов. Полученные авторами результаты позволят создать систему интеллектуального формирования производственного расписания и внедрить ее в существующую систему управления производственным предприятием, занимающимся производством изделий из полимерных композиционных материалов.

Ключевые слова: теория расписания, комбинаторная оптимизация, эвристические алгоритмы, дискретное программирование

Методика построения траектории беспилотных летательных аппаратов для автономного сбора визуальных данных о повреждениях линий электропередач в инфракрасном и ультрафиолетовом спектрах

2023. T.11. № 1. id 1297
Астапова М.А.   Лебедев И.В.   Уздяев М.Ю.  

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.40.1.003

Нагрев элементов линий электропередач (ЛЭП) и коронные разряды, возникающие на токопроводящих элементах ЛЭП, являются серьезными проблемами, которые могут привести к отказам в энергетической системе. Выявление данных повреждений требует специализированного оборудования, позволяющего получать изображения в инфракрасном (ИК) спектре для обнаружения нагрева и в ультрафиолетовом (УФ) спектре для обнаружения коронного разряда. Использование автономных беспилотных летательных аппаратов (БпЛА), оборудованных специализированными средствами съемки, позволяет автоматизировать процесс инспекции обозначенных повреждений. При этом траектория автономного движения БпЛА должна строиться с учетом пространственно-геометрических особенностей инспектируемых ЛЭП, а также требований к выборке изображений, получаемой в ходе инспекции повреждений ЛЭП. Однако вопросы построения траекторий движения с учетом обозначенных требований остаются во многом не проработаны. В рамках данного исследования предлагается новая методика построения траекторий движения БпЛА, отличающаяся формированием параметров траектории с учетом конструкционных ЛЭП (пространственное расположение и геометрические характеристики башен ЛЭП, и ключевых элементов (КЭ) ЛЭП), и требований к собираемым данным (наличие повреждений в кадре, репрезентативность объектов, унифицированность представленных объектов). Для проверки методики в среде трехмерного моделирования Blender была выполнена симуляция автономной инспекции нагрева проводов и коронного разряда у трех видов ЛЭП посредством автономного БпЛА. В результате была собрана выборка изображений в ИК, и УФ спектрах, состоящая из 1300 изображений, на которых представлено 1376 уникальных ракурсов 17 симулированных повреждений, унифицированных для каждого типа ЛЭП, что свидетельствует о перспективе данной методики для построения траекторий автономного полета БпЛА с целью сбора репрезентативных выборок данных о повреждениях ЛЭП в УФ и ИК спектрах.

Ключевые слова: автономные беспилотные летательные аппараты, построение траекторий, автоматический мониторинг, алгоритмы аэросъемки, сбор данных

Консенсусное управление и мультиагентное обучение с подкреплением в задачах структуризации проектных сетей

2022. T.10. № 4. id 1296
Разинкин К.А.   Соколова Е.С.  

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.39.4.017

В статье рассматривается подход к построению технологических платформ (проектных сетей), предназначенных для предоставления возможности самоорганизации участников, обладающих ключевыми компетенциями, в команду, для выполнения мероприятий с изначально установленными целями, достижение которых определяет завершение проекта. На начальном этапе проектная сеть находится в «спящем режиме», то есть в сети происходит обычный для социальной сети информационный обмен между потенциальными участниками проектных команд и, следовательно, в сети взаимодействуют «традиционные агенты» или акторы. Предлагается двухуровневая схема организации процесса взаимодействия агентов проектной сети рабочих команд: внутрикластерное и межкластерное. Результативность первого взаимодействия оценивается как результат моделирования консенсуса в асинхронных мультиагентных системах с дискретным и непрерывным временем. При этом, если консенсус достигается, то на втором уровне иерархии кластер можно рассматривать как единый узел-агент, участвующий в следующем цикле взаимодействия – межкластерном. На этом уровне формируемые решения рассматриваются как марковские процессы принятия и, соответственно, в качестве математического аппарата моделирования такого вида взаимодействия планируется привлечение одного из методов машинного обучения – обучения с подкреплением при решении задачи оптимального распределения ресурсов между процессами в рамках единого проекта.

Ключевые слова: проектная сеть, консенсус, мультиагентное управление, обучение с подкреплением, внутрикластерное взаимодействие агентов, межкластерное взаимодействие агентов

Нейро-предиктивная система управления мобильным неголономным трехколесным роботом в среде со статическими препятствиями

2023. T.11. № 1. id 1295
Березина В.А.   Мезенцева О.С.   Мезенцев Д.В.  

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.40.1.024

В статье предлагается отслеживать и прогнозировать траекторию движения автономного неголономного трехколесного мобильного робота в среде со статическими препятствиями с помощью нейро-предиктивной системы управления. Данная система состоит из модифицированной нейронной сети Элмана (для отслеживания положения и ориентации робота), нейросетевой модели препятствия (для определения облака точек препятствия) и методов интерполяции кривой кубическими сплайнами и PSO-алгоритма (для сглаживания кривой обхода препятствия и обеспечения наименьшего расстояния). Новая траектория движения для объезда препятствия строится по трем точкам (до препятствия, центр препятствия, после препятствия). Предложенная система управления повышает эффективность управления мобильным роботом и обеспечивает наименьшее отклонение от траектории движения, в целом, и в месте обхода препятствия, в частности. Нейро-предиктивная система управления сравнивается с классическим PSO-алгоритмом, а также, внутри самой системы сравниваются методы сглаживания кривой обхода препятствия (интерполяция кубическими сплайнами и PSO-алгоритм). Алгоритмы сравниваются по таким критериям, как среднее расстояние робота от препятствия при перестройке траектории движения, скорость движения, время выполнения обхода препятствия. Также проверяется отклонение от заданной траектории движения: движения по лемнискате и по квадрату. Результаты моделирования показали, что нейро-предиктивная система эффективнее (в среднем, на 28,1 %) объезжает препятствие (обеспечивает наименьшее расстояние) и быстрее (в среднем, на 17,2 %) выполняет данный маневр, чем классический PSO-алгоритм. Также внутри самой системы для построения кривой обхода препятствия эффективнее работает PSO-алгоритм (на 3,3 % ближе к препятствию и, в среднем, на 88,2 % меньше среднеквадратичная ошибка), чем интерполяция кубическими сплайнами. При этом нейро-предиктивная система управления значительно лучше справляется со следованием по желаемой траектории, чем классический PSO-алгоритм.

Ключевые слова: нейро-предиктивная система управления, реккурентная нейросеть Элмана, неголономный трехколесный робот, прогнозирование траектории движения, обход препятствия

Системный анализ и управление корпоративными организациями на основе ESG-подхода

2023. T.11. № 1. id 1292
Стоянова А.Д.   Трофимец В.Я.   Калач А.В.  

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.40.1.011

В статье рассмотрены вопросы стратегического управления предприятиями топливно-энергетического комплекса в соответствии с ESG-подходом. Исследованы существующие варианты мер, используемых российскими и зарубежными компаниями в области ESG-политики. Проведен анализ существующих методов, выявлены нерешенные научные проблемы и перспективы дальнейших исследований. Сделан вывод о том, что привлечение новых инвесторов является одной из основных причин, по которой компании проводят активную ESG-политику. Показано, что успешная ESG-политика способствует снижению риска падения стоимости компании на рынке, что делает ее более привлекательной для инвесторов и акционеров. Выявлены особенности применения ESG-подхода для предприятий ТЭК. Отмечены особенности рейтингов ESG. Показано, что активная политика в сфере ESG приводит не только к росту финансовых показателей, но и переоценке рыночной стоимости компании. Сделан вывод о том, что для интеграции всех направлений ESG в единое платформенное решение на основе ESG-принципов необходимы совместные действия государства, рейтинговых агентств, компаний, специалистов в области устойчивого развития, а также инвесторов. Причем реализация упрощенной версии подобных решений непосредственно на базе компаний приносит низкую эффективность и не позволяет достичь комплексного эффекта.

Ключевые слова: стратегическое управление предприятиями, ESG-подход, критерии оценки эффективности управления, ESG-рейтинг, ESG-принципы, топливно-энергетический комплекс

Нейросетевая модель управления робототехническим комплексом при проведении аварийно-спасательных работ в условиях Крайнего Севера

2023. T.11. № 1. id 1291
Царькова Е.Г.   Калач А.В.   Бобров В.Н.  

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.40.1.010

Геополитическая обстановка и усиление криминогенных, террористических угроз диктует необходимость освоения новых территорий, в том числе, Севера России. В статье приведены результаты исследования математической модели искусственной нейронной сети, учитывающей запаздывания, предназначенной для управления автопилотируемым наземным робототехническим комплексом, используемым для осуществления перевозок при проведении аварийно-спасательных работ в сложных природно-климатических условиях Арктического региона. Показан универсальный характер предлагаемого метода. Описан подход к нахождению решения задачи оптимизации с применением необходимых условий оптимальности в форме принципа максимума Понтрягина и метода быстрого автоматического дифференцирования. Создан проблемно-ориентированный программный продукт, в основе которого лежит разработанный вычислительный алгоритм построения приближенного оптимального управления. Полученные в ходе численных экспериментов результаты подтверждают эффективность разработанного алгоритма при нахождении приближенного оптимального решения рассматриваемой задачи. Созданное программное средство может быть использовано для обучения искусственных нейронных сетей с динамикой, описываемой системой дифференциальных уравнений, учитывающих запаздывания. Предлагаемая математическая модель искусственных нейронных сетей применима при решении широкого круга прикладных задач робототехники, в том числе, направленных на разработку технических средств для проведения аварийно-спасательных работ в сложных природно-климатических условиях Арктического региона. Гибкость, устойчивость и адаптивность выбранной модели к изменению входных параметров обусловливают перспективность применения разработанного вычислительного алгоритма для решения задач управления сложными техническими системами.

Ключевые слова: робототехника, аварийно-спасательные работы, задача оптимального управления, принцип максимума, обучение искусственной нейронной сети, безопасность

Безиндикаторный информационно-измерительный метод определения параметров структуры потоков в тепло- и массообменных аппаратах

2023. T.11. № 1. id 1290
Меренцов Н.А.   Голованчиков А.Б.   Персидский А.В.   Топилин М.В.  

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.40.1.014

В статье предложен информационно-измерительный метод определения дифференциальной и интегральной кривых отклика и их дисперсии – центрального момента второго порядка по профилю скорости, а также по зависимости скоростного напора или высоты столба манометрической жидкости в трубке Пито-Прандтля от радиуса массообменного аппарата. Приведены расчетные зависимости для определения параметров структуры потоков на основе экспериментальных данных для ректификационной колонны по паровой фазе и кипящему раствору, а также фильтрационного течения потока газовой фазы через слой адсорбента, формулы их пересчета в C- и F- кривые отклика, дисперсии. Рассмотрены индикаторные методы определения параметров структуры потоков, основанные на импульсном или ступенчатом вводе индикаторов в поток, с последующей регистрацией изменения концентрации «меченых» частиц, молекул и ионов во времени. Рассмотрен индикаторный метод измерения параметров структуры потока жидкофазных продуктов массообмена, основанный на вводе трассера, электропроводность которого отличается от электропроводности потока-носителя, с последующей регистрацией сигнала на выходе кондуктометрической ячейкой. Приведены для сравнения индикаторные методы определения параметров структуры потоков газофазных носителей на основе ввода частиц дыма, радиоактивных изотопов, а также ионизацией газового потока на входе в рабочий объем аппарата, с последующей регистрацией сигналов и распознаванием параметров модели. Показаны преимущества предлагаемого (информационно-измерительного) метода расчета вышеназванных параметров по сравнению с индикаторным методом, связанные с выбором индикатора, его точной подачей в виде импульсного или ступенчатого сигнала на входе объекта и регистрацией на выходе, а также знанием плотностей жидкой, газовой или паровой фазы в объекте и плотности манометрической жидкости в трубке Пито-Прандтля.

Ключевые слова: структура потока, гидродинамика, газодинамика, скорость потока, профиль скорости, массообмен, тепломассообмен, ректификация, абсорбция, адсорбция

Обеспечение целостности телеметрической информации о состоянии сложного технического объекта

2023. T.11. № 1. id 1289
Фрид А.И.   Вульфин А.М.   Гузаиров М.Б.   Берхольц В.В.  

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.40.1.002

Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения защищенности передаваемой на предприятие-изготовитель телеметрической информации, позволяющей анализировать состояние бортовых подсистем, возникающие сбои и неисправности, а также обнаруживать возможные воздействия злоумышленника. На основе алгоритмов предиктивной аналитики телеметрической информации могут быть выявлены неисправности и предотказные состояния бортовых подсистем и системы автоматического управления газотурбинным двигателем летательного аппарата. Оперативный сбор и анализ телеметрии позволяет специалистам наземных технических служб планировать ремонтные и профилактические мероприятия. Накапливаемая в течение длительного периода телеметрия позволяет непрерывно адаптировать цифровые модели подсистем, блоков и модулей летательного аппарата, с использованием которых возможна значимая поддержка принятия решений в случае технического сбоя. В связи с этим, целью работы является повышение вероятности выявления несанкционированной модификации передаваемых данных телеметрии о состоянии сложного технического объекта – системы автоматического управления газотурбинным двигателем. Основным методом исследования данной проблемы является интеллектуальный анализ многомерных временных рядов параметров, характеризующих состояние бортовых систем летательного аппарата. В статье разработана структура системы мониторинга целостности телеметрической информации, передаваемой с борта летательного аппарата, основанная на анализе согласованности многомерных временных рядов. Выполняется сравнение телеметрии с борта летательного аппарата и выходов цифровой модели сложного технического изделия. На выходе системы формируется оценка вероятности нарушения целостности переданных на предприятие-изготовитель данных. Материалы статьи представляют практическую ценность для повышения уровня защиты информации при ее передаче с борта летательного аппарата на предприятие-изготовитель.

Ключевые слова: телеметрическая информация, интеллектуальный анализ, многомерные временные ряды, ансамбль нейросетевых классификаторов, параметры согласованности временных рядов

Прогноз общей онкологической заболеваемости в регионах и муниципалитетах России на основе многофакторной модели

2023. T.11. № 1. id 1286
Степанов В.С.  

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.40.1.022

В работе исследуется вопрос о связи общей заболеваемости онкологическими патологиями на территории региона с возрастным составом населения и набором эколого-гигиенических переменных. Показано наличие зависимости между распространенностью этой патологии на территории и лаговыми значениями переменных. Комплекс факторных объясняющих переменных содержит показатель загрязненности атмосферного воздуха в поселениях территории, качественную переменную по степени ее техногенного загрязнения, удельный объем сброса загрязненных сточных вод, уровень концентраций бенз(а)пирена и долю пожилого населения. На этой основе построена эконометрическая модель, имеющая высокое статистическое качество: коэффициент детерминации выше 95 %, ошибка аппроксимации ниже 3 %. Один из факторов был ординального типа, поэтому получилась модель регрессии с переменной структурой, содержащая фиктивные переменные. Параметры модели оценивались методом наименьших квадратов по панельным данным за 2017-18 гг. Эти данные включали наблюдения с контингентами больных раком в каждом регионе и факторные переменные. Наличие лагов у последних позволяет прогнозировать численность контингента лиц, страдающих опухолями любой локализации, с горизонтом планирования в 1 год. Такие прогнозы выполнялись как на уровне регионов, так и в разрезе муниципальных образований. На основе полученного уравнения можно принимать научно-обоснованные управленческие решения, направленные на профилактику онкологической заболеваемости населения на конкретной территории, а также строить имитационные модели агентного типа.

Ключевые слова: модель регрессии, загрязнение атмосферного воздуха, загрязнение сточными водами, бенз(а)пирен, техногенное загрязнение, курение, злокачественные новообразования, регион, муниципальное образование

Исследование влияния агрессивного поведения несовершеннолетних на их девиантность на основе метода Басса-Дарки путем построения нечеткой продукционной системы

2023. T.11. № 1. id 1284
Гиш А.З.   Коваленко А.В.  

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.40.1.009

Проблема профилактики девиантного поведения несовершеннолетних является особо актуальной в настоящее время в связи с отношением данной возрастной группы к числу наиболее социально-уязвимых категорий. В целях идентификации девиации подростков необходимо проведение работы по анализу и выявлению проявлений их агрессивного поведения. Данное исследование основывается в определении предрасположенности к развитию агрессивного поведения на основе метода Басса-Дарки. В статье рассмотрены 10 факторов, выделенных авторами данной методики. Предложен пятиуровневый классификатор для входных и выходных факторов нечеткой продукционной системы. Функции принадлежности подобраны путем применения метода экспертных оценок, отражающих компетентное мнение специалиста относительно принадлежности элементов терм-множеству. Определены нечеткие правила, в качестве которых были внесены данные о результатах прохождения теста несовершеннолетними в возрасте 14-15 лет, а также дополненные нами для полноты системы. В целях уменьшения количества нечетких правил и обеспечения в ней непротиворечивости сформирована иерархическая структура входных факторов. В результате создана интеллектуальная система, а именно нечеткая продукционная модель девиантного поведения несовершеннолетних «Deviance level BD», которая может быть использована для профилактики девиантного поведения несовершеннолетних, а также анализа и выявления проявлений их агрессивного поведения для предупреждения совершения ими преступных действий.

Ключевые слова: нечеткая продукционная система, нечеткая модель, девиантное поведение, метод Басса-Дарки, пятиуровневый классификатор, терм-множество, функция принадлежности, нечеткие правила

Модель распознавания дыма на открытой местности с использованием сверточной и рекуррентной нейронной сети

2023. T.11. № 1. id 1282
Шестаков Д.А.   Шагрова Г.В.   Струкова В.Г.   Доронин В.А.  

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.40.1.027

Своевременное обнаружение источника возгорания является важным вопросом защиты людей, животных и обширных территорий от пожаров. Актуальность исследования обусловлена тем, что существующие системы визуального обнаружения дыма имеют ряд недостатков, которые не позволяют эффективно применять их на практике. Система наблюдения должна полагаться на визуальные характеристики, и часто ошибочно определяет туман и облака как дым. Целью исследования является повышение эффективности обнаружения дыма за счет использования усовершенствованной модели детектора дыма на основе нейронной сети «You-Only-Look-Once» и классификатора с долговременной кратковременной памятью (LSTM). Основными задачами исследования являются: структурное описание предлагаемой модели обнаружения дыма, математическое описание обучаемой модели и проведение сравнительного анализа с существующими моделями нейронных сетей. Путем изменения структуры LSTM достигается уменьшение количества слоев и ячеек, сохраняется производительность исходной LSTM. Предложенный метод обеспечивает уменьшение количества параметров в несколько раз и более быстрое время обработки на используемом наборе данных. В статье приводятся результаты производительности систем искусственного интеллекта для сравнительного анализа кандидатов нейронных сетей в модель распознавания дыма.

Ключевые слова: обнаружение дыма, обнаружение возгораний, классификация объектов, нейронные сети, обработка изображений

Ситуационно-ориентированные базы данных: верификация электронных подписей гетерогенных документов в RESTful веб-сервисе

2022. T.10. № 4. id 1281
Гусаренко А.С.  

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.39.4.019

Ориентируясь на современные условия в области обработки гетерогенных данных на базе ситуационно-ориентированного подхода, возникает задача использования в процессе эксплуатации информационных систем с реализованными криптографическими технологиями. Одним из примеров таких реализаций являются сервисы и микросервисы, доступные через сеть Интернет, они предоставляют возможности за счет опубликованного API пользоваться своими возможностями в целях проверки подлинности усиленной цифровой подписи документа. В ситуационно-ориентированных базах данных (СОБД) нет своего собственного удостоверяющего центра и функциональности, связанной с шифрованием, но есть возможности для работы с RESTful-сервисами за счет установления сетевого подключения. Таким образом, представляется исследовательский интерес к модельно-ориентированной обработке гетерогенных документов в криптографических сервисах и получение из них результатов. Для задействования криптографических веб-сервисов в состояниях модели потребуется проработка и модификация иерархической ситуационной модели СОБД с целью ее обеспечения возможностями работы с такими сервисами, где потребуется проверка подлинности токенов авторизации и работа с несколькими точками входа одновременно. Модель должна быть структурированной также за счет использования специализированных элементов и методов. Задействование таких сервисов может решить задачу проверки гетерогенных документов: вне зависимости от того, были ли они подписаны усиленной квалифицированной электронной цифровой подписью, результатом будет получение отчета о проверке так называемого протокола и сохранение его в базе данных. Такая исследовательская задача ранее не рассматривалась с научно-технических позиций в рамках проекта СОБД, на данный момент существуют возможности для создания средств и методов модели для решения этой задачи и действующая информационная система курсового проектирования, базирующаяся на СОБД. Развивая предложенные средства СОБД, появляется возможность создавать приложения с функциями верификации гетерогенных документов в криптографических веб-сервисах и при этом уменьшать трудоемкость при разработке таких приложений.

Ключевые слова: ситуационно-ориентированная база данных, встроенная динамическая модель, гетерогенные источники документов, JSON, электронная цифровая подпись, верификация, RESTful-сервисы

Автоматизация выращивания агрокультур в стационарном компактном тепличном комплексе с контролируемым микроклиматом на базе гидропонной системы

2023. T.11. № 1. id 1280
Левоневский Д.К.   Рябинов А.В.   Жукова Н.А.   Ковалевский В.Э.  

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.40.1.029

В настоящее время в сельском хозяйстве активно идет автоматизация процессов производства. Решения в области автоматизации сельского хозяйства позволяют сократить затраты времени и средств на производство продуктов питания и уменьшить влияние человеческого фактора – ошибок, которые могут повлечь гибель культур и нанести существенный урон предприятию. В статье рассматривается вопрос автоматизации и моделирования технологических процессов выращивания агрокультур в стационарном компактном тепличном комплексе с контролируемым микроклиматом на базе гидропонной системы. Представлена схема и модель поведения подобного комплекса, который позволяет производить циклическое выращивание путем периодического подтопления грунта питательным раствором, очищаемым с помощью биофильтра. Для моделирования поведения мини-теплицы использованы диаграммы состояний в нотации UML. Рассмотрена задача оценки работоспособности подобных модулей и фиксации нарушения технологических процессов выращивания на основе собранных данных. Использованы методы машинного обучения для оценки и прогнозирования климатических параметров в установке. Применение этих методов позволяет выполнять проактивный контроль технологических процессов в теплице, обеспечивать четкое соблюдение регламентов выращивания и экономно использовать ресурсы. Дальнейшие исследования предполагают построение метода проактивного контроля соблюдения технологических процессов на основе их формальных моделей.

Ключевые слова: умное сельское хозяйство, киберфизические системы, автоматизированная теплица, моделирование поведения, автоматизированная система управления технологическим процессом

Моделирование и визуализация теплогидравлических процессов при воздействии внешних динамических сил

2023. T.11. № 1. id 1275
Сатаев А.А.   Андреев В.В.  

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.40.1.004

В статье рассматривается актуальная проблема учета воздействия внешних динамических сил на теплогидравлические процессы. К ним относятся процессы естественной циркуляции, перемешивания теплоносителя в оборудовании ядерных энергетических установок, процессы сепарации пара, режимы работы систем подогрева высоковязких сред, работа абсорбционных холодильных приборов, установленных на малых и больших морских судах. Ведущим подходом к исследованию данной проблемы является экспериментальный метод, позволяющий комплексно рассмотреть данные процессы на мелкомасштабных моделях. Для этого был разработан экспериментальный стенд оригинальной конструкции. Параметры, полученные в ходе работы, были визуализированы и преобразованы в графические изображения, которые анализировались с помощью библиотеки компьютерного зрения с открытым исходным кодом OpenCV. Предложен новый метод визуализации процессов смешения неизотермических течений, результатом применения которого явились интегральные и локальные характеристики данного процесса. Из полученных результатов заметно, что режимы периодической качки и статического крена оказывают существенное влияние на процессы смешения неизотермических потоков теплоносителя. Проанализировав полученные графические изображения, были выявлены области неравномерного перемешивания, находящиеся в прямой корреляции с условиями внешних динамических воздействий. Апробированные в процессе исследования процессов смешения неизотермических потоков методики могут быть использованы и в других приложениях для решения схожих задач.

Ключевые слова: визуализация, теплогидравлические процессы, внешние динамические силы, качка, экспериментальное моделирование, ядерная энергетическая установка, openCV, смешение

Алгоритмизация процесса многовариантной структуризации в цифровизированных организационных системах

2023. T.11. № 1. id 1274
Рындин Н.А.  

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.40.1.005

Актуальность исследования обусловлена проблемой повышения эффективности управления в организационных системах, использующих цифровую среду для хранения и обработки информации о параметрах и характеристиках таких систем. В статье рассматриваются вопросы алгоритмизации процесса многовариантной структуризации в цифровизированных организационных системах двух типов: многообъектной и автономной. Приводятся основные характеристики процесса многовариантной структуризации, формулируются оптимизационные модели для решения задач основных этапов многовариантной структуризации. Доказывается, что показатели эффективности организационной системы зависят от выбранных реализаций компонентов развивающейся цифровой среды. При этом наличие экстремальных и граничных требований приводит к задачам однокритериальной или многокритериальной оптимизации с ограничениями. Строятся оптимизационные модели распределения ресурсного обеспечения на поддержание функциональности и развитие компонентов цифровой среды. Формулируются основные алгоритмические процедуры поиска оптимальных решений и дается оценка сочетаемости вариантов структур среды. Приводится последовательность реализации этапов многовариантной структуризации в виде структурной схемы взаимодействия этих этапов. Показываются особенности использования аппарата многовариантной структуризации для оптимизации характеристик цифровизированных систем на примере организационной системы агропромышленного предприятия. Алгоритмизация процесса многовариантной структуризации позволяет реализовать этот аппарат в информационной системе управления и обеспечить выполнение заданных требований к системе.

Ключевые слова: организационные системы, цифровая среда, управление, многовариантная структуризация, оптимизация, агропредприятие

Интеллектуальная поддержка обнаружения инцидентов информационной безопасности

2023. T.11. № 1. id 1271
Токарев В.Л.   Сычугов А.А.  

DOI: 10.26102/2310-6018/2023.40.1.006

Актуальность исследования обусловлена необходимостью автоматизации процессов обнаружения и идентификации инцидентов информационной безопасности для своевременного запуска процессов реагирования, что, в свою очередь, позволит снизить влияние как преднамеренных, так и случайных инцидентов информационной безопасности на защищенность информации в автоматизированных системах различного назначения. В основу предлагаемых решений положены методы искусственного интеллекта, а в качестве выстраиваемого средства интеллектуальной поддержки обнаружения инцидентов информационной безопасности – система поддержки принятия решений. В статье предложены модели, математические зависимости и методы решения задач автоматического обнаружения, идентификации инцидентов информационной безопасности, а также их локализации, для чего, среди прочего, используется теория нечетких множеств. Рассмотрены возможные стратегии локализации инцидентов ИБ. Сформулированы процедуры реагирования на инциденты информационной безопасности, а также их ликвидации, что, в свою очередь, позволяет строить системы интеллектуальной поддержки решения задачи оперативного обнаружения инцидентов информационной безопасности. Приведены примеры событий. Материалы статьи представляют практическую ценность при построении систем превентивной защиты информации, что является на сегодняшний день одним из перспективных направлений теории и практики обеспечения защиты информации.

Ключевые слова: инциденты информационной безопасности, превентивная защита информации, системы искусственного интеллекта, математическая логика, автоматизированные системы