ivdon3@bk.ru
В данной работе рассматриваются методы оценки собственного положения по видеоизображению. Предлагается надежный двухэтапный алгоритм восстановления структуры сцены по ее наблюдаемым видеоизображениям. В предлагаемом алгоритме на этапе извлечения и сопоставления признаков используется случайная выборка на основе разрезов графа соседства для отбора наиболее вероятных совпадающих пар признаков, На этапе нелинейной оптимизации применяется улучшенный алгоритм оптимизации с адаптивным коэффициентом затухания и динамической регулировкой доверительной области. По сравнению с классическим алгоритмом Левенберга-Маркарда (Levenberg-Marquard, LM), глобальная и локальная сходимость могут быть лучше сбалансированы. Для упрощения решений системы на этапе групповой настройки используется метод дополнения Шура, позволяющий существенно сократить объем вычислений. Проведенные эксперименты подтвердили работоспособность и эффективность предложенного алгоритма.
Ключевые слова: 3D-реконструкция, граф-разрез, структура из движения (SfM), RANSAC, оптимизация настройки пучка, алгоритм Левенберга-Марквардта, надежное сопоставление признаков
Статья посвящена разработке и экспериментальной проверке внешнего механизма балансировки нагрузки для кластеров серверов, обслуживающих распределённую образовательную сеть. Предложен гибридный подход, сочетающий классические методы (Round Robin, Least Connections) с эволюционным поиском на базе генетического алгоритма. На модельном уровне показано, как задача распределения сеансов пользователей формулируется через минимизацию максимальной загрузки и ограничение задержек. Разработанное решение реализовано целиком на отечественном технологическом стеке — кластерах серверов платформы «1С:Предприятие», контейнерах Docker и интеграционной шине «1С:Шина». Экспериментальное исследование демонстрирует, что новая логика распределения повышает устойчивость системы при колебаниях трафика, снижает задержки для пользователей и рациональнее использует резервные ресурсы, при этом не создавая заметной дополнительной нагрузки на управляющие узлы. Работа подтверждает практическую пригодность эволюционных методов в задачах онлайн-балансировки.
Ключевые слова: балансировка нагрузки, кластеры серверов, генетический алгоритм, имитационное моделирование, 1С:Шина
В работе рассмотрена облегченный модифицированный вариант нейронной сети YOLO-v5, который используется для распознавания объектов дорожной сцены в задаче управления беспилотным автомобилем. В предложенной модели слой субдискретизации (пулинга) заменён на модуль ADown с целью снижения сложности модели. Добавлен модуль C2f в качестве модуля извлечения признаков, чтобы повысить точность за счет объединения признаков. Приведены эксперименты с использованием сцен заснеженных дорог и показана эффективность предложенной модели для распознавания объектов.
Ключевые слова: распознавание объектов дорожной сцены, YOLOv5, Adown, C2f, глубокое обучение, слой субдискретизации, нейронной сети, облегченная сети, набор данных
Целью статьи является изучение возможности влияния разнообразных факторов, оказывающих воздействие на процесс ликвидации аварии водопровода на основе его моделирования методами нечеткой логики. В статье обсуждаются различные варианты по управлению процессом ликвидации аварии водопровода и в ходе анализа определяется комплекс качественных параметров, которые используются в модели нечёткого вывода на основе метода Мамдани. Для построения математической модели с помощью группы экспертов были сформулированы 37 продукций, благодаря чему модель может работать с выделенными качественными переменными как с количественными и отслеживать изменения, которые происходят в процессе. Результатом цикла логического вывода является чёткое значение параметров, описывающих возможные действия, необходимые для ликвидации аварии. Полученная математическая модель позволяет анализировать входные параметры на качественном уровне, даёт на выходе качественное представление получаемого результата, что повысит эффективность действий, направленных на ликвидацию аварии водопровода. Качество функционирования описываемой модели верифицируется группой экспертов.
Ключевые слова: фаззификация, дефаззификация, метод Мамдани, системный анализ, нечеткая логика, качественные параметры, авария водопровода, математическая модель
Статья посвящена изучению возможностей автоматической транскрибации и анализа аудиозаписей телефонных разговоров сотрудников отдела продаж с клиентами. Актуальность исследования связана с ростом объема голосовых данных и потребностью в их быстрой обработке в организациях, деятельность которых тесно связана с продажей своих продуктов или услуг клиентам. Автоматическая обработка аудиозаписей позволит провести проверку качества работы сотрудников call-центров, определяя допущенные нарушения в скриптах разговоров с клиентами. Предложенное программное решение основано на использовании модели Whisper для распознавания речи, библиотеки pyannote.audio для диаризации спикеров, а также библиотеки RapidFuzz для организации нечёткого поиска при проведении анализа строк. В ходе экспериментального исследования, проведенного на базе разработанного программного решения, было подтверждено, что использование современных языковых моделей и алгоритмов позволяет добиться высокой степени автоматизации обработки аудиозаписей и может использоваться в качестве инструмента предварительного контроля без участия специалиста. Полученные результаты подтверждают практическую применимость используемого авторами подхода для решения задач контроля качества в отделах продаж или call-центрах.
Ключевые слова: call-центр, аудиофайл, распознавание речи, транскрибация, диаризация спикеров, классификация реплик, обработка аудиозаписей, Whisper, pyannote.audio, RapidFuzz
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Работа посвящена разработке автоматизированной системы для принятия градостроительных решений в рамках комплексной жилой застройки. Система ориентирована на достижение рентабельности для застройщика и максимальных социально-экономических эффектов для города. Исследование включает системный анализ взаимодействия ключевых сторон, создание модели многокритериальной оптимизации для баланса их интересов и формализацию выбора земельных участков. Применены предметно-ориентированное проектирование (DDD), метод анализа иерархий и методы оптимизации. Разработаны таксономическая модель взаимодействия и финансовая модель для оценки и автоматизации расчетов, формирующие основу стратегических решений.
Ключевые слова: автоматизированная система принятия решений, концептуальная таксономическая модель, математическая модель, экономическая модель, весовые коэффициенты, комплексная жилая застройка, рентабельность, дескрипционная логика
Статья посвящена проблемам интеграции и обработки разнородных данных в условиях цифровой трансформации как внутри одной компании, так и при организации взаимодействия между различными участниками бизнес-процессов. Основное внимание уделено вопросам совместной работы компаний-производителей оборудования и промышленных предприятий, подчеркивается важность согласования и преобразования данных при взаимодействии гетерогенных информационных систем. Рассматривается проблема интеграции исторических данных, сложности, возникающие при переходе на новую инфраструктуру, и предлагается способ решения по аналогии с принципами работы открытых стандартов, таких как OpenCL. Особое внимание уделяется необходимости предоставления полных и непротиворечивых данных, разработке эффективных механизмов семантической интеграции и использованию онтологических подходов для устранения трудностей при сопоставлении и интерпретации разнородных данных. Подчеркивается важность постоянного обновления словаря метаданных и формирования связей между различными источниками данных для обеспечения качественной и надежной интеграции. Рассматриваемые подходы направлены на создание устойчивых механизмов обмена информацией между различными участниками бизнеса для принятия управленческих решений.
Ключевые слова: цифровая трансформация, гетерогенные системы, онтология, семантическая интеграция, метаданные, маппинг данных
В статье изложены основные принципы применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения на нефтеперерабатывающих заводах. Рассмотрены преимущественные характеристики языка программирования Python при организации сбора данных с технологических установок, обработке больших данных, построении и валидации моделей прогнозирования. Проанализированы основные библиотеки Python по работе с данными на всех этапах жизненного цикла моделей машинного обучения (Pandas, Matplotlib, Scikit-learn и другие). Особое внимание уделено задаче оптимизации энергопотребления и повышения эффективности работы нефтеперерабатывающих предприятий за счет автоматизации прогнозирования работы их оборудования.
Ключевые слова: машинное обучение, искусственный интеллект (ИИ), интеллектуальный анализ данных, Python, Scikit-learn, прогнозирование, энергопотребление, нефтепереработка, нефтегазовая отрасль, нефтеперерабатывающий завод
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.8.4 - Разработка и эксплуатация нефтяных и газовых месторождений
Данная работа посвящена построению робастной системы визуально-инерциальной одометрии беспилотного автомобиля, использующей бинокулярные камеры и инерциальные датчики в качестве источников информации. Система основана на модифицированной структуре системы VINS-FUSION. Для лучшего баланса количества и качества точек отслеживания предложено использовать два типа особых точек. Для фильтрации неверных совпадений особых точек предложено использовать несколько разных методов. Семантическая и геометрическая информация объединяются для быстрого удаления динамических объектов. Особые точки статических объектов используются для дополнения точек отслеживания. Предлагается многослойный механизм оптимизации для полного использования всех сопоставлений точек и повышения точности оценки движения. Результаты экспериментов демонстрируют эффективность системы.
Ключевые слова: робастная визуально-инерциальная одометрия, локализация, дорожная сцена, многоуровневый механизм оптимизации
В статье представлен метод адаптации телескопа-дальномера ТПЛ-1 для проведения фотометрических наблюдений искусственных спутников Земли (ИСЗ). Вместо штатной оптической системы использована комбинация камеры ZWO ASI294MM Pro и объектива "Юпитер-21М", установленных на монтировку телескопа. Разработано специальное крепление, обеспечивающее точную фокусировку, юстировку и стабильность системы. Метод сочетает доступность любительского оборудования с научной значимостью данных, открывая перспективы для образовательных проектов, мониторинга космического мусора и исследований динамики ИСЗ. Перспективы работы включают автоматизацию наблюдений и расширение списка наблюдаемых объектов.
Ключевые слова: фотометрия, искусственные спутники Земли, ТПЛ-1, адаптация оборудования, кривые блеска, мониторинг космических объектов
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
Статья посвящена рассмотрению ключевых вопросов, связанных с использованием методов машинного и глубокого обучения в сельском хозяйстве. Отдельное внимание уделено сферами применения данных технологий в различных процессах земледелия и выращивания культур. Кроме того, рассмотрены особенности использования глубокого обучения на практике на примере разработки рекомендательной системы, которая призвана сформировать предложения наиболее подходящих культур для выращивания в определенном регионе в следующем сезоне.
Ключевые слова: сельское хозяйство, урожай, искусственный интеллект, глубокое обучение, прогнозирование, модель, сезон, точность
В статье рассматривается разработанный авторами программный модуль, предназначенный для автоматической генерации программного кода на основе UML-диаграмм. Актуальность разработки данного модуля обусловлена ограничениями существующих зарубежных инструментов кодогенерации, связанными с функциональностью, удобством использования, поддержкой современных технологий, а также с их недоступностью на территории России. Модуль анализирует JSON-файлы, полученные экспортированием из онлайн-сервиса draw.io UML-диаграмм и преобразует их в код на выбранном языке программирования (Python, C++, Java) или в DDL-скрипты для СУБД (PostgreSQL, Oracle, MySQL). В качестве основных инструментов разработки были использованы язык Python и шаблонизатор Jinja2. Работа программного модуля продемонстрирована на примере небольшого проекта «Система управления библиотекой». В ходе исследования была проведена серия тестов по автоматической генерации кодов на основе типовых архитектур программно-информационных систем. Результаты тестов показали, что сгенерированный с помощью разработанного модуля код полностью соответствует исходным UML-диаграммам, включая структуру классов, связи между ними, а также конфигурацию базы данных и инфраструктуры (Docker Compose). Практическая значимость исследования заключается в том, что предложенная концепция генерации программного кода на основе визуальных моделей UML-диаграмм, построенных в популярном онлайн-редакторе draw.io, значительно облегчает разработку программно-информационных систем, и может быть использована в учебных целях.
Ключевые слова: генерация кода, автоматизация, python, jinja2, uml-диаграмма, json, шаблонизатор, парсинг, диаграмма классов, база данных, диаграмма развертывания
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В статье рассматриваются возможности анализа геополитических процессов в рамках методологии ситуационного анализа, использующей когнитивное моделирование. Дается общее описание ситуационного анализа, процесса построения сценариев развития событий, в котором выделяются два этапа: этап подготовительный (предсценарный), необходим для выполнения описательной и объяснительной функций прогнозных исследований и этап сценарный, предназначенный для содержательного и формального исследования, а также описания прогнозируемых процессов, построения моделей системы и подготовки всей необходимой информации для синтеза сценариев. Далее предлагается метод применения ситуационного анализа в рамках инструментария когнитивного моделирования варианта «сценария будущего» и его анализ с учетом всех вновь открывающихся «главных» факторов, отношений, обратных связей и динамики их изменений. При формировании сценария развития конкретной геополитической ситуации в рамках когнитивного моделирования этот метод может быть представлен наличием каузальной (функциональной) и логико-смысловой связи элементов или агентов действий и контрдействий. Интерпретируя логико-смысловое как структурное, а каузальное – как динамическое, получаем возможность структурно-динамического системного описания геополитической конфронтации с помощью языка когнитивных графов, т.е. показа графического выражения каузальных отношений между понятиями (факторами), характеризующими тот или иной геополитический процесс. При этом в рамках сценарного этапа выполняются следующие процедуры: анализ исходной геополитической ситуации, а именно, определение существенных факторов, составляющих схему внутренних связей и внешних взаимоотношений, их структурирование; определение структуры влияющих факторов; определение направлений и силы воздействия факторов (позитивное и негативное влияние); выбор базовых стереотипов или обобщенных моделей взаимодействий, отвечающих исходной ситуации; построение когнитивных моделей фактического состояния ситуации; определение тенденций развития ситуации, анализ динамики; перенос сценария на практическую основу.
Ключевые слова: геополитические процессы, ситуационный анализ, когнитивное моделирование, методика построение прогнозных сценариев
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Математическое моделирование сложных систем часто требует применения методов группировки переменных для построения эффективных моделей. В данной статье рассматривается задача построения однородной вложенной кусочно-линейной регрессии с группировкой переменных для моделирования штатной численности подразделений по защите информации. По пространственным данным за 2022 год построена соответствующая модель для Социального фонда России. В качестве независимых переменных используются данные о количестве сотрудников организации, электронных подписей, защищенных узлов, защищаемых ресурсов, общего числа структурных подразделений, отдельных зданий и специалистов службы ИТ.
Ключевые слова: защита информации, регрессионная модель, однородная вложенная кусочно-линейная регрессия, оценивание параметров, метод наименьших модулей, задача линейно-булева программирования, индексное множество, мощность множества, социальный фонд
Исследуются дифференциально-алгебраические уравнения для описания движения плоскопараллельного робота – манипулятора. Динамическая модель построена с использованием уравнения Лагранжа и метода подструктур. Рассматривается проекти-рование регулятора системы управления с использованием метода скользящего режима. Точность управления проверена на модели плоскопараллельного робота 3-RRR. Он состо-ит из трех кинематических цепей, в каждой из которых по два звена с тремя вращатель-ными сочленениями. Для исследования эффективности регулятора к многотельной сис-теме в качестве целевого движения применяется круговая траектория. Рассмотренная сис-тема управления плоскопараллельным роботом способна решать задачи передвижения и обеспечивать высокую точность позиционирования.
Ключевые слова: управление, плоскопараллельный робот, кинематические характеристики, динамическая модель, дифференциально-алгебраические уравнения, уравнение связи, регулятор, скользящий режим, функция Ляпунова, программная траектория
В данной статье представлен структурированный подход к развертыванию и интеграции Grafana, Loki и Alloy в средах Kubernetes. При выполнении работы использовался кластер, управляемый через Kubespray. Архитектура ориентирована на обеспечение внешней доступности, высокой отказоустойчивости и универсальности в применении.
Ключевые слова: мониторинг, орекестрация, контейнеризация,Grafana, Loki, Kubernetes, Alloy
В статье рассматриваются импульсные датчики положения (инкрементные энкодеры), их применение для определения угловой скорости и особенности их математического моделирования в составе регулируемых электроприводов с обратной связью по скорости. Описана компьютерная модель подобного датчика с системой определения угловой скорости.
Ключевые слова: инкрементный энкодер, датчик скорости, квадратурный декодер, моделирование электропривода, моделирование инкрементного энкодера, SimInTech
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
Изменение внешних условий, параметров функционирования объектов, взаимосвязей между элементами системы и связей системы с надсистемой приводит к снижению точности результатов моделей искусственного интеллекта, которое называется деградацией моделей. Снижение риска деградации моделей актуально для задач электроэнергетики, особенностью которых является многофакторные зависимости в сложных технических системах и влияние метеорологических параметров. Автоматическое обновление моделей с течением времени является необходимым условием формирования доверия пользователей к интеллектуальным системам прогнозирования. В данной статье представлена классификация видов дрейфа данных. Формализованы варианты решений, которые разработчикам необходимо принять при создании интеллектуальных систем для определения стратегии обновления прогнозных моделей, включая критерии запуска обновления, выбор моделей, оптимизацию гиперпараметров, выбор способа обновления и формирования наборов данных. Предложен алгоритм формирования стратегии автоматического обновления моделей искусственного интеллекта и даны практические рекомендации для разработчиков моделей в задачах прогнозирования временных рядов в электроэнергетике.
Ключевые слова: прогнозирование временных рядов, искусственный интеллект, машинное обучение, доверенная система искусственного интеллекта, деградация моделей, дрейф данных, дрейф концепции
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В этом исследовании представлен эффективный метод, основанный на зрении, для точной идентификации видов хищников по изображениям с камер-ловушек в охраняемых районах Уганды. Для решения проблем обнаружения объектов в естественной среде мы предлагаем новую многофазную архитектуру глубокого обучения, которая сочетает в себе извлечение различных признаков с концентрированным обнаружением краев. По сравнению с предыдущими подходами, наш метод обеспечивает точность классификации на 90,9%, что значительно сокращает количество обучающих рекламных выборок, выполняемых вручную. Фоновые пиксели были систематически отфильтрованы для улучшения работы модели в различных условиях окружающей среды. Эта работа является достижением как в области биологии, так и в области компьютерного зрения, демонстрируя эффективный и ориентированный на данные подход к автоматизированному мониторингу дикой природы, который поддерживает научно обоснованные меры по сохранению.
Ключевые слова: глубокое обучение, фотоловушка, сверточная нейронная сеть, набор данных, хищник, национальный парк Кидепо, дикая природа
В работе рассматривается кейс внедрения системы управления инцидентами IntraService в организации, работающей в сегменте цифровой инфраструктуры. Исследование сосредоточено на оценке изменений, произошедших в функционировании службы поддержки, на основе количественных и качественных индикаторов. Применяется метод сравнительного анализа эксплуатационных параметров до и после запуска системы, сопровождаемый экспертной интерпретацией внутренних процессов.
Ключевые слова: внедрение, система, инцидент, поддержка, автоматизация, платформа, организация, инфраструктура, процесс, интеграция
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
Приведен обзор современных подходов к изучению цифровых двойников и дана оценка состояния их внедрения в транспортной логистике. Показаны особенности процессов формирования цифровизации, выявлены барьеры и перспективы развития цифровых двойников в транспортно-логистической сфере. Проведен анализ и систематизированы подходы к определению понятия цифрового двойника, структуры и типологии цифровых двойников в логистике. Выделены отдельные перспективные направления и звенья цепочек поставок продукции, в которых цифровые двойники внедряются особенно активно. Сделаны выводы о том, что внедрение цифровых технологий и цифровых двойников в транспортной логистике может стать эффективным инструментом ее трансформации в современных условиях, если разработка и внедрение цифровых двойников будет осуществляться в рамках цепочек поставок продукции на основе кооперации промышленных компаний между собой и смежниками, при активной поддержке государства.
Ключевые слова: цифровые двойники, транспортно-логистические системы, цепочки поставки, интралогистика, цифровая цепочка
В статье рассматривается оценка пригодности данных солнечной радиации из атмосферного реанализа ERA5 для задач прогнозирования в условиях северных территорий. В качестве объекта анализа выбрана экспериментальная площадка станции Мухрино (Ханты-Мансийский автономный округ), оснащённая автономной системой электроснабжения. Проведён статистический анализ годового массива данных глобальной горизонтальной инсоляции, полученных с помощью платформы PVGIS. Рассмотрены сезонные и суточные особенности изменения инсоляции, построены профили распределения, выполнена оценка выбросов методом межквартильного размаха. Установлено, что данные характеризуются высокой изменчивостью и наличием большого количества нулевых значений, обусловленных полярными ночами и метеоусловиями. Выявленные особенности необходимо учитывать при построении моделей краткосрочного прогнозирования. Сделан вывод о приемлемом качестве данных ERA5 для использования в задачах прогноза генерации и потребления энергии в системах распределённого энергоснабжения.
Ключевые слова: ERA5, солнечная радиация, горизонтальная инсоляция, Крайний Север, статистический анализ, прогнозирование, анализ выбросов, возобновляемые источники энергии, энергоснабжение удаленных территорий, временные ряды, интеллектуальное управление генерацией
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
Рассматривается обработка результатов неравноточных измерений, представленных двоичным кодом и остатками. Приведена методика повышения точности результатов телеизмерений при передаче данных серией из измерения остатками совместно с двоичным кодом. Остатки дублируются в полусловах в слове данных. Демонстрируются результаты применения методики при одиночных искажениях бит данных для серии из трех измерений: измерение остатками, затем измерение в двоичном коде и еще одно измерение остатками. При обработке серии из трех измерений, с шагом по шкале, равным от единицы до половины модуля сравнения, повышается точность измерений при одиночной ошибке в бите в слове с двоичным кодом и слове с остатками по сравнению с передачей двоичным кодом.
Ключевые слова: телеизмерения, неравноточные измерения, остатки данных, дисперсия погрешности, точность измерений
В данной статье рассматривается применение сетей двунаправленной долговременной кратковременной памяти (Bi-LSTM) для генерации исходного кода. В исследовании анализируется, как Bi-LSTM обрабатывают последовательные данные в двух направлениях, собирая контекстную информацию как из прошлых, так и из будущих токенов для генерации синтаксически корректного и семантически согласованного кода. Представлен всесторонний анализ архитектур моделей, включая механизмы внедрения, сетевые конфигурации и уровни вывода. В исследовании подробно описываются процессы подготовки данных, особое внимание уделяется методам токенизации, которые позволяют сбалансировать объем словарного запаса с использованием терминологии, специфичной для предметной области. Методологии обучения, алгоритмы оптимизации и показатели оценки обсуждаются со сравнительными результатами по нескольким языкам программирования. Несмотря на многообещающие результаты, остаются проблемы с функциональной корректностью и генерацией сложной структуры кода. Будущие направления исследований включают механизмы внимания, инновационные архитектуры и усовершенствованные процедуры обучения.
Ключевые слова: генерация кода, глубокое обучение, рекуррентные нейронные сети, трансформаторы, токенизация
Статья посвящена разработке алгоритмов кластеризации данных с использованием несимметричных мер близости, актуальных в задачах с направленными взаимодействиями. Предложены два алгоритма: пошаговое формирование кластеров и модификация с итеративным уточнением центров. Проведены эксперименты, включая сравнение с методом k-медоидов. Результаты показали, что алгоритм с фиксированными центрами эффективен на малых данных, а алгоритм с пересчётом центров обеспечивает более точную кластеризацию. Выбор алгоритма зависит от требований к скорости и качеству.
Ключевые слова: кластеризация, несимметричные меры близости, алгоритмы кластеризации, итеративное уточнение, k-медоиды, направленные взаимодействия, адаптивные методы
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации