Найти

Результаты поиска

• СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ПРОПУЩЕННЫХ ДАННЫХ

  А. А. Сорокин , А. В. Дагаев , И. М. Бородянский

  2020-11-22

  Аннотация ▼

  В последние десятилетия качественно развиваются методы системного анализа,
  что связано с увеличением скорости технического развития, уплотнением временных про-
  цессов, быстрым ростом накапливаемой информации и новыми возможностями вычисли-
  тельной техники. К этим методам относятся методы анализа большого объема данных,
  методы добычи данных, методы аналитического моделирования, методы параллельной
  обработки данных, нейросетевые методы, методы прогнозирования и другие. Представ-
  ленные методы позволяют быстро и качественно обрабатывать разнородные кластеры
  информации, аккумулировать и синтезировать данные, обобщать и классифицировать
  информацию. К последним из представленных методов относятся методы интерполяции и
  экстраполяции потерянной, поврежденной или неполученной информации. Данные методы
  позволяют структурировать, восстанавливать и моделировать информацию на основе
  статистических данных, математических и алгоритмических методов. Таким образом в
  статье рассматривается проблема восстановления пропущенных данных в графических и
  сложных объектах. Приводятся литературные источники по рассматриваемым задачам.
  В них приводится обширная информация по рассматриваемой тематике: представлены
  генетические алгоритмы используемые для пространственной интерполяции; рассмотре-
  но решение задач неоднородности интерполяции сейсмических данных; описано использование сплайн-аппроксимации для расчета характеристик нелинейных электронных компо-
  нентов; разобран метод построения модели трехмерных параметрических рациональных
  тел с помощью обобщенной интерполяции Безье, что позволяет моделировать форму тела
  и анизотропное пространство; описаны методы применяющие нечеткие линейные уравне-
  ния, которые широко распространены в компьютерном зрении; исследован метод адап-
  тивной интерполяции на основе градиента учитывающий локальный градиент исходного
  изображения. В статье выполняется сравнение нескольких распространенных методов
  интерполяции и реставрации данных, таких как: билинейная интерполяция, поверхность
  Безье. Кратко описывается каждый метод и особенности его применения в рамках прове-
  денного эксперимента. Приводится результат серии экспериментов с представленными
  методами с различным количеством испытаний. В заключении делаются выводы о рацио-
  нальности выбора одного из предложенных методов без применения длительного натурно-
  го эксперимента в каждом случае

• ТРАНСФОРМАЦИЯ И АНАЛИЗ ИНФОРМАЦИИ ПРИ СОЗДАНИИ БАЗЫ ДАННЫХ УЧАСТНИКОВ ВЕЛИКОЙ ОТЕЧЕСТВЕННОЙ ВОЙНЫ 1941–1945 ГОДОВ МЕМОРИАЛЬНОГО КОМПЛЕКСА «ДОРОГА ПАМЯТИ» ГЛАВНОГО ХРАМА ВООРУЖЕННЫХ СИЛ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ НА ОСНОВЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦ

  С.А. Боцвин С.А., В.А. Хватков

  2021-11-14

  Аннотация ▼

  Сохранение исторической памяти об участниках Великой Отечественной войны
  1941–1945 годов является задачей мирового уровня, которая должна сберечь правду о са-
  мой страшной войне и подвиге нашего народа. В современных условиях привлечение инте-
  реса к истории, традициям и наконец признанию своего долга перед ушедшими поколения-
  ми требует современных методов. Одним из таких методов является трансформация
  информация, которая позволяет представить эту информацию в таком виде, чтобы она
  могла быть использована наиболее эффективно. При этом основной целью при трансфор-
  мации исторических данных заключается в оптимизации их представлений и форматов и
  не изменении информационного содержания. Представленные алгоритмы трансформации
  и анализа информации при создании базы данных участников Великой Отечественной вой-
  ны были направлены на максимальное сохранение исторической ценности и достоверности
  информации. Для достижения этой цели рассмотрены компьютерные методы обработки
  информации для нормализации и консолидации персональных данных, полученных из различ-
  ных источников. Проведен анализ содержания сведений в архивных документах с пред-
  ставлением статистических данных по количеству документов (записей) из различных
  источников (архивов, базах данных, информационных ресурсов и т.п.) и описан порядок
  перевода информации из архивных документов в электронный вид, который был применен
  на практике. На основании анализа сведений построены диаграммы содержания
  персональных сведений в архивных источниках, представлены этапы систематизации и
  приведения к единому формату записей обобщенного информационного массива, а также
  порядок объединения и удаления дублирующих записей. Для возможности использования
  вдругих проектах подробно изложен алгоритм консолидации данных, полученных из
  различных источников, и постороена его блок-схема. Кроме того описаны примененные
  алгоритмы нечеткого поиска, которые позволили минимизировать ошибки в записях, а
  также алгоритмы сравнения изображений для поиска дубликатов по фотографиям. Все
  приведенные алгоритмы позволили собрать воедино информацию, содержащуюся на раз-
  личных носителях, имеющую разные структуры и географическое положение. Созданный
  информационный ресурс позволяет колоссально сократить ресурсы необходимые для поиска нужных сведений, в том числе доступ к которым был ограничен или вообще отсутст-
  вовал. Дальнейшее усовершенствование алгоритмов нормализации и консолидации инфор-
  мации может послужить основой для миграции данных из устаревших в перспективные
  системы, а также для формирования информационных ресурсов из имеющихся разнород-
  ных архивных фондов.

• РАЗРАБОТКА РАСПРЕДЕЛЕННОЙ СИСТЕМЫ УПРАЛВЛЕНИЯ ТЕПЛОВЫМИ ПРОЦЕССАМИ ГИДРАВЛИЧЕСКОГО ПРЕССА

  А.Л. Ляшенко

  2021-12-24

  Аннотация ▼

  Рассмотрена необходимость регулирования температуры теплоносителя в гидрав-
  лических прессах, обеспечивающих горячее склеивание фанеры, регулирование давления в
  каналах пресса и поддержания технологических параметров на заданном уровне. В качест-
  ве объекта управления рассмотрен колонный гидравлический пресс П-714-Б для горячего
  склеивания фанеры, установленный на Усть-Ижорском фанерном комбинате. В статье
  представлено описание колонного гидравлического пресса. Для мониторинга параметров
  представленной установки фанерного производства, предлагается рассмотреть нагрева-
  тельные плиты пресса и пакеты фанеры как объект с распределенными параметрами.
  Для разработки математической модели объекта управления была рассмотрена функцио-
  нальная схема данного устройства с основным оборудованием и технологическими пото-
  ками теплоносителя. Разработана методика моделирования объектов данного класса как
  объектов с распределёнными параметрами. Рассмотрение процессов, протекающих в каналах нагревательных плит, позволило составить дифференциальные уравнения движения,
  описывающие течение рабочей среды в системе каналов. Разработанная методика мате-
  матического моделирования распространения тепла в нагревательных плитах пресса и
  пакетах фанеры позволила составить математическую модель для рассматриваемого
  объекта. Данная математическая модель получилась достаточно сложной, и решить
  полученную систему дифференциальных уравнений в частных производных аналитически
  (выделить передаточную функцию) не представляется возможным. Для численного анали-
  за рассматриваемого объекта управления были составлены дискретная модель уравнений
  и вычислительный алгоритм. В процессе составления дискретных моделей были решены
  задачи «стыковки» граничных условий, обеспечения устойчивости вычислительной схемы и
  выбраны шаги дискретизации по пространственным переменным. Для компьютерного
  моделирования было специально разработано программное обеспечение. С его помощью
  были рассчитаны значения температур в контрольных точках. Представленная матема-
  тическая модель позволила произвести численный эксперимент, в результате которого
  были получены частотные характеристики исследуемого объекта. Данные характеристи-
  ки были использованы при синтезе распределенного высокоточного регулятора.

• ОЦЕНКА ВОЗДЕЙСТВУЮЩИХ ФАКТОРОВ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ В РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭНЕРГОСИСТЕМЕ С УЧЕТОМ РЕЖИМА ЕЕ ЭКСПЛУАТАЦИИ

  Н. К. Полуянович , М. Н. Дубяго

  2022-05-26

  Аннотация ▼

  Статья посвящена исследованиям вопросов оценки воздействующих факторов и про-
  гнозирования электропотребления в региональной энергосистеме с учетом режимов ее
  эксплуатации. Проведен анализ существующих методов прогнозирования энергопотребле-
  ния. Обоснован выбор метода прогнозирования с использованием искусственной нейронной
  сети. Рассмотрен алгоритм создания нейросети для краткосрочного прогноза электриче-
  ской нагрузки. Актуальность работы обусловлена требованиями действующего законода-
  тельства к прогнозированию электропотребления для решения задачи поддержания балан-
  са мощностей между генерирующей стороной и потреблением электрической энергии.
  При этом одной из основных задач, связанных с генерацией электрической энергии и ее
  потреблением, является задача поддержания баланса мощностей. С одной стороны, при
  увеличении плановой нагрузки могут возникнуть перебои в поставке электроэнергии, с дру-
  гой стороны, уменьшение электропотребления приведет так же к уменьшению КПД элек-
  тростанций, и в конечном счете – к повышению стоимости на электроэнергию как для
  субъекта оптового рынка электроэнергии, так и для конечного потребителя. Разработан-
  ная нейросетевая модель (НС) модель сводит задачу краткосрочного прогнозирования
  электропотребления к поиску матрицы свободных коэффициентов посредством обучения
  на имеющихся статистических данных (активная и реактивная мощность, температура
  окружающей среды, дата и индекс дня). Полученная НС модель краткосрочного прогнози-
  рования электропотребления участка районной электрической сети 10 кВ, учитывает
  факторы: – времени, – метеорологических условий, – отключений отдельных питающих
  линий электропередач, – режима работы потребителей электроэнергии. Получены про-
  гнозные оценки электропотребления энергосистемы по данным потребляемой электро-
  энергии наружной температуры, типу дня и т.д. Модель прогнозирования величины, по-
  требляемой активной и реактивной мощности вполне работоспособна, однако на данном
  этапе все еще имеет довольно высокий уровень погрешности прогнозирования. Для повы-
  шения точности прогнозирования необходимо увеличить базу данных, составляющих обу-
  чающую выборку, т.к. на данный момент имеющиеся данные охватывают временной про-
  межуток длиной лишь 3–4 месяца. Результаты анализа показали, что наибольшие трудно-
  сти вызывает прогнозирование потребления реактивной мощности.

• МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ТЕКСТОВЫХ ДАННЫХ (ОБЗОР)

  В.В. Бова , Ю.А. Кравченко , С.И. Родзин

  2022-11-01

  Аннотация ▼

  Рассматривается одна из важных задач искусственного интеллекта – машинная об-
  работка естественного языка. Решение данной задачи на основе кластерного анализа по-
  зволяет выявлять, формализовывать и интегрировать большие объемы лингвистической
  экспертной информации в условиях информационной неопределенности и слабой структу-
  рированности исходных текстовых ресурсов, полученных из различных предметных облас-
  тей. Кластерный анализ является мощным средством разведочного анализа текстовых
  данных, позволяющий провести объективную классификацию любых объектов, которые
  охарактеризованы рядом признаков и имеют скрытые закономерности. Проведен обзор и
  анализ современных модифицированных алгоритмов агломеративной кластеризации CURE,
  ROCK, CHAMELEON, неиерархической кластеризации PAM, CLARA и алгоритма аффинно-
  го преобразования, используемых на различных этапах кластеризации текстовых данных,
  эффективность которых проверяется экспериментальными исследованиями. В работе
  обоснованы требования к выбору наиболее эффективного метода кластеризации для ре-
  шения задачи повышения эффективности интеллектуальной обработки лингвистической
  экспертной информации. Также в работе рассмотрены способы визуализации результатов
  кластеризации для интерпретации кластерной структуры и зависимостей на множестве
  элементов текстовых данных и графические средства их представления в виде дендо-
  грамм, диаграмм рассеивания, диаграмм сходства VOS и карт интенсивности. Для сравне-
  ния качества работы алгоритмов использовались внутренние и внешние метрики эффек-
  тивности: «V-мера», «Adjusted Rand index», «Силуэт». На основании проведенных экспери-
  ментов выявлено, что необходимо использовать гибридный подход, в котором для перво-
  начального выбора числа кластеров и распределения их центров использовать иерархиче-
  ский подход, основанный на последовательном объединении и максимизации близости дан-
  ных ограниченной выборки, когда нет возможности выдвинуть гипотезу о начальном ко-
  личестве кластеров. Далее подключать алгоритмы итерационной кластеризации, обеспе-
  чивающие высокую устойчивость по отношению к шумовым признакам и наличию выбро-
  сов. За счет гибридизации повышается эффективность работы алгоритмов кластериза-
  ции. Результаты исследований показали, что для повышения вычислительной эффективно-
  сти и преодоления чувствительности при инициализации параметров алгоритмов класте-
  ризации для оптимизации параметров модели обучения и поиска глобального оптимального
  решения необходимо использовать метаэвристические подходы.

• ИДЕНТИФИКАЦИЯ КЛЮЧЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ НА ОСНОВЕ СБОРА И АНАЛИЗА ДАННЫХ ИЗ ОТКРЫТЫХ РУССКОЯЗЫЧНЫХ ИСТОЧНИКОВ

  А.Г. Бондаренко , А.Г. Кравец

  144-159

  2025-07-24

  Аннотация ▼

  Данная статья посвящена разработке и апробации нового подхода к сбору, обработке и анализу открытых данных на русском языке для идентификации ключевых технологических направлений. Для решения задачи формирования и последующего анализа структурированных датасетов разработаны и программно реализованы методы веб-скрейпинга, обработки естественного языка и анализа временных рядов. Описанный в статье подход впервые применен для извлечения и структурирования информации из научных статей, новостных ресурсов и патентной документации на русском языке. В результате анализа полученного датасета научных публикаций выделены 30 наиболее часто упоминаемых биграмм и столько же триграмм технологических терминов.
  На основе анализа частотности биграмм и триграмм выделены ключевые технологические термины, которые затем использованы для комплексной фильтрации по ключевым технологиям. Комплексная фильтрация позволила осуществить поиск русскоязычных патентов и их сбор для дальнейшего анализа. В результате предварительной обработки полученной патентной информации сформированы временные ряды патентной активности. Программная система идентификации ключевых технологий реализована на JavaScript и Python с использованием библиотек Selenium и BeautifulSoup для веб-скрейпинга, NLTK и Scikit-learn для обработки и анализа текстовых данных. Исследование динамики развития ключевых технологий во времени позволило выявить периоды интенсивной патентной деятельности и снижения интереса к той или иной технологии. Результаты, изложенные в статье, создают основу для дальнейшей разработки методов машинного обучения с целью прогнозирования технологического развития и выявления перспективных направлений прикладных исследований.

• СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К МОНИТОРИНГУ И ПРОГНОЗИРОВАНИЮ ПРИРОДНЫХ ПОЖАРОВ: ОБЗОР И КОНЦЕПЦИЯ АВТОНОМНОЙ СИСТЕМЫ НА БАЗЕ БПЛА

  Н.Д. Болдырев , В. В. Гилка , А.С. Кузнецова , Д.А. Морозов

  58-80

  2025-12-30

  Аннотация ▼

  Природные пожары ежегодно наносят серьёзный урон экосистемам, экономике и безопасности населения, а своевременное обнаружение возгораний и прогнозирование их развития повышает оперативность реагирования на угрозу и позволяет оптимально распределять ресурсы при ликвидации чрезвычайных ситуаций (ЧС). Существующие методы мониторинга ограничены скоростью обнаружения очагов возгорания и оперативностью их дальнейшего распростанения, что снижает эффективность действий спасательных служб. Для решения данной проблемы могут использоваться гетерогенные источники данных, включая беспилотные летательные аппараты (БПЛА), распределённые датчиковые сети, мобильные комплексы полевого наблюдения, наземные тепловизионные станции и т.д., которые могут способствовать проведению более точного анализа текущей обстановки и повышению достоверности прогнозных моделей распространения пожаров. Целью исследования стала разработка концепции автоматизированного подхода к мониторингу и прогнозированию природных пожаров на основе беспилотных летательных аппаратов. Мы считаем, что такой подход сумеет повысить оперативность обнаружения очагов возгорания и точность прогнозирования их распространения. Задачи включают анализ существующих методов мониторинга, формирование концепции системы, интегрирующей многоспектральную съёмку, оптимизированную передачу данных, автоматическую сегментацию и прогнозирование на основе машинного обучения, а также обеспечивающей взаимодействие оператора и специалистов по оповещению. В работе использовались методы сбора, анализа и передачи данных с БПЛА, обработка многоспектральных изображений, машинное обучение и нейронные сети для детекции очагов возгорания, алгоритмы сегментации изображений и имитационное моделирование для прогнозирования распространения огня, визуализация данных для поддержки принятия решений оператором и администратором, логирование и анализ результатов для обучения моделей, программная инженерия и технологии человеко-машинного взаимодействия. Система сократит время обнаружения и прогнозирования пожаров, предоставит возможность оператору запускать несколько дронов одновременно и автоматизирует обработку получаемых с них данных. Автоматизация процессов позволит сократить время реакции на ЧС и численность персонала, улучшить распределение ресурсов, повысить точность прогнозов и своевременность информирования экстренных служб. Это поможет снизить ущерб от природных пожаров и повысить безопасность населения и экосистем. Несмотря на существующие успехи, достигнутые в решении этой задачи, комплексная система, концепция которой описывается в данной статье, пока не существует в полной мере ни в России и странах СНГ, ни в западных и азиатских странах. Хотя отдельные компоненты, такие как БПЛА для мониторинга и искусственный интеллект (ИИ) для анализа данных, уже активно используются, интегрированного решения, которое бы объединяло все элементы (управление дронами, прогнозирование распространения огня в режиме, приближенном к реальному времени, передача данных и взаимодействие с экстренными службами), на данный момент нет. Эта концепция представляет собой новый подход, который может стать прорывной технологией для борьбы с природными катастрофами