ivdon3@bk.ru
В статье представлен обзор наиболее актуальных вопросов, возникающих при массовом использовании светодиодных ламп в зданиях и сооружениях. Эта работа предваряет серию статей, посвященных исследованиям в данной области. Рассмотрены особенности эксплуатации применяемых в настоящее время в системах освещения электрических ламп. Показано влияние качества освещения на здоровье людей и воздействие ламп на электрическую сеть. Рассмотрены спектры излучений ламп и их ключевое отличие от естественного солнечного спектра. В статье представлено влияние характера нелинейности нагрузки электрических ламп на качество электропитания сети и её отдельных компонентов. Дана характеристика сроков службы энергосберегающих ламп.
Ключевые слова: освещение, светильники, лампы, спектр освещения, нелинейная нагрузка, гармонические искажения, продолжительность работы, светодиод, автоматический выключатель
2.1.10 - Экологическая безопасность строительства и городского хозяйства , 2.1.5 - Строительные материалы и изделия
В статье рассматривается задача построения непрерывной траектории перемещения на основе данных обратной связи в системах управления с прогнозированием внешней нагрузки. Предлагается использование интерполяции кубическими сплайнами Фергюссона. Предложенный подход обладает вычислительной эффективностью и применим в системах адаптивного управления, включая управление вращательными движениями в недетерминированной среде.
Ключевые слова: управление, прогнозирующие модели, MPC, внешняя нагрузка, интерполяция, сплайн, траектория движения объекта управления
2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
Системы биометрической аутентификации на основе электрокардиограммы (ЭКГ) обладают высокой степенью защиты от подделки благодаря физиологической уникальности сердечного сигнала. Однако их эффективность в динамических условиях реального мира — таких как носимые устройства или состояния, вызванные стрессом — часто снижается из-за шума, смещения электродов и внутрисубъектной вариативности сигналов. В данной работе предложена новая гибридная архитектура, направленная на повышение устойчивости системы и обеспечение высокой точности и надежности аутентификации в неблагоприятных условиях. Метод основан на интеграции вейвлет-анализа для подавления шума и глубокой нейронной сети для адаптивного распознавания признаков. Система включает этапы предварительной обработки сигнала, детекции комплекса QRS, моделирования отклонений и статистического сравнения, которое количественно оценивает морфологическое сходство между ЭКГ-шаблонами по амплитудным и формным характеристикам. Для классификации используется многоуровневая нейронная сеть прямого распространения (MLP), обученная на извлечённых признаках ЭКГ для выявления сложных нелинейных взаимосвязей между морфологией сигнала и личностью пользователя. Это обеспечивает адаптацию модели к изменяющимся условиям регистрации сигнала. Экспериментальная проверка на базе датасета ECG-ID показала точность 98,8 %, чувствительность 95 %, площадь под кривой (AUC) – 0,98 и низкий уровень ложных срабатываний. Предложенная система превосходит типичные решения для носимых ЭКГ-устройств, где точность обычно находится в диапазоне 90–95 %. Среднее время обработки одного цикла составляет около 8 секунд, что позволяет использовать метод для почти реального времени аутентификации в медицинских информационных системах, телемедицине и IoT-средах управления доступом. Результаты исследования формируют масштабируемую, адаптивную и устойчивую к шумам основу для биометрической аутентификации следующего поколения в реальных условиях эксплуатации.
Ключевые слова: биометрия на основе электрокардиограммы, вейвлет-разложение, детекция QRS-комплекса, нейронная сеть прямого распространения, классификация с глубоким обучением, устойчивая к шуму аутентификация, биометрическая безопасность
2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
В статье представлена архитектура и реализация интеллектуального программного комплекса (ИПК) для прогноза теплового сопротивления полупроводниковых приборов, в частности MOSFET-транзисторов, на этапе проектирования. Разработанная система сочетает физико-математическое моделирование многослойных теплопроводящих структур с методами машинного обучения, что позволяет осуществлять точный прогноз тепловых параметров на основе инженерных характеристик и конструкции корпуса. В ИПК реализован механизм автоматического дополнения неполных данных с использованием базы знаний о типовых параметрах отечественных и зарубежных приборов. Обучение моделей проведено на синтетически расширенной выборке, сформированной с учётом теплопроводностей конструктивных материалов и геометрии слоёв. Среди применённых алгоритмов — ансамбли случайных лесов и градиентного бустинга, а также нейросетевые модели. Проведён анализ важности признаков, выявлены ключевые параметры, определяющие, и продемонстрирована возможность применения ИПК для ранней оценки тепловых режимов в CAD- и CAE-средах.
Ключевые слова: тепловое сопротивление, MOSFET, машинное обучение, интеллектуальный программный комплекс, многослойная структура, предсказательная модель, CAD, теплопроводность
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
В статье рассматривается проблема контроля и управления в транспортных системах на примере процессов эксплуатации пассажирского железнодорожного подвижного состава с использованием средств информатизации и автоматизации. Основными предлагаемыми методами повышения эффективности управления эксплуатацией транспортных средств являются применение цифрового моделирования объектов и процессов транспортного комплекса и автоматизация проведения вероятностно-статистического анализа данных о технических и эксплуатационных характеристиках системы. Основной задачей исследования является разработка общего подхода к применению методов цифрового моделирования и анализа данных для улучшения управления эксплуатацией пассажирского подвижного состава. Рассмотрено применение цифровых моделей единиц подвижного состава и цифровизация процесса ремонта. Предложено использование автоматизации методов статистического анализа потока данных о показателях эксплуатации и технического состояния пассажирских вагонов. Даны общие рекомендации по применению информационных инструментов для улучшения управления эксплуатацией пассажирским подвижным составом железнодорожного транспорта.
Ключевые слова: информационные технологии, цифровое моделирование, цифровой двойник, автоматизированное управление, системный анализ, процессный подход, надежность, эксплуатация подвижного состава, техническое обслуживание и ремонт, системы мониторинга
В работе исследуется природа экспоненциального поведения и выявляются условия, при которых вероятностное распределение срока завершения проекта отклоняется от экспоненциального. Для этого разработана модель, в которой эволюция проекта описывается как марковский процесс с матрицей переходов, содержащей константу во всех элементах первой строки. Такая структура соответствует ситуации, при которой проект может быть перезапущен в любой момент. Времена завершения проектов могут подчиняться различным статистическим распределениям, включая нормальное, экспоненциальное и более сложные формы. Примерами таких проектов могут быть исследовательские, разведывательные, венчурные и другие подобные проекты. Анализ динамики показывает, что модель надежно воспроизводит экспоненциальное распределение в случаях, когда вероятность перезапуска остается умеренной. Это указывает на предел применимости экспоненциального описания: оно адекватно при низкой и средней вероятности перезапуска, но теряет точность при высоком уровне неопределенности.
Ключевые слова: марковские процессы, управление проектами, экспоненциальное распределение, время завершения проекта, оценка рисков, вероятностное прогнозирование, неопределенность в проектах, риски допущений, динамика эволюции проекта
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.4 - Управление в организационных системах
В статье представлен сравнительный анализ производительности трех программ-решателей (на базе библиотек LPSolve, Microsoft Solver Foundation и Google OR-Tools) при решении задачи линейно-булева программирования большой размерности. Исследование проводилось на примере задачи идентификации параметров однородной вложенной кусочно-линейной регрессии первого типа. Авторы разработали методику тестирования, включающую генерацию тестовых данных, выбор аппаратных платформ и определение ключевых метрик производительности. Результаты показали, что Google OR-Tools (особенно решатель SCIP) демонстрирует наилучшую производительность, превосходя аналоги в 2-3 раза. Microsoft Solver Foundation показал стабильные результаты, а LPSolve IDE оказался наименее производительным, но наиболее простым в использовании. Все решатели обеспечили сопоставимую точность решения. На основе проведенного анализа сформулированы рекомендации по выбору решателя в зависимости от требований к производительности и условий интеграции. Статья представляет практическую ценность для специалистов, работающих с оптимизационными задачами, и исследователей в области математического моделирования.
Ключевые слова: регрессионная модель, однородная вложенная кусочно-линейная регрессия, оценивание параметров, метод наименьших модулей, задача линейно-булева программирования, индексное множество, сравнительный анализ, программные решатели, производительность алгоритмов
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Статья посвящена разработке инновационной нейросетевой системы поддержки принятия решений при тушении пожаров в условиях ограниченной видимости. Представлен комплексный подход, основанный на интеграции данных мультиспектральных сенсоров (лидара, ультразвуковой фазированной решётки, температурных и гигрометрических датчиков). Архитектура включает гибридную сеть, совмещающую трехмерные свёрточные и двунаправленные LSTM-нейроны. Для повышения качества обработки используется механизм кросс-модального внимания, оценивающий физическую природу и достоверность поступающих сигналов. Применяется байесовский подход к учету неопределенности прогнозов с использованием метода Монте-Карло дропаутов. Алгоритмы адаптивной маршрутизации позволяют оперативно реагировать на изменения ситуации. Решение значительно улучшает эффективность действий пожарных и снижает риск для личного состава.
Ключевые слова: математическая модель, разведка, организационная модель, газодымозащитная служба, нейронные сети, ограниченная видимость, пожарная охрана, управление, интеллектуальные системы, поддержка принятия решений
В современных информационных системах всё большую популярность приобретают методы повышения эффективности анализа данных, основанные на топологии и аналитической геометрии. Однако из-за высокой степени сложности топологических структур, решение основных задач по обработке и хранению информации обеспечивается именно пространственной геометрией в совокупности с модульной арифметикой и аналитическим заданием геометрических структур, описание которых участвует в разработке новых методик решения оптимизационных задач. Практическое применение эллиптической криптографии, в том числе в сетевых протоколах, основывается на использовании интерполяционных методов приближения графиков функций, так как при совершении множества последовательных математических операций может происходить потеря точности. Данная проблема связана с особенностями вычислительной архитектуры современных устройств. Известно, что ошибка может иметь накопительный эффект, поэтому методы приближения данных необходимо использовать последовательно, по мере выполнения вычислений.
Ключевые слова: эллиптическая кривая, информационная система, анализ данных, дискретный логарифм, порядок точки, скаляр, субэкспоненциальный алгоритм
2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
В статье рассматриваются актуальные вопросы автоматизации управления бизнес-процессами посредством разработки специализированного веб-приложения для планирования задач и учета рабочего времени. Исследование направлено на решение проблемы оптимизации организационных процессов в условиях цифровой трансформации современного предприятия. Автором предложена архитектура информационной системы, основанная на использовании современных веб-технологий: клиентская часть реализована с применением фреймворка React, серверная - на платформе Node.js с использованием Express.js, для хранения данных выбрана реляционная СУБД MySQL. Особое внимание уделено реализации механизма управления состоянием приложения с использованием библиотеки Effector, что обеспечивает существенное повышение производительности за счет минимизации избыточных ререндеров интерфейса.
Ключевые слова: автоматизация бизнес-процессов, управление задачами, учет рабочего времени, веб-приложение, React, Node.js, Effector, производительность информационных систем
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
В данной статье исследуется влияние искусственного интеллекта (ИИ) на скорость и качество принятия решений в управленческих процессах. Анализируются ключевые факторы, определяющие эффективность использования ИИ, включая объем и качество данных, сложность моделей, вычислительные ресурсы и уровень интеграции технологий. Представлены статистические данные о внедрении ИИ в мировой практике: только 38% компаний полностью готовы к эффективному использованию ИИ, тогда как в России этот показатель составляет 22%. Основными препятствиями являются качество данных (60% мировых компаний сталкиваются с проблемами, в России – 75%) и нехватка вычислительных ресурсов (в мире необходимую инфраструктуру имеют 35% организаций, в России – 19%). Выводы статьи подчеркивают необходимость инвестиций в цифровую инфраструктуру и повышение прозрачности алгоритмов для повышения доверия к ИИ-решениям. В рамках исследования авторами разработана комплексная модель факторов, влияющих на качество и скорость принятия управленческих решений при использовании ИИ, включающая такие ключевые параметры, как объем и качество данных, сложность моделей, вычислительные ресурсы, уровень интеграции в процессы, интерпретируемость и риски. Впервые проведено сопоставление российских и зарубежных данных по степени зрелости ИИ-инфраструктуры, выявлены количественные различия в скорости реакции интеллектуальных систем и распространённости механизмов объяснимости решений. Обосновано, что низкий уровень интеграции ИИ в российские бизнес-процессы связан не только с техническими ограничениями, но и с институциональной недостаточностью алгоритмической прозрачности. Полученные результаты легли в основу прикладной методики оценки готовности компании к внедрению ИИ-решений и могут быть использованы при разработке стратегий цифровой трансформации.
Ключевые слова: искусственный интеллект, принятие решений, автоматизация, цифровая трансформация, данные, интерпретируемость, вычислительные ресурсы
В работе проведён сравнительный анализ точности определения координат летательного аппарата (ЛА) классическим корреляционно-экстремальным алгоритмом (КЭА) и методом машинного облучения на основе полносвязной сверточной нейронной сети - Fully Convolutional Network (FCN) по картам рельефа местности. В качестве моделей рельефа использованы двумерные коррелированные случайные функции. Показано, что КЭА эффективен при малых объёмах данных, тогда как FCN демонстрирует высокую помехоустойчивость после обучения на репрезентативных выборках. Оба метода показали зависимость точности определения координат ЛА от размера эталонной области, количества эталонов, энтропии и коэффициента корреляции случайного рельефа.
Ключевые слова: корреляционно-экстремальный алгоритм, глубокое обучение, сверточная нейронная сеть, наведение летательного аппарата, цифровая модель рельефа, Фурье-фильтрация, пространственная корреляция, помехоустойчивость, сравнение алгоритмов, автономная навигация
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
В статье анализируются современные технологии и методы обработки данных, полученных с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), применяемые для оценки последствий чрезвычайных ситуаций на железнодорожной инфраструктуре. Основное внимание уделено алгоритмам обработки изображений, методам компьютерного зрения и машинного обучения, обеспечивающим точную диагностику повреждений и создание 3D-моделей разрушенных объектов. Также рассматриваются примеры построения математических моделей для расчёта логистики восстановительных работ, интеграция данных с LiDAR-систем и анализ изображений на основе U-Net и CNN.
Ключевые слова: БПЛА, обработка изображений, LiDAR, 3D-модели разрушенных объектов, чрезвычайные ситуации, компьютерное зрение, свёрточные нейронные сети, методы машинного обучения, восстановление инфраструктуры, диагностика повреждений, оценка ущерба
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В работе представлен результат анализа современных подходов к организации распределённых вычислительных архитектур, объединяющих облачные, туманные и граничные уровни. Исследованы ограничения существующих моделей, не обеспечивающих целостного описания потоков данных и динамики взаимодействия вычислительных узлов. Предложена адаптивная графовая модель, в которой вычислительная система формализуется как взвешенный ориентированный граф с параметрами задержки, пропускной способности и энергопотребления. Модель реализована в среде графовой базы данных и предназначена для многокритериальной оптимизации маршрутов обмена информацией. Приведены зависимости для расчёта характеристик потоков и механизм выбора оптимальных маршрутов с учётом QoS-показателей. Практическая применимость концепции подтверждается возможностью её интеграции в инфраструктуры Интернета вещей, интеллектуальные производственные и транспортные системы, где требуется снижение задержек и повышение устойчивости вычислительной архитектуры.
Ключевые слова: распределённая вычислительная система, облачные вычисления, туманные вычисления, граничные вычисления, графовая модель, поток данных, оптимизация маршрута, многокритериальная оптимизация, пропускная способность, задержка передачи, энергопотребление
В статье рассмотрена проблема учета и планирования расходных материалов в клинико-диагностических лабораториях в современное время. Представлены результаты использования методов аппроксимации (полиномиальная, экспоненциальная, ряд фурье, функция гаусса, степенная, рациональные полиномы, сумма синуса) и линейных регрессий для предиктивного планирования расхода биохимических реагентов. Проведен сравнительный анализ используемых методов с вычислением коэффициента детерминации (коэффициент достоверности).
Ключевые слова: регрессия, аппроксимация, исследование, критерий, полином, центроид, вероятность, детерминация, реагент, метрика