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»

Понятно

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

Методика построения диалогового режима решения полиадических автоматизированных задач управления на естественно-подобном языке в комплексах средств автоматизации военного назначения

2022. T.10. № 2. id 1149

Морозов П.А. Круталевич Ю.А. Аношин Р.И. Беликов Н.Н.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.37.2.005

Непрерывное совершенствование средств воздушно-космического нападения вероятного противника приводит к резкому сокращению располагаемого времени на их уничтожение и актуализирует повышение оперативности автоматизированного управления войсками, что, в свою очередь, предъявляет возрастающие требования к быстродействию работы боевых расчетов органов управления. Известные подходы сокращения работного времени боевых расчетов органов управления либо малоэффективны, либо приводят к значительным финансовым затратам. Целью исследования является сокращение работного времени боевого расчета органа управления за счет уменьшения времени решения полиадических автоматизированных задач управления в комплексах средств автоматизации военного назначения. Для достижения данной цели предложена модификация метода формирования оперативной информации боевым расчетом органа управления за счет представления необходимых данных в процессе решения автоматизированных задач управления в виде продукционно-фреймовой модели. Также использованы совокупности предметных, языковых и графических моделей в качестве информационного ресурса, что позволяет учитывать предикатную структуру запроса боевого расчета органа управления и понятийно-графическое представление объектов отображения при решении полиадических автоматизированных задач управления в диалоговом режиме на естественно-подобном языке. Проведенные экспериментальные исследования на программно-аппаратном комплексе показали, что среднее значение работного времени боевого расчета органа управления сократилось на 19,3 % для всех категорий участников эксперимента. Представленное решение предлагается реализовать в виде программного модуля в рамках выполненного на языке программирования высокого уровня С/С++ с применением библиотеки Qt, что позволит его интегрировать в специальное программное обеспечение комплекса средств автоматизации военного назначения.

Ключевые слова: комплекс средств автоматизации, автоматизированные задачи управления, диалоговый режим, оперативная информация, воздушная обстановка, естественно-подобный язык

Синтез архитектуры нейронной сети для распознавания образов судов на базе технологии предварительного обучения

2022. T.10. № 2. id 1148

Гуламов А.А. Конарев Д.И.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.37.2.011

Актуальность статьи обусловлена инфокоммуникационным обеспечением судоходства путем мониторинга речных судов с использованием камер видеонаблюдения. Основной задачей является распознавание судов на изображениях, для чего перспективно применение нейронных сетей. Целью работы является исследование показателей эффективности распознавания судов доступными и предварительно обученными сетями после их дообучения под поставленные задачи и выбор наиболее эффективной сети. В работе рассмотрены различные предварительно обученные нейронные сети. Входными данными для сетей являются изображения судов. Обучающая выборка собрана вручную и включает в себя два независимых DataSet с изображениями речных судов и множества других объектов, за исключением судов. Сети построены и дообучены с использованием библиотек машинного обучения Keras и TensorFlow. Описано применение предварительно обученных сверточных искусственных нейронных сетей для задач распознавания образов и преимущества использования такой сети перед синтезом нейронной сети с нуля. Подробно описана архитектура эффективной предварительно обученной нейронной сети VGG16. Проведен эксперимент по дообучению доступных предварительно обученных сверточных нейронных сетей под поставленную задачу. Проведена оценка эффективности различных дообученных нейронных сетей в процентном соотношении случаев правильного распознавания образов на тестовой выборке. Выбрана наиболее эффективная нейронная сеть для задач распознавания образов судов. Максимальную точность показали сети NASNetMobile и NASNetLarge. Однако минимальный размер изображений, с которым могут работать эти сети, больше, чем для остальных доступных сетей, а большое число параметров в сверточных слоях этих сетей обусловливают намного большее время дообучения и работы, чем для остальных доступных сетей. Вместе с тем нейронная сеть VGG16 при небольшом числе параметров и малом времени на дообучение показала очень высокую эффективность, ввиду чего рекомендована к использованию для задачи распознавания образов судов.

Ключевые слова: искусственные нейронные сети, предварительно обученные сети, сверточные нейронные сети, keras, tensorFlow, google Colaboratory, VGG16, NASNetMobile, NASNetLarge

Алгоритмизация повторной оптимизации запросов в облачных базах данных на основе компьютерного обучения

2022. T.10. № 1. id 1147

Аль Мусави О. Кравец О.Я.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.36.1.020

В облачных средах конфигурация оборудования, использование данных и распределение рабочей нагрузки постоянно меняются. Эти изменения затрудняют оптимизатору запросов системы управления облачными базами данных подобрать оптимальный план выполнения запроса (QEP). Чтобы оптимизировать запрос с более точной оценкой затрат, в литературе было предложено во время выполнения запроса осуществлять повторную оптимизацию запроса. Тем не менее, некоторые из этих оптимизаций не могут обеспечить прирост производительности, с точки зрения времени ответа на запрос или денежных затрат, которые являются двумя целями оптимизации для облачных баз данных, и могут оказывать негативное влияние на производительность из-за накладных расходов. Это поднимает вопрос о том, как определить, когда оптимизация выгодна. Целью исследования является разработка метода повторной оптимизации запросов, который использует компьютерное обучение. Ключевая идея алгоритма заключается в использовании прошлых выполнений запросов, чтобы научиться прогнозировать эффективность повторной оптимизации запросов, и делается это с целью помочь оптимизатору запросов избежать ненужной повторной оптимизации запросов для будущих запросов. Метод осуществляет запрос поэтапно, используя модель компьютерного обучения, для прогнозирования того, будет ли повторная оптимизация запроса полезной после выполнения этапа, и вызывает оптимизатор запросов для автоматического выполнения повторной оптимизации. Предстоит экспериментальная оценка эффективности.

Ключевые слова: повторная оптимизация запросов, облачные базы данных, компьютерное обучение, многоэтапный запрос, автоматизация исполнения

Алгоритм сетецентрического управления движением группы мобильных роботов

2022. T.10. № 1. id 1146

Диане С. Исхаков А.Ю. Исхакова А.О.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.36.1.026

При решении разведывательных, а также тактических задач высокую эффективность показывают методы группового применения мобильных роботов. Робототехнические группы, в основе управления которыми лежит сетецентрическая система, отличаются превосходством систем разведки перед системами разведки противника, включая достоверность, своевременность и точность добытой информации. При этом в процессе реализации таких защищенных систем приоритетной задачей становится планирование траектории группы, обеспечивающее поддержание связи для выполнения передачи управляющих сигналов. В работе предлагается научный подход к решению задачи планирования движения мобильных роботов в условиях обеспечения механизмов защищенного взаимодействия между агентами робототехнической системы с помощью стеганографических методов для сокрытия управляющих сигналов. Ранее авторским коллективом были разработаны и апробированы методы и алгоритмы, а также программные решения для сокрытия управляющих сигналов и фактов их передачи в рамках процесса интеллектуального взаимодействия группы робототехнических комплексов при решении ими единой задачи, а также верификации агентов по динамическому кортежу идентификационных признаков. В рамках текущего исследования предлагается обеспечение для планирования траектории гетерогенной мультиагентной робототехнической системы с условием поддержания связи для выполнения передачи управляющих сигналов.

Ключевые слова: информационная безопасность, управление в робототехнических системах, защита каналов связи, мультиагентная робототехническая система, сетецентрическое управление

Моделирование информационных систем: обзор учебных изданий

2022. T.10. № 3. id 1143

Ерженин Р.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.38.3.026

Исследование посвящено проблематике обучения ИТ-специалистов основным принципам моделирования и проектирования сложных информационных систем. Предметом изучения является содержание учебных изданий, имеющих отношение к моделированию ИС и зарегистрированных в Едином электронном каталоге Российской государственной библиотеки (РГБ) и в электронных библиотечных системах (ЭБС) за период 2000-2020 гг. Анализ выбранных по тематическому запросу учебных изданий проведен по основным библиографическим показателям, включающим в том числе ББК-код и спецификацию направления обучения. Результатами проведенного анализа стали сводные табличные данные, а также графические и схематические отображения отношений предмета моделирования ИС к научным областям, в рамках которых разрабатывались учебные издания. На основе полученных результатов были сделаны заключения относительно количественной, тематической и содержательной части учебных изданий, позволивших сформировать базу знаний учебной литературы, определить границу и взаимосвязи научных направлений с предметом моделирования ИС. Для оценки финального результата деятельности по созданию служебных произведений рекомендуется использовать принцип целевой причинности. С целью повышения результативности указанной деятельности предлагается разработать специальную методику оценки обучающих моделей, способную в итоге повлиять на качество моделирующей образовательной деятельности и снижение рисков развития смысловой деградации. Полученные в результате обзора учебных изданий знания могут использоваться в науковедении, при разработке новых современных учебников, для совершенствования учебных программ, а также при обсуждении путей развития ИТ-образования с позиций междисциплинарности и полидисциплинарности.

Ключевые слова: ИТ-образование, ИТ-специалист, ИТ-кадры, научно-образовательная среда, науковедение, методология моделирования, обучающая модель

Локально-одномерный метод для уравнения переноса сплошной среды с распределенными параметрами на сетеподобной области

2022. T.10. № 2. id 1141

Тран З.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.37.2.008

В работе рассматривается широкий спектр вопросов, относящихся к решению начально-краевой задачи для уравнения в частных производных параболического типа с многомерной пространственной переменной, принадлежащей евклидову пространству и изменяющейся на сетеподобной области. Математическая модель, описывающая процесс переноса сплошной среды по сетевому носителю, определяется формализмами начально-краевой задачи. Развивается ставшая классической идея для случая , когда сетеподобная область является ориентированным ограниченным графом, т. е. совокупностью конечного числа отрезков, сочлененных между собой посредством концевых точек. При исследовании используются классические аппроксимации эволюционных дифференциальных уравнений 2-го порядка, а также неклассические аппроксимации дифференциальных соотношений, описываемых обобщенными условиями Кирхгофа в местах ветвления сетеподобной области (узловых местах области). При использовании разностных аппроксимаций оператора начально-краевой задачи устанавливаются погрешность аппроксимаций и условия устойчивости разностной схемы. Изучены характерные свойства локально-одномерного метода и метода прогонки, используемых для решения поставленной задачи. Предложен алгоритм численного решения поставленной задачи, разработана ЭВМ-программа и осуществлен вычислительный эксперимент на серии задач прикладного характера. Полученные результаты представляют интерес для анализа прикладных задач переноса многофазных сплошных сред по сетеподобным 3D носителям.

Ключевые слова: начально-краевая задача переноса, сеть (ориентированный граф), перенос сплошной среды, разностная схема, локально-одномерный метод

Компонентная оптимизация развивающейся цифровой среды управления в организационных системах

2022. T.10. № 2. id 1140

Рындин Н.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.37.2.013

В статье рассмотрены вопросы формирования оптимизационных моделей компонентной оптимизации цифровой среды управления в организационных системах на основе вероятностных оценок удовлетворения функциональных требований к компонентам и оценивания параметров влияния реализации компонентов на достижение установленных требований. Рассматриваются методы и алгоритмы вычисления параметров влияния реализации компонентов цифровой среды на достижение установленных требований. В качестве базового метода предлагается использовать многоальтернативную оптимизацию и выбор варианта интеграции компонентов в единую цифровую среду, обеспечивающую заданные требования функционирования цифровизированной организационной системы. Особое внимание уделено задаче оценивания функциональности компонентов цифровой среды для определения пригодности или замены компонента в случае неудовлетворения заданным требованиям на этапе ее развития. Рассматриваются граничные условия перехода от стадии функционирования к стадии развития цифровой среды с точки зрения выполнения установленных требований к параметрам организационной системы и выработки управляющих воздействий: дальнейшая эксплуатация компонента или его замена; введение нового компонента для обеспечения выполнения новых требований к системе; корректировка функциональности компонента в условиях неизменной структуры системы.

Ключевые слова: цифровая среда, вероятностные оценки, жизненный цикл, распределение ресурсов, компонентная оптимизация

Алгоритм определения безопасной дистанции с учетом зависимости тяги двигателей от скорости движения самолета в процессе разбега

2022. T.10. № 2. id 1139

Нгуен В. Увайсов С.У. Флорова И.А. Рычкова О.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.37.2.001

Значение воздушного сообщения между различными пунктами земного шара в современном мире трудно переоценить. Однако использование этого вида транспорта сопряжено с высокими рисками для пассажиров, экипажа, грузов и самого воздушного судна в связи с возможностью серьезных аварий на всех этапах полета, но особенно при взлете и посадке. В данной статье представлена физико-математическая модель разбега самолета при взлете, анализ которой позволяет избежать аварий при возникновении нештатных ситуаций. Эта модель дает возможность создать электронное устройство для контроля взлетных динамических характеристик и предупреждения экипажа воздушного судна о возникающих несоответствиях. В статье приведены дифференциальные уравнения, описывающие динамические характеристики самолета при разбеге. А также получены решения этих уравнений, определяющие в явном виде функциональные зависимости необходимой для безопасного взлета дистанции от времени, прошедшего с начала разбега. Рассмотрено, как влияют на рассчитываемые характеристики внешние факторы, такие как температура окружающего воздуха, скорость ветра при взлете, наклон взлетно-посадочной полосы. Также в статье представлены в качестве примера результаты моделирования нештатного взлета с использованием современных программных средств (авиасимулятор flightgear 2020.3, математическая программа GeoGebra). С точки зрения авторов, материалы статьи могут представлять практическую ценность для разработчиков невстраиваемых бортовых контрольных устройств, а также для пользователей этих устройств.

Ключевые слова: взлет, разбег, взлетно-посадочная полоса, сила тяжести, сила трения, подъемная сила, нормальная сила реакции опоры, сила тяги, сила лобового сопротивления, спутниковый приемник

Анализ влияния пандемии COVID-19 на развитие человеческого капитала региона с помощью алгоритмов машинного обучения

2022. T.10. № 1. id 1137

Каширина И.Л. Азарнова Т.В. Бондаренко Ю.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.36.1.004

Пандемия коронавирусной инфекции COVID-19 оказала большое влияние на формирование и развитие человеческого капитала за счет своего негативного воздействия на образование и здоровье населения. Это заболевание уже унесло сотни тысяч жизней и вызвало длительные нарушения здоровья людей, а также лишило многих доступа к качественному образованию. В связи с этим в период пандемии COVID-19 большое значение приобретает разработка современных и точных методов анализа, моделирования и прогнозирования динамики распространения этого заболевания, позволяющих выявить факторы, оказывающие существенное влияние на процесс распространения инфекции. В статье обсуждаются этапы построения моделей машинного обучения для проведения предикативного анализа заболеваемости COVID-19, позволяющего исследовать динамику распространения данного вируса на региональном уровне, выявить влияние различных факторов на степень тяжести, длительность протекания болезни и впоследствии разработать своевременные сценарии управления человеческим капиталом региона с целью снижения негативного воздействия пандемии. Для разработки методов использовался большой массив деперсонифицированных данных по распространению COVID-19 в Воронежской области, предоставленных Воронежским областным клиническим консультативно-диагностическим центром (ВОККДЦ). В статье представлены результаты разведочного анализа имеющихся данных, выявлены дополнительные признаки, которые могут быть использованы для построения моделей машинного обучения, разработаны методы интерактивной визуализации и прогнозирования динамики COVID-19.

Ключевые слова: человеческий капитал, COVID-19, машинное обучение, прогнозирование динамики, разведочный анализ данных

Средства оптической и радиочастотной идентификации в технологическом процессе автоматизированного контроля оборота мобильного бортового оборудования

2022. T.10. № 1. id 1136

Стыскин М.М. Степанов П.В. Желтов С.Ю. Соколов Б.В. Ронжин А.Л.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.36.1.003

Актуальность разработки многокомпонентных средств идентификации мобильного бортового оборудования обусловлена повышающимися требованиями к качеству и скорости регламентных работ по обслуживанию воздушных судов. В статье проводится анализ проблем существующих способов контроля оборота мобильного бортового оборудования воздушных судов гражданской авиации. Описаны задачи, решаемые системой контроля оборота оборудования в процессе погрузки и разгрузки мобильного бортового кухонного оборудования, его перемещения, простоя на удаленных складах в аэропортах назначений. Основная проблема, решаемая системой контроля оборота мобильного бортового кухонного оборудования – это достоверная идентификация каждой единицы оборудования и контроль санкционированного доступа к нему. Для решения данной проблемы предлагаются различные варианты автоматической бесконтактной идентификации мобильного оборудования на базе технологий RFID, QR-кодирования, Bluetooth. В результате каждая единица оборудования получает свой уникальный цифровой идентификатор, который хранится и отслеживается на протяжении всего жизненного цикла в информационной системе предприятия. Представлена архитектура системы контроля оборота мобильного оборудования, включающая подсистемы генерации визуальных меток, программирования идентификационных меток (RFID, BLE), постановки на учет, списания, контроля погрузки, разгрузки, инвентаризации, розыска и другие. Описана реализация системы контроля оборота мобильного бортового оборудования, являющейся частью технологического процесса сервисного обслуживания воздушных судов в аэропорту. Показаны преимущества созданной автономной мобильной системы контроля погрузки / разгрузки бортового оборудования.

Ключевые слова: система контроля оборота, мобильное оборудование, идентификационные метки, визуальные метки, QR-код, RFID, bluetooth, BLE

Алгоритм определения пульса на фонокардиограмме человека и плода без классификации тонов сердца

2022. T.10. № 1. id 1135

Костелей Я.В. Жданов Д.С. Боровской И.Г.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.36.1.018

Актуальность работы обусловлена перспективами применения фонокардиограмм для проведения суточного мониторинга за состоянием плода и матери за счет конструирования недорогих портативных устройств. На данный момент отсутствуют программно-аппаратные комплексы, полностью решающие данную задачу. В связи с этим, в статье представлен алгоритм определения пульса на фонокардиограмме для обработки сигнала в потоковом режиме. Особенностью алгоритма является определение пульса человека или плода на основе сегментации звуков тонов сердца без проведения их классификации на первый и второй сердечный звук, а также в условиях присутствия иных физиологических и механических звуков, отсутствия одного из тонов сердца на сигнале и наличия отклонений границ сегментированных тонов от реальной локализации звуков сердечно-сосудистой системы. Для оценки достоверности результатов было произведено сравнение пульсовых значений, полученных разработанным алгоритмом и референтными методами. В качестве эталона для сравнения использовались значения пульса, полученные при обработке электрокардиограммы и рассчитанные двумя экспертами на основе фонокардиограммы. Среднее относительное отклонение между полученными результатами и результатами референтных методов не превышает 3 %. Материалы статьи представляют практическую ценность для конструирования систем суточного мониторинга состояния плода и человека.

Ключевые слова: фонокардиограмма, кардиоинтервалограмма, сегментация звуков тонов сердца, частота сердечных сокращений, обработка сигналов

Адаптивное управление магнитотерапией с использованием биотехнических обратных связей по импедансу биологически активных точек в физиотерапии ишемических больных

2022. T.10. № 1. id 1134

Мирошников А.В. Петрунина Е.В. Павленко А.В. Протасова З.У. Шехине М.Т. Шульга Л.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.36.1.023

В статье исследуется биотехническая система реабилитации и лечения ишемических больных. Представлена обобщенная структурная схема реабилитации пациентов с высоким ишемическим риском посредством воздействия на них магнитными полями с управляемыми биотропными параметрами. Схема позволяет построить модель функционального состояния живой системы и осуществлять адаптивное управление магнитотерапией посредством биотехнических обратных связей по суррогатным маркерам. Разработана биотехническая система магнитотерапии пациентов с ишемической болезнью сердца. В систему введены биотехнические обратные связи, что позволило ей адаптировать программу магнитотерапии к функциональному состоянию пациента и корректировать ее в процессе терапевтического сеанса. Коррекция параметров терапевтического магнитного поля позволило повысить терапевтический эффект физиотерапевтической процедуры, снизить адаптацию и отрицательные реакции организма на магнитотерапию и планировать программы магнитотерапии. Для реализации обратной связи, обеспечивающей адаптацию биотропных параметров магнитного поля к функциональному состоянию пациента, использовались информация о импедансе биологически активных точек и классификаторы ишемического риска, дескрипторы которых определялись на основе этой информации. Представлен алгоритм управления биотропными параметрами магнитного поля посредством мультимодальных классификаторов функционального состояния пациента и модуля нечеткого логического вывода, предназначенного для коррекции биотропных параметров магнитного поля в процессе проведения сеанса магнитотерапии. В клинических условиях было показано, что применение адаптивной магнитотерапии является эффективным методом лечения больных стенокардией напряжения II (85 %) и III (77 %) функциональных классов, что на 14 % и 15 % превышает соответствующие результаты в контрольной группе.

Ключевые слова: ишемический риск, адаптивная магнитотерапия, биотехническая система, биологически активная точка, нейронная сеть, модуль нечеткого управления, база нечетких решающих правил, алгоритм

Оптимизация цифровой нити логистических цепочек в практике управления организационными системами

2022. T.10. № 1. id 1132

Муха В.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.36.1.027

В статье рассматривается подход, основанный на использовании методов моделирования, оптимизации и экспертного оценивания при формировании цифровой нити логистических цепочек в практике управления организационными системами. Показано, что цифровая нить должна обеспечить, с одной стороны, перемещение материальных потоков в рамках логистической цепочки, а с другой – обмен информационными потоками при взаимодействии цифровых платформ управляющего центра и объектов организационной системы. Задача заключается в принятии управленческого решения о необходимости модернизации эксплуатируемой системы цифрового управления логистическим процессом в сравнении с результатами многовариантного моделирования и оптимизации структуры цифровой нити. В первую очередь, осуществляется модельная оценка показателей эффективности информационного обмена в случае базовых структур взаимодействия цифровых платформ управляющего центра и объектов, образующих логистическую цепочку: централизованной и децентрализованной. С целью расширения возможностей экспертного оценивания нового варианта цифрового управления логистическим процессом осуществляется имитационное моделирование процессов перемещения материальных потоков и обмена данными для оптимизации трехуровневой кластерной структуры цифровой нити. Все эти этапы принятия управленческого решения объединены в структурную схему выбора эффективного варианта реализации цифровой нити логистических цепочек.

Ключевые слова: организационная система, управление, логистический процесс, цифровая нить, оптимизация, имитационное моделирование, экспертное оценивание

Исследование хронограмм тока, строения областей диссоциации, рекомбинации и равновесия в задачах нестационарного переноса 1:1 электролита в мембранных системах с использованием математической модели

2022. T.10. № 1. id 1131

Коваленко А.В. Гудза В.А. Чубырь Н.О. Хромых А.А. Уртенов М.Х.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.36.1.028

Совместное исследование реакции диссоциации-рекомбинации и пространственного заряда и их влияние на перенос ионов 1:1 электролита является актуальной проблемой. Целью данной статьи является теоретическое исследование областей диссоциации, рекомбинации и равновесия и особенности переноса ионов соли в каждой из этих областей с использованием метода математического моделирования. В статье впервые на основе математической модели нестационарного переноса 1:1 электролита теоретически установлены основные закономерности влияния некаталитической реакции диссоциации и рекомбинации на перенос ионов 1:1 соли и электроконвекцию. В частности, исследованы хронограммы плотности тока с учетом и без учета реакции диссоциации/рекомбинации воды, строение областей диссоциации, рекомбинации и равновесия, определены зависимости от входных параметров: начальной концентрации, скорости развертки потенциала. Показано, что в погранслоях у ионообменных мембран реакция диссоциации преобладает над реакцией рекомбинацией, в связи с тем, что в этих областях напряженность электрического поля принимает настолько большие значения, что электрическое поле разрывает молекулы воды и растаскивает ионы Н+ и ОН- не позволяя им рекомбинировать. Впервые показано, что в средней части канала обессоливания образуется область, где преобладает рекомбинация ионов Н+ и ОН-. Эта реакция носит локальный характер, поэтому все ионы Н+ и ОН- одновременно не могут рекомбинировать. Вследствие этого в области рекомбинации образуется избыток ионов Н+ с одной стороны и ОН- с другой стороны, то есть образуется двойной электрический слой в средней части канала обессоливания, причем область рекомбинации достаточно узкая. Полученные теоретические результаты и выводы могут быть использованы для анализа работы каналов обессоливания электродиализных аппаратов.

Ключевые слова: электролит, мембрана, диссоциация, рекомбинация, электроконвекция, канал обессоливания

Реализация численных методов оценки вероятностно-временных характеристик множества работ в виде комплекса проблемно-ориентированных программ

2022. T.10. № 2. id 1130

Олейникова С.А. Селищев И.А. Недикова Т.Н.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.37.2.012

Объектом исследования в статье является проект, представляющий множество последовательно-параллельных работ со случайной длительностью. Особенностью исследуемого класса проектов является зависимость времени выполнения любой работы от закрепленного за ней исполнителя. Целью является оценка вероятностно-временных характеристик проекта, к которым относится, в первую очередь, длительность обслуживания. В связи со стохастическим характером длительностей работ данная характеристика будет носить случайный характер. Исходя из этого, в первую очередь, требуется оценить математическое ожидание исследуемой случайной величины. Кроме того, интерес представляют дисперсия случайной величины, ее закон распределения и возможность оценить вероятность завершения проекта в заданном временном промежутке (т. е. вероятность попадания исследуемой случайной величины в заданный временной интервал). Для реализации данной цели в статье представлен программный комплекс, состоящий из приложения для оценки параметров отдельных работ, системы имитационного моделирования для оценки длительности всего проекта и базы данных, хранящей сведения о необходимых сущностях. Все компоненты программного комплекса реализованы на языке Java, в качестве СУБД выбрана MySql. В результате получена возможность оценивать параметры отдельных работ, передавать их в среду имитационного моделирования для проведения эксперимента по оценке необходимых характеристики длительностей всего проекта и сохранять полученные значения в базе данных с целью их возможного дальнейшего использования.

Ключевые слова: вероятностно-временные характеристики, последовательно-параллельные работы, численный метод, комплекс программ, имитационное моделирование

Информационная поддержка при управлении подготовкой научных статей на базе интеллектуального анализа рецензий

2022. T.10. № 1. id 1128

Латыпова В.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.36.1.005

Интеллектуальные технологии активно проникают в различные сферы деятельности. На некоторых этапах процесса управления подготовкой научных статей также начинают использоваться данные технологии для организации информационной поддержки рецензентам и редакторам научных журналов для снижения их трудозатрат, а также ускорения процедуры публикации научных статей. Однако инструменты, реализующие интеллектуальные технологии, в основном применяются в крупных научных издательствах. Это связано с тем, что использование данных инструментов требует большого потребления вычислительных ресурсов в процессе их работы, что влечет за собой необходимость наличия приемлемого технического обеспечения и больших финансовых затрат. По этой причине для большей части других научных журналов в настоящий момент применение интеллектуальных технологий является ограниченным. Для решения данной проблемы в статье предлагается подход к информационной поддержке принятия решений при управлении подготовкой научных статей с применением интеллектуального анализа рецензий. Апробация предложенного подхода к информационной поддержке в научно-издательском центре «Аэтерна» на примере управления подготовкой научных статей в журналах «Академическая публицистика» и «Инновационная наука», подтвердила эффективность предлагаемого подхода.

Ключевые слова: информационная поддержка, научная статья, управление подготовкой статей, рецензирование, интеллектуальный анализ рецензий

Особенности имитационного моделирования измерительных схем емкостных датчиков

2022. T.10. № 1. id 1127

Мишуков С.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.36.1.017

Основным универсальным и эффективным методом научного познания различных технических систем и объектов является выполнение имитационного моделирования в специальном программном обеспечении, например, SimInTech (Simulation In Technic), которое представляет собой уникальный программный комплекс, реализующий возможность объединения в режиме реального времени расчетных проектов и схем с различными математическими, физическими, электрическими, гидравлическими и другими процессами. Эта особенность среды SimInTech позволяет выполнить моделирование измерительных схем на основе оригинального метода определения параметров емкостных датчиков, который заключается в двухэтапном алгоритме измерений в установившемся и переходном режимах исследуемой цепи. На примере указанной измерительной схемы показаны особенности построения ее модели с применением встроенного языка программирования, разработкой пользовательских блоков емкостного датчика, операционного усилителя, устройства выборки и хранения, а также выполнено исследование случайной составляющей относительной погрешности измерений параметров датчика при изменении точности взятия отсчетов напряжения и подтверждена возможность выполнения измерений с погрешностью, не превышающей 0,5 %. Материалы статьи представляют практическую ценность для специалистов в области контрольно-измерительной техники, поскольку применение среды динамического моделирования SimInTech для построения моделей измерительных схем позволит упростить выполнение теоретических исследований в области многоэлементных цепей и объектов, представляемых ими.

Ключевые слова: емкостный датчик, измерительная схема, имитационное моделирование, многоэлементная цепь, субмодель

Учебный стенд для анализа методов обнаружения аномалий на основе теории машинного обучения

2022. T.10. № 1. id 1122

Греков М.М.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.36.1.019

На сегодняшний день актуальной задачей является своевременное выявление новых вредоносных воздействий на компьютерные сети. В связи с этим необходимо развитие методов обнаружения аномалий, которые позволяют выявлять неизвестные атаки. В работе представлена модель учебного стенда для анализа методов обнаружения аномалий на основе теории машинного обучения. Разработана модель генерации наборов данных с характеристиками реального сетевого трафика с помощью генеративно-состязательной нейронной сети. Генерируемый набор данных может применяться при обучении и тестировании моделей обнаружения, при этом выборка повторяет особенности реальной сети, что повышает эффективность детектирования аномалий. В учебном стенде также могут применяться общедоступные наборы данных: NSL-KDD, CICIDS2017. В качестве методов обучения используются машина опорных векторов, k-ближайших соседей, наивный Байес, логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес, k-средних, а также реализована многослойная нейронная сеть на основе библиотеки PyTorch. Учебный стенд позволяет упростить процесс анализа методов машинного обучения, применяемых для получения моделей обнаружения аномалий. Разработанный программный продукт позволяет не только осуществлять обучение и тестирование на основе общедоступных наборов данных, но и реализует возможность сбора сетевого трафика и дополнения его сгенерированными данными с характеристиками реального трафика.

Ключевые слова: системы обнаружения аномалий, наборы данных, генеративно-состязательные нейронные сети, машинное обучение, безопасность компьютерных сетей

Стохастическая фильтрация в пространстве мнений экспертов

2022. T.10. № 1. id 1121

Гречаный С.А. Кривобокова С.Е.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.36.1.022

В настоящее время, при комплектовании набора технических средств охраны возникает множество затруднений, связанных с финансовой составляющей, влияющей на защищенность объекта. Для решения задач защищенности объекта, а следовательно надежности отдельных приборов охраны, рекомендуется привлечь экспертов. При этом мнения экспертов не всегда могут быть безошибочными. В данном исследовании предлагается провести стохастический анализ и фильтрацию пространства мнений экспертов с целью выявления условного тренда (устоявшегося мнения) каждого эксперта. Ведущим методом в исследовании данной проблемы является анализ условных временных рядов (проверка гипотезы об отсутствии тренда с помощью метода медианы в последовательности оценок эксперта), позволяющий определить валидность данного метода, а также произвести проверку каждого эксперта на объективность выставленных оценок. В статье представлен пошаговый алгоритм работы с эмпирическими данными, вычислены средние отклонения от линии тренда, рассмотрены два метода проверки нулевой гипотезы – метод медианы и метод Фостера-Стюарта. Материалы статьи могут применяться в различных сферах выставления средней оценки, так как алгоритм проверки нулевой гипотезы носит универсальный характер.

Ключевые слова: короткий условный временной ряд, стохастическая фильтрация, метод наименьших квадратов, уравнение регрессии, метод медианы, метод Фостера–Стюарта, среднее квадратичное отклонение

Модель с латентными параметрами для пошаговой процедуры оценивания результатов обучения

2022. T.10. № 1. id 1118

Братищенко В.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.36.1.015

Актуальность работы обусловлена важностью исследования результатов обучения для повышения качества учебного процесса. Для этого предлагается модель оценки знаний в виде последовательности заданий. Вероятность успешного выполнения задания зависит от латентных параметров: подготовленности обучающегося и трудности задания. Модель аналогична Partial Credit Model, применяемой в Item Response Theory для анализа результатов тестирования. На основе метода максимального правдоподобия разработана процедура оценки параметров численными методами по оценкам обучающихся. Обоснована сходимость процедуры оценивания. Предложены проверки адекватности модели с применением дисперсионного анализа, корреляционного анализа, критериев Infit и Outfit на основе хи-квадрат распределения. Для оценки полезности модели предлагается использовать коэффициент детерминации. Приведены сведения о применении модели для анализа массива оценок студентов академической группы. По итогам анализа модель прошла проверки адекватности и позволила существенно уточнить характеристики итогов обучения и процедур оценивания знаний. Для повышения точности моделирования предлагается использовать оценки текущей успеваемости. Практическая ценность предложенной модели заключается в выявлении процедур оценивания с характеристиками, существенно отличающимися от средних, для дальнейшего содержательного анализа и улучшения.

Ключевые слова: модель оценки знаний, латентные параметры, метод максимального правдоподобия, дисперсионный анализ, корреляционный анализ, infit-статистика, outfit- статистика, коэффициент детерминации

Моделирование обработки больших массивов данных в распределенных информационно-телекоммуникационных системах

2022. T.10. № 1. id 1117

Мельникова Т.В. Питолин М.В. Преображенский Ю.П.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.36.1.025

В статье рассматривается задача моделирования обработки больших массивов данных в распределенных информационно-телекоммуникационных системах. Проведен анализ проблемы, связанной с некорректной работой информационной системы. Показано, что распределенные системы позволяют распределить логику и данные по нескольким физическим серверам, что, при правильном распределении ресурсов и логики, дает возможность снизить риски сбоев. Показано, каким образом проводится расчет процента потери производительности от сбоя в одном из компонентов распределенной информационной системы. Рассмотрен фрагмент диаграммы вариантов использования информационной системы магазина. Если при построении информационной системы требуется закупить физические серверы, то при обеспечении условия одновременной работы серверов можно вычислить коэффициент уменьшения производительности информационной системы в случае сбоя на одном из серверов. Приведен график зависимости изменения производительности от количества узлов, составляющих распределенную сеть. Анализ показывает, что наибольший эффект по уменьшению рисков от добавления узлов в распределенную систему имеют случаи, когда серверов не слишком много. В случае, если распределенная система уже состоит из множества различных серверов и любая логика продублирована на многих из них, уменьшение рисков от добавления дополнительного сервера будет незначительным.

Ключевые слова: распределенная обработка данных, информационная система, моделирование, передача информации, алгоритм

Использование относительного нелинейного параметра для создания систем ультразвуковой визуализации биотканей

2022. T.10. № 1. id 1111

Чернов Н.Н. Вареникова А.Ю. Лагута М.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.36.1.021

В работе рассматриваются вопросы разработки метода визуализации внутренних структур организма на основе восстановления распределения акустического нелинейного параметра. Рассмотрен процесс возникновения и распространения волны второй гармоники в тканях с высокой нелинейностью и затуханием. Предлагается использование относительного акустического нелинейного параметра во взаимосвязи с абсолютным нелинейным параметром среды. Для решения задачи восстановления распределения относительного нелинейного параметра в биосредах получено уравнение, позволяющее исключить необходимость измерения изменений абсолютных значений давления как для волны основной частоты, так и для ее второй гармоники. Получены математические выражения, позволяющие учитывать процессы затухания для основной частоты и для ее второй гармоники с учетом влияния среды, в которую помещен исследуемый объект. Получены выражения для определения относительного акустического нелинейного параметра. На основе полученных выражений предложено построение системы визуализации, использующей алгоритмы восстановления распределения акустического нелинейного параметра в сечении биообъекта. Главным преимуществом полученных уравнений является отсутствие необходимости определения изменения абсолютных амплитуд волны основной частоты и второй гармоники. Предлагаемые методы расчета нелинейных характеристик биотканей позволяют упростить техническую реализацию систем ультразвуковой визуализации.

Ключевые слова: ультразвуковая визуализация, нелинейный параметр, вторая гармоника, нелинейная акустика, структура биообъектов

Чат-бот с использованием технологий нейронных сетей и методов обработки текста для повышения лояльности клиентов

2022. T.10. № 2. id 1110

Коваленко А.В. Сюсюра Д.А. Шарпан М.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.37.2.014

В эпоху цифровизации в обществе основным инструментом социального взаимодействия человека становятся мобильные устройства. А с ростом популярности мессенджеров место чат-ботов в мобильной среде становится все значительнее. Интеллектуальные интерактивные чат-боты часто используются в мобильных приложениях и способствуют улучшению взаимодействия между компаниями и их заказчиками, что в итоге повышает лояльность клиентов этой организации. Чат-боты позволяют компаниям общаться с заказчиками в индивидуальном порядке, не привлекая к этой работе сотрудников и тем самым экономя временной, денежный и человеческий ресурс. Большинство чат-ботов работают по алгоритмам сценарного подхода и не являются универсальными. Это обусловлено простотой и скоростью разработки. Однако в таком случае существует риск упустить множество вариантов в дереве решений. Эту проблему способны решить чат-боты, основанные на нейронных сетях, но стоит учитывать, что и те и другие имеют недостаток в виде долгой обработки сообщений и обратной связи. В случае со сценарным подходом это происходит из-за долгих перемещений по веткам. Для нейронных сетей возникает сложность из-за алгоритма обработки обратной связи. В таком случае использование сервиса не будет оправдано, лояльность клиентов к организации будет падать. В связи с чем в статье рассматривается альтернативный подход к созданию чат-ботов на основе технологий нейронных сетей и методов представления текста, который позволяет избежать описанных выше проблем. В качестве технологий для реализации чат-бота были использованы: Python 3.6, библиотеки genism, sklearn, scipy, pandas, технология word2vec и doc2vec. Также в статье описан способ ускорения получения обратной связи и обучения чат-бота с помощью K-мерных деревьев.

Ключевые слова: нейронные сети, чат-бот, технология word2vec, мессенджеры, обработка текста

Математическое моделирование точности коллективного решения

2022. T.10. № 1. id 1109

Ганичева А.В. Ганичев А.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.36.1.001

В настоящее время проблема коллективного выбора решения является одной из наиболее актуальных при организации эффективного управления в социальных и экономических системах. Одним из основных вопросов в теории экспертных оценок является оценка качества группового решения. В статье рассматриваются вопросы оценивания социально-экономического показателя независимыми экспертами. В качестве ошибки группового оценивания принято значение сумм центрированных случайных величин индивидуальных оценок. Рассмотрена ситуация, когда значения показателя имеют произвольное распределение с известными и неизвестными параметрами. Разработано два алгоритма определения необходимого количества экспертов в зависимости от точности и надежности оценки. Первый алгоритм применяется для нахождения доверительного интервала математического ожидания, когда дисперсия показателя не задана. В этом случае организуется итерационный процесс определения объема репрезентативности для доверительного интервала дисперсии при заданной точности и надежности. Второй алгоритм используется для построения доверительного интервала для дисперсии при числе экспертов более трех. Решена важная задача количественного оценивания доли (процента) возможных ошибок измерения показателя, заключенных в заданном интервале. Для функции Лапласа построена эконометрическая модель. Рассмотрен случай определения числа экспертов для оценки показателя, имеющего равномерное и показательное распределения на заданном интервале. Показан пример практической реализации разработанного метода.

Ключевые слова: аппроксимация, уровень значимости, точность оценки, функция Лапласа, эконометрическая модель, эксперт, оценивание, распределение вероятностей

Реализация метода динамического контентного согласования обучающего и игрового сценариев в адаптивной обучающей игре

2022. T.10. № 1. id 1107

Хайров А.В. Шабалина О.А. Катаев А.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.36.1.002

В работе описан метод адаптации процесса обучения в адаптивных ролевых обучающих играх, основанный на динамическом контентном согласовании нелинейных обучающего и игрового сценариев. Обучающий сценарий и сопоставленный ему игровой сценарий представляются структурно-упорядоченными пространствами. Механизм динамического контентного согласования нелинейных обучающего и игрового сценариев, реализованный в игре, основан на активации предопределенных игровых событий в зависимости от выбранного игроком развития игрового сюжета. Каждому видимому и невидимому объекту игрового мира назначаются триггеры в соответствии с построенным пространством знаний. При попадании персонажа в игровую ситуацию, привязанную к области действия триггера, активизируется и вызывается система диалоговых окон для выполнения задания, составленного этой игровой ситуацией. Игрок динамически строит свой игровой сценарий в зависимости от выбора стратегии освоения пространства знаний и выполнения соответствующих игровых заданий, при этом реализованный в игре метод динамического контентного согласования обеспечивает освоение всего пространства при любой стратегии, формируемой игроком. Описан способ реализации метода в обучающей ролевой игре Камми для изучения объектно-ориентированного программирования и языка С++.

Ключевые слова: обучающая игра, адаптивная обучающая игра, обучающий курс, модель адаптации, метод адаптации, нелинейный сценарий, пространство знаний

Математическое моделирование процесса получения водорода из продуктов парового риформинга природного газа

2022. T.10. № 1. id 1103

Альруйшид М.Х. Скворцов С.А. Ишин А.А. Дмитриевский Б.С. Терехова А.А.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.36.1.024

В настоящее время проблемы декарбонизации экономики и перехода на возобновляемые источники энергии становятся все более актуальными. К числу декарбонизированных газов, применение которых считается наиболее перспективным, относится, прежде всего, водород, который рассматривается не только как энергоноситель, но и как средство хранения избыточной энергии, вырабатываемой возобновляемыми источниками. Наиболее проработанной сегодня технологией получения водорода считается паровой риформинг метана, на выходе которого получают газовый поток с высоким содержанием водорода. Для извлечения водорода из продукционного газа парового риформинга широко применяются адсорбционные газоразделительные системы. Большую роль при проектировании адсорбционных газоразделительных установок играет математическое моделирование. С помощью математической модели рассматриваемого процесса может быть проведена оптимизация и синтез систем управления. В работе предложена математическая модель технологического процесса извлечения водорода методом безнагревной газовой адсорбции с помощью 6-адсорберной газоразделительной установки. Для численного решения уравнений математической модели использовался метод прямых, позволяющий перейти от уравнений в частных производных к системе обыкновенных дифференциальных уравнений. Интегрирование полученной системы уравнений проводилось с помощью метода Рунге-Кутты четвертого порядка с автоматическим выбором шага. Представлены результаты численных имитационных расчетов динамических режимов работы установки. Сделан вывод о возможности использования предложенной математической модели адсорбционного процесса газового разделения для решения задач численных имитационных исследований, оптимизации и синтеза систем управления.

Ключевые слова: адсорбент, адсорбер, адсорбция, активный уголь, регенерация, цеолит

Оценка эффективности пространственной интерполяции при обработке совмещенных разнодиапазонных изображений

2022. T.10. № 1. id 1094

Ветров А.Н. Потлов А.Ю.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.36.1.014

В статье показаны методика и результаты лабораторных испытаний по определению показателей эффективности работы операторов с совмещенными разнодиапазонными изображениями, а именно видео и тепловыми изображениями, полученными от одного объекта в одинаковом масштабе и с одинаковыми параметрами развертки. Изображения были представлены в двух вариантах. В одном варианте проводились испытания по обнаружению заданных объектов на совмещенном изображении от видео и тепловизионной камер. Во втором варианте та же процедура обнаружения проводилась на интерполированных изображениях, когда каждый пиксел результирующего изображения содержал информацию от обоих датчиков. Актуальность проделанной работы заключается в практическом получении вероятностных характеристик обнаружения заданных объектов по просто совмещенным изображениям и изображениям, подвергнутым пространственной интерполяции, что подтверждает теоретическое повышение информативности интерполированного изображения, но в практических значениях. Испытания проводились с привлечением большого количества операторов, каждый из которых работал с изображениями только один раз. В результате проведенных испытаний были получены данные по времени обнаружения объекта каждым оператором и посчитаны вероятностные характеристики обнаружения. Проведен сравнительный анализ полученных результатов с целью определения эффективности работы с интерполированными и не интерполированными изображениями. Доказана достаточность проведенных опытов.

Ключевые слова: лабораторные испытания, совмещенные изображения, интерполированные изображения, время обнаружения, вероятностные характеристики обнаружения, практическое повышение информативности

Нейросетевое устранение шума в полигональных сетках

2022. T.10. № 1. id 1093

Ротова О.М. Пивоварова Н.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.36.1.013

Одной из актуальных проблем при создании 3D-моделей с помощью систем трехмерного сканирования является автоматическая обработка для устранения шума, полученного из-за использования сканирующих устройств недостаточной точности. Целью исследования является разработка полностью автоматического подхода для решения задачи устранения в полигональных сетках, полученных после трехмерного сканирования. Ведущим методом к решению данной проблемы является использование нейронных сетей, позволяющих произвести все процессы по обработке полигональных сеток автоматически. В статье представлены обзор и сравнительный анализ существующих методов устранения шума в полигональных сетках. Сформулирована математическая постановка задачи устранения шума. Приведено описание используемых алгоритмов для подготовки данных для обучения нейронной сети. Использованы метод фильтрации полигональных сеток с помощью билатерального фильтра, метод главных компонент для понижения размерности данных, алгоритм кластеризации k-средних, алгоритм обновления позиций вершин по обновленным нормалям граней. Описываются детали реализации полносвязной нейронной сети прямого распространения. Представляются результаты исследования. Проводится анализ полученных результатов с помощью метрик качества расстояния Хаусдорфа и среднего значения угла между нормалями полигональных сеток с шумом и без шума.

Ключевые слова: нейронные сети, наука о данных, полигональные сетки, устранение шума, трехмерное сканирование, билатеральный фильтр

Математико-статистическая модель прогнозирования количества пожаров для использования в системе МЧС России

2022. T.10. № 2. id 1091

Кистанова Л.А. Репин С.В. Болдыревский П.Б. Лахвицкий Г.Н.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.37.2.002

Проблема составления и анализа прогнозов количества пожаров находится в центре внимания управления подразделениями надзорной деятельности МЧС России, так как связана с безопасностью жизнедеятельности человека и, соответственно, с задачами решения этой проблемы, а значит с работой планирования и оптимизации кадрового состава подразделений. При этом из общего числа контрольных мероприятий, проводимых органами пожарного надзора около 30 % приходится на плановые проверки. В статье показана связь процесса прогнозирования динамики пожаров с плановыми проверками и определена величина лага или запаздывания проведения плановых проверок по отношению к количеству пожаров. Математико-статистическая модель выполнена на примере статистических данных по количеству пожаров в Нижегородской области и Российской Федерации с 2010 по 2020 годы. Для постановки и решения данной задачи использовался математический аппарат теории временных рядов, в частности, метод с распределенными лагами – метод Алмон. Результаты исследований позволяют сделать заключение о том, что математические модели с распределенными лагами, выполненные по методу Алмон, могут быть использованы для прогнозирования количества пожаров в системе МЧС России, а также для составления графиков плановых проверок государственных противопожарных служб МЧС России и выработки предложений по оптимизации кадрового состава подразделений МЧС.

Ключевые слова: МЧС России, количество пожаров, плановые проверки, математико-статистическая модель прогнозирования, временные ряды, модель с распределенными лагами, метод Алмон

Информационная система для дистанционного изучения студентами эколого-биологических особенностей древесных растений и механической устойчивости основных видов деревьев, используемых в озеленении города Донецка

2022. T.10. № 1. id 1077

Корниенко В.О. Калаев В.Н. Преображенский А.П. Львович И.Я. Фирсов А.В.

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.36.1.012

Разработанная информационная обучающая система содержит наглядный, обобщенный, структурированный материал по механической устойчивости, аварийности и эколого-биологическим особенностям основных видов древесных растений, используемых в озеленении города Донецка: систематическое положение, биология и экология, биогеография, представленность в условиях города Донецка, механическая устойчивость и аварийность, форма кроны, структура кроны, ветроустойчивость, устойчивость к антропогенным факторам, критический возраст в условиях города Донецка, наличие спила / керна в ксилотеке, рекомендации для озеленителей, концепции озеленения, иллюстрации. Информационная система носит обучающий характер, позволяет исследователю достаточно быстро и наглядно ознакомиться с эколого-биологическими особенностями роста и развития древесных растений в условиях степной зоны, на примере промышленного города Донецка, а также с методикой проведения мониторинговых исследований по оценке механической устойчивости древесных растений. Научиться анализировать зависимости параметров механической устойчивости для 18 видов древесных растений, произрастающих в условиях города Донецка. Находить и правильно определять положительные и отрицательные стороны применения различных видов древесных растений с целью озеленения в условиях промышленного города. По окончании обучения, по каждому разделу имеется возможность оценить полученные знания и навыки с помощью интерактивного тестирования. Описываемая информационная система обобщает результаты российских и зарубежных исследований эколого-биологических характеристик представленных видов и дополняет их сведениями об особенностях роста, физико-механических свойств древесины, механической устойчивости к динамическим (ветровым) и статическим (оледенение, налипание снега и т. д.) нагрузкам в условиях крупного промышленного города. Информационная система направлена на качественную подготовку будущих специалистов в области биологии и экологии, способствует внедрению полученных результатов в образовательный процесс (в качестве методического пособия для студентов и аспирантов биологических вузов), а также может использоваться при проведении мониторинговых исследований состояния окружающей среды и оценке аварийности древесных растений.

Ключевые слова: информационная система, алгоритм, дистанционное обучение, механическая устойчивость, экология древесных растений, устойчивость деревьев, концепция озеленения, подбор видов