ivdon3@bk.ru
Статья посвящена теме применения современных методов генеративного сжатия изображений с использованием вариационных автокодировщиков и нейросетевых архитектур. Особое внимание уделяется анализу существующих подходов к генерации и восстановлению изображений, а также сравнительной оценке качества сжатия с точки зрения визуального восприятия и метрических показателей. Целью исследования является систематизация методов глубокого сжатия изображений и выявление наиболее эффективных решений, основанных на вариационном байесовском подходе. В работе рассмотрены различные архитектуры, в том числе условные автокодировщики и модели с гиперсетями, а также методы оценки качества получаемых данных. В качестве основных методов исследования применялись анализ научной литературы, сравнительный эксперимент над архитектурами генеративных моделей и вычислительная оценка сжатия на основе метрик. Результаты исследования показали, что использование вариационных автокодировщиков в сочетании с рекуррентными и сверточными слоями позволяет добиться высокого качества восстановления изображений при значительном снижении объема данных. Сделан вывод о перспективности использования условных вариационных автокодировщиков в задачах сжатия изображений, особенно при наличии дополнительной информации (например, метаданных). Представленные подходы могут быть полезны для разработки эффективных систем хранения и передачи визуальных данных.
Ключевые слова: вариационные автокодировщики, генеративные модели, сжатие изображений, глубокое обучение, нейросетевые архитектуры, восстановление данных, условные модели
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
В данной статье рассматривается проблема планирования задач в производственных системах с несколькими машинами, работающими параллельно. Предложены четыре подхода к решению этой задачи: чистый метод Монте-Карло с поиском по дереву (Monte Carlo Tree Search, MCTS), гибридный агент MCDDQ, сочетающий обучение с подкреплением на основе Double Deep Q-Network (DDQN) и Monte Carlo Tree Search (MCTS), усовершенствованный агент MCDDQ-SA, интегрирующий алгоритм имитации отжига (Simulated Annealing, SA) для повышения качества решений, а также жадный алгоритм (Greedy). Разработана модель среды, учитывающая скорости машин, длительности задач. Проведено сравнительное исследование эффективности методов на основе метрик makespan (максимальное время завершения) и idle time (время простоя). Результаты демонстрируют, что MCDDQ-SA обеспечивает наилучший баланс между качеством планирования и вычислительной эффективностью за счет адаптивного исследования пространства решений. Представлены аналитические инструменты для оценки динамики алгоритмов, что подчеркивает их применимость в реальных производственных системах. Статья предлагает новые перспективы для применения гибридных методов в задачах управления ресурсами.
Ключевые слова: машинное обучение, Q-обучение, глубокие нейронные сети, MCTS, DDQN, имитация отжига, планирование, жадный алгоритм
2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
В статье рассматривается разработка чат-бота «Служба-02», предназначенного для приема и регистрации заявлений о преступлениях, об административных правонарушениях и происшествиях в полиции. Описывается алгоритм работы чат-бота, его архитектура и основные функциональные возможности. Особое внимание уделяется преимуществам использования чат-бота для повышения оперативности и качества взаимодействия граждан с правоохранительными органами. Анализируются этапы разработки, а также перспективы дальнейшего развития системы. Статья подчеркивает значимость цифровизации в работе полиции и её влияние на улучшение уровня общественной безопасности.
Ключевые слова: чат-бот, дежурная часть, МВД России, полиция, цифровизация, служба-02, органы внутренних дел, Telegram
В статье рассматривается применение методов симплексного планирования эксперимента для определения оптимального состава композиционных строительных материалов. Композиционные строительные материалы являются многокомпонентными системами, поэтому их свойства зависят от большого количества разнообразных по своей природе и влиянию факторов. Использование ортогональных планов не способно адекватно описать опытные данные при широком диапазоне варьирования факторов. Поэтому в статье предлагается использовать симплекс-решетчатые планы Шеффе. Была разработана модель полного третьего порядка для определения оптимального состава наполненного цементного композита, записано уравнение регрессии. Адекватность уравнения подтверждена в контрольных точках плана по критерию Стьюдента. Предложенный метод планирования может быть использован для оптимизации состава многокомпонентных систем.
Ключевые слова: многокомпонентная система, методы оптимизации, композиционный строительный материал, планирование эксперимента, симплексные планы, полином Шеффе, уравнение регрессии
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.1.5 - Строительные материалы и изделия
Идентифицируются основные дефекты ж/б конструкций, ущерб дефектов характерируются по степени влияния на основе показателей качества строительных конструкций, создаётся математическая модель оценки риска и ущерба, проводятся экспертные опросы на характер условий вероятности возникновения дефектов и приведения их к ущербу, представляется алгоритм внедрения результатов на строительную площадку.
Ключевые слова: оценка рисков, условия вероятности, бетонные работы, риск-ориентировочный подход, идентификация рисков
2.1.1 - Строительные конструкции, здания и сооружения , 2.1.7 - Технология и организация строительства
В статье рассмотрены ключевые аспекты, связанные с процессом принятия управленческих решений и формированием управленческого воздействия в условиях неопределенности, сопряженных с риском, в такой сложной и многочисленной социальной организационной системе, как органы внутренних дел, когда субъект управления не располагает достоверными сведениями (либо не в полной мере обладает ими) о текущем состоянии оперативной обстановки. Рассмотрено и проиллюстрировано применение основных типов критериев выбора и формализованных моделей определения взаимосвязи между панируемыми организационными мероприятиями и результатами их реализации при наличии неопределённых факторов, влияющих на принятие эффективных решений в ситуациях стремительного изменения элементов оперативной обстановки и нерационального использования имеющихся в органах внутренних дел ресурсов. На конкретных примерах продемонстрирован механизм нахождения оптимального управленческого решения в сфере обеспечения правопорядка и общественной безопасности, обозначены существующие проблемы выбора решения в условиях риска и неопределённости и предложены пути их разрешения, сделан анализ относительно полученных результатов проведенного исследования.
Ключевые слова: принятие решений в условиях риска и неопределенности, управленческие решения, управленческая деятельность, ситуационное управление, органы внутренних дел, правоохранительная деятельность, информационно-телекоммуникационные технологии, информация
В данном эксперименте реализуется решатель (NEAT) и симулятор (объект тележки с обратным маятником), где решатель будет оказывать влияние на объект с целью удержать его в стабильном состоянии, т.е. не дать маятнику упасть. Основной задачей эксперимента является исследование возможности реализации симулятора реального физического объекта и использование его для определения целевой функции нейроэволюционного алгоритма NEAT. Решение данной задачи позволит реализовывать контроллеры на основе алгоритма NEAT, способные управлять реальными физическими объектами.
Ключевые слова: машинное обучение, нереволюционные алгоритм, генетические алгоритмы, нейронные сети
2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
В статье рассматривается проблема реконструкции мостовых сооружений, а именно восстановление грузоподъемности, снизившейся в процессе многолетней эксплуатации. Отмечена актуальность исследования, его цели и задачи. Предложена классификация конструкций усиления по различным признакам. Разобраны часто используемые на практике ввиду усилений мостов их достоинства и недостатки. Изложенный материал иллюстрирован фотографиями объектов. Представлен современный способ усиления на основе использования углеродного композита. Отмечены значительные недостатки этого способа для усиления мостов и его модификация, использующая натяжное устройство для закрепления и натяжения углеродных ламелей. Представлены основные выводы.
Ключевые слова: мост, усиление, реконструкция, шпренгель, углеродный композит, ламель, грузоподъёмность, несущая способность, натяжение
В статье рассматривается возможность применения программного комплекса ANSYS WORKBENCH к расчету неравномерности осадок фундаментов зданий. Неоднородность физико-механических свойств грунта, разница в толщине несущего слоя и другие факторы приводят к неравномерному развитию осадки. Это вызывает появление трещин в несущих конструкциях, а в худшем случае - разрушение части здания или здания в целом. Методы расчета осадок весьма сложны, однако использование возможностей современных компьютеров и программ компьютерного моделирования позволяет получить простое и точное решение таких задач. В программном пакете ANSYS произведена оценка деформаций фундамента на неоднородных грунтах. Предлагаемая методика может быть использована для количественной оценки неравномерности осадок фундаментов реальных зданий и сооружений.
Ключевые слова: ANSYS WORKBENCH, фундамент, неравномерная осадка, перекос, компьютерное моделирование, деформация, метод конечных элементов
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.1.1 - Строительные конструкции, здания и сооружения
Целью данной работы является реализация и сравнение генетических алгоритмов в рамках задачи обучения с подкреплением для управления неустойчивыми системами. Неустойчивой системой будет выступать объект CartPole Open AI GYM, который моделирует балансирование стержня, шарнирно-закрепленного на тележке, которая движется влево и вправо. Задачей является удержание стержня в вертикальном положении максимально продолжительное время. Управление данным объектом реализовано с помощью двух методов обучения: нейроэволюционный алгоритм (NEAT) и многослойный перцептрон с применение генетических алгоритмов (DEAP).
Ключевые слова: машинное обучение, нереволюционные алгоритм, генетические алгоритмы, обучение с подкреплением, нейронные сети
2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
В данной статье реализован алгоритм распознавания маркировки грузового контейнера на основе глубоких нейронных сетей. Основным преимуществом предложенного алгоритма – является отсутствие необходимости дополнительных преобразований изображения для локализации маркировки и сегментации символов. Для решения задачи локализации использовался алгоритм EAST. Для распознавания кода собственника и серийного номера контейнера были обучены модели нейронных сетей Faster R-CNN Resnet 50. В результате оценки точности работы алгоритма, были сделаны соответствующие выводы, а также сформулированы возможные варианты улучшения работы алгоритма.
Ключевые слова: машинное обучение, алгоритм, грузовые контейнеры, нейронная сеть, классификация изображений, распознавание
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
В данной статье описывается обучение нейронной сети для распознавания цифр номера грузового контейнера. В связи с отсутствием набора данных, содержащих грузовой контейнер, обучение производилось на наборе данных Street View House Numbers. Перед обучением модели набор данных был проанализирован и построены гистограммы, отражающие общую информацию о наборе данных. Обучение нейронной сети производилось на языке программирования Python с использованием библиотеки Tensorflow. Полученные результаты оценки точности работы модели, позволили сделать вывод о возможности использования набора данных и нейронной сети для решения задачи распознавания цифр грузового контейнера.
Ключевые слова: машинное обучение, распознавание цифр, грузовой контейнер, нейронная сеть, классификация изображений
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
Целью данной работы является реализация системы прогнозирования потребления электроэнергии на пищевом производстве и выбор наиболее подходящего метода обучения модели прогнозирования. В нашем исследовании была реализована система прогнозирования потребления электроэнергии на основе потоковых данных, получающая их в «реальном времени». Система создана по принципу микросервисной архитектуры, где были реализованы сервис сбора данных с счетчиков, сервис агрегации данных и сервисы прогнозирования: с использованием классического подхода к обучению на основе модели ARIMA и онлайн подхода к обучению с использованием онлайн-модели HATR, результаты работы которых были сравнены с помощью тестов на прогнозирование аномальных значений и прогнозирование в условиях смены концепта данных, или дрейфа концепций.
Ключевые слова: машинное обучение, онлайн-обучение, онлайн-модель, дрейф концепций, дрейф данных
2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
В статье рассматриваются аспекты применения программного пакета ANSYS WORKBENCH к расчету конструкций на упругом основании. Применение программ информационного и компьютерного моделирования, а также использование возможностей современных компьютеров позволяет получить более точное решение таких задач. С использованием метода конечных элементов и программного пакета ANSYS произведен расчет деформаций балки, лежащей на упругом винклеровском основании. Предлагаемая методика может быть использована для расчета осадок фундаментов реальных зданий и сооружений
Ключевые слова: ANSYS WORKBENCH, упругое основание, балка, компьютерное моделирование, деформация, метод конечных элементов, гипотеза Винклера
05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ ,
В России эксплуатируется более 42 тысяч мостов на автодорогах. Большая часть мостового парка построен в прошлые годы. Мосты стареют, накапливают разрушения и дефекты и постепенно перестают удовлетворять предъявляемым к ним требованиям по безопасности, долговечности и грузоподъемности. Необходимо большие силы и средства тратить на поддержание стабильно рабочего состояния всех эксплуатируемых мостов. Использование современных средств наблюдения позволит экономить финансовые и временные ресурсы. Такими средствами наблюдения и сбора информации могут быть беспилотные летательные аппараты: разного рода и конструкции квадрокоптеры и дроны. Осмотр с помощью квадрокоптера одного из городских путепроводов показал высокую эффективность и качество полученной информации. На основании полученных данных можно судить о техническом состоянии объекта. Разумеется, выявленные при осмотре особенно опасные дефекты впоследствии должен осмотреть специалист для принятия окончательного решения. В статье приведены фотоматериалы, полученные современным способом сбора данных, приведены достоинства применения квадрокоптеров в обследовании мостов и технические характеристики оборудования.
Ключевые слова: эксплуатация сооружений, осмотр, обследование, мостовые сооружения, квадрокоптеры, дроны, дефекты, разрушение, мостовое полотно