ivdon3@bk.ru
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.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
В статье рассмотрен вопрос получения объемных изображений объекта с помощью цифровой голографии. Существует несколько способов, основанных на методах голографической интерферометрии: метод смещенного источника, иммерсионный метод, метод двух длин волн, использование источника освещения малой когерентности. Каждый из рассмотренных методов имеет определенные преимущества и недостатки. В большинстве случаев требуется количественная информация о параметрах рельефа. Однако плохое качество топографических полос и проблема с определением знака при определении рельефа вызывают значительные сложности при определении объема. Возникающие проблемы могут быть устранены использованием простого метода определения объема по двум стереоизображениям, восстановленным из голограмм и последующего уточнения с использованием одного из методов получения голографических топографических карт. В данной работе показан способ определения объёмного изображения по двум стереоизображениям объекта, восстановленным из цифровых голограмм.
Ключевые слова: получение голограмм и восстановление из них изображений, цифровая голография, пространственное разрешение голограмм, стереоизображения, восстановление объемных изображений
1.3.6 - Оптика , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В статье предлагается новая методика для автоматизации скрининга лучевой диагностики работников предприятий с использованием элементов поддержки принятия врачебных решений, в частности U-образной архитектуры сверточной нейронной сети с двойным механизмом внимания. Особенностью архитектуры является использование механизма внимания на основе блоков «сжатия и возбуждения», позволяющего повысить качество и точность анализа цифровых медицинских данных с учетом особенностей изображений компьютерной томографии.
Ключевые слова: машинное обучение, сверточная нейронная сеть, компьютерная томография, архитектура, хроническая обструктивная болезнь лёгких
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 3.3.9 - Медицинская информатика
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
Работа посвящена задаче оптимизации траекторий движения параллельных роботов в процессе позиционирования. Обсуждается задача минимизации длительности цикла позиционирования робота для увеличения его производительности. Сформулирована новая оптимизационная задача, направленная на минимизацию суммарного пробега электроприводов за время цикла с целью повышения энергоэффективности робота. Предложены целевые функции оптимизационных задач на основе модифицированных метрик: манхэттенской и Чебышёва. Сравнение эффективности использования оптимальных траекторий взамен «очевидных» проведено для различных параллельных роботов: планарного, трипода, дельта-робота. Сделаны выводы об основных требованиях к траектории движения робота для обеспечения максимальных его производительности и энергоэффективности.
Ключевые слова: параллельный робот, производительность, длительность цикла позиционирования, энергоэффективность, пробег электропривода, целевая функция, метрика Чебышёва, манхэттенская метрика, оптимальная траектория, сравнительное моделирование, планарный робот
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.5.4 - Роботы, мехатроника и робототехнические системы
В статье рассматриваются современные проблемы и перспективы оптимизации контейнерных грузоперевозок в условиях децентрализованных и быстро меняющихся логистических систем. Особое внимание уделено проблеме перевозки пустых контейнеров, которая существенно влияет на эффективность и затраты отрасли. Предлагается модифицированная математическая модель построения оптимального плана перевозок, учитывающая типы контейнеров, степень их заполнения, а также особенности тарифообразования. В модели используются методы графов, линейного и динамического программирования, а также модифицированный метод потенциалов для многомерных транспортных задач. Разработана имитационная модель и программное приложение для автоматизации расчёта оптимальных маршрутов и планов перевозки. Полученные результаты могут быть применены для повышения эффективности логистических операций и снижения затрат на перевозку контейнерных грузов.
Ключевые слова: логистика, транспортная задача, контейнерные грузоперевозки, имитационное моделирование, оптимальный план
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.4 - Управление в организационных системах
Выбор программируемого логического контроллера – одна из самых важных задач при проектировании автоматизированной системы. Современный рынок предлагает множество вариантов, отличных по характеристикам, которые имеют разный приоритет для производства. В работе предлагается метод оценки суммарной эффективности программно-логических контроллеров. При оценке по выбранным характеристикам вводится линейное шкалирование и коэффициенты веса, учитывающие важность параметра для рассматриваемого контроллера по сравнению с другими. Вес параметра при расчете устанавливается при помощи коэффициента. Значения коэффициентов веса могут меняться в зависимости от требований технологического процесса.
Ключевые слова: программируемый логический контроллер, метод оценки эффективности, коэффициент веса, лепестковая диаграмма
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
Современные методы предиктивной аналитики позволяют значительно расширить возможности систем сетевого мониторинга, обеспечивая раннее обнаружение аномалий и потенциальных отказов. В данной статье представлены результаты исследования подходов к построению проактивной системы мониторинга сети с применением методов машинного обучения и статистического анализа. Показано, что использование комбинированных моделей на основе рекуррентных нейронных сетей и авторегрессионных моделей обеспечивает наиболее точное прогнозирование сетевого трафика с горизонтом предсказания до 10 временных интервалов. Практическая реализация предложенного подхода позволяет сократить количество незапланированных простоев на 27% и снизить время реагирования на инциденты на 35% по сравнению с традиционными реактивными системами мониторинга.
Ключевые слова: предиктивная аналитика, сетевой мониторинг, машинное обучение, статистический анализ, обнаружение аномалий, прогнозирование трафика, рекуррентные нейронные сети, авторегрессионные модели, проактивные системы, отказоустойчивость
В статье приводится применение метода электронной коммутации для решения задачи синтеза систем, параметры которых могут являться функциями времени. Параметрический синтез осуществлен при помощи обобщенного метода Галеркина, распространенного на новый класс нестационарных систем. В качестве объекта исследования рассматривается импульсная система автоматического управления турбоагрегатом при нестационарности параметров неизменяемой части системы. Моделирование производится в системе Matlab/Simulink.
Ключевые слова: система автоматического управления, нестационарность параметров, математическое моделирование, обобщенный метод Галеркина
В статье представлен процесс проверки функционирования защищенной сети передачи данных, построенной на базе аппаратуры беспроводного широкополосного доступа с семиэлементной антенной решеткой (АБШД 7) и с одним антенным устройством (АБШД 1). Описаны условия проведения эксперимента, состав и комплектность аппаратуры. Приведены результаты проверок в различных режимах работы. Сделан вывод о возможности использования штатной бортовой аппаратуры связи в качестве ретранслятора при установке соответствующего программного режима.
Ключевые слова: передача данных, защищенная сеть, канал передачи данных, ретранслятор
Стремительная электрификация транспорта и энергетики предъявляет экстремальные и зачастую противоречивые требования к характеристикам литий-ионных аккумуляторов. Классическая парадигма пошаговой оптимизации отдельных компонентов (материалов, конструкции) достигла предела своей эффективности, сталкиваясь с проблемой негативных синергетических эффектов. Несмотря на обилие продвинутых методов – от детальных физико-химических моделей до алгоритмов машинного обучения – область проектирования систем накопления энергии остается фрагментированной. В данной статье проводится критический анализ трех изолированных доменов: эмпирико-синтетического подхода, физико-математического моделирования и программных методов. Выявлены системные недостатки: отсутствие сквозных методологий, проблема «черного ящика» у ML-решений, экстремальные требования к данным и вычислительным ресурсам, а также ограниченная переносимость решений. Предлагается концепция гибридной прогностической платформы, целенаправленно интегрирующей быстрые регрессионные модели для детерминированных параметров и специализированные нейронные сети для прогнозирования сложных нелинейных процессов деградации. Такая интеграция позволяет рассматривать аккумуляторную ячейку как единый объект, оптимизируя компромиссы между ключевыми характеристиками (емкость, мощность, срок службы, безопасность) на этапе виртуального проектирования, что ведет к сокращению времени и стоимости работ.
Ключевые слова: системы накопления энергии, системный подход, материалы электродов, оптимизация, системное проектирование, машинное обучение, гибридные модели, прогнозирование деградации, оптимизация характеристик
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.4.5 - Энергетические системы и комплексы
В статье рассматривается проблема оптимизации глобальных сетей, а также существующие на данный момент программно-аппаратные решения. Цель исследования – определение технологической основы для разработки прототипа отечественного оптимизатора глобальной компьютерной сети (wide area network, WAN). При исследовании предметной области выяснилось, что отечественных решений в данной сфере, находящихся в свободном доступе, не существует. Полученное решение можно будет приспособить под конкретные требования компании-заказчика с помощью добавления необходимых модификаций в прототип.
Ключевые слова: глобальная сеть, дедупликация данных, оптимизатор WAN, пропускная способность
В статье рассматриваются проблемы генерации и актуализации документации программного обеспечения с использованием больших языковых моделей. Представлен обзор существующих подходов, включая суммаризацию кода, систем использующих подходы дополненной генерации, ассистентов встроенных в среду разработки, выявлены их ограничения в части потери архитектурного контекста и возникновения структурных галлюцинаций. Предложена концепция графо-дополненной системы документирования, где «источником истины» выступает направленный граф знаний о коде, построенный путем статического анализа кода и анализа библиотечных зависимостей. Описан алгоритм построения графа, включающий извлечение узлов, анализ байт-кода библиотек и классификацию семантических связей. Эффективность подхода подтверждена экспериментальным внедрением на промышленном микросервисе, где система продемонстрировала способность корректно восстанавливать контекст и генерировать содержательную документацию без искажения фактов.
Ключевые слова: автоматическое документирование, большие языковые модели, граф знаний, дополненная генерация текста, статический анализ, семантический поиск, векторное представление, микросервисная архитектура, интерфейс структуры программы, байт-код
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В статье приведены аспекты проектирования модуля работы с искусственным интеллектом для анализа видеопотоков с камер наблюдения с целью классификации объектов и интерпретации их действий в рамках задачи сбора статистической информации и фиксации сведений об аномальной активности объектов наблюдения. Представлены диаграмма последовательности процесса работы пользователя с активными мониторингами с помощью Telegram-бота и концептуальная схема взаимодействия информационно-аналитической системы питомника породистых собак на платформе «1С:Предприятие» с внешними сервисами.
Ключевые слова: компьютерное зрение, машинное обучение, нейронные сети, искусственный интеллект, распознавание действий, классификация объектов, YOLO, LSTM модель, поведенческие паттерны, поиск ключевых точек, 1С:Предприятие, Telegram-бот
Межвитковое короткое замыкание (КЗ) в обмотке силового трансформатора - первостепенная причина его отказа. Существующие методы идентификации межвиткового КЗ имеют недостатки при использовании в полевых условиях. Для решения данной проблемы разработан мобильный программно-аппаратный комплекс идентификации параметров электрооборудования (ПАК ИП-10), основанный на опыте затухания постоянного тока. Проверка результатов испытаний на воспроизводимость, по критерию Кохрена, показала, что разработанный ПАК ИП-10 может быть рекомендован для идентификации наличия/отсутствия виткового КЗ в обмотках трансформатора.
Ключевые слова: силовой трансформатор, межвитковое короткое замыкание, идентификация, опыт затухания постоянного тока, критерий Кохрена
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.4.1 - Теоретическая и прикладная электротехника
В этой статье представлена техническая реализация сверточной цифровой сетевой системы распознавания лиц, которая способна работать в различных сценариях, таких как перекрытие, изменение угла обзора и поворот камеры. были проанализированы различные алгоритмы идентификации лиц с целью разработки модели, которая могла бы идентифицировать лица под разными углами. Система была экспериментально проверена на различных наборах данных и сравнена с ее точностью, скоростью обработки и устойчивостью к воздействию окружающей среды. Результаты показывают, что оптимизированная структура нашей сверточной нейронной сети обеспечивает точность более 90% в нормальных условиях и сохраняет достойную производительность при частичной окклюзии.
Ключевые слова: распознавание лиц, сверточные нейронные сети, модель, извлечение признаков, глубокое обучение, распознавание лиц, изображение
Использование машинного обучения при работе с текстовыми документами существенно повышает эффективность работы и расширяет диапазон решаемых задач. В работе приведен анализ основных методов представления данных в цифровой формат и алгоритмов машинного обучения, сделан вывод об оптимальном решении для генеративных и дискриминативных задач.
Ключевые слова: машинное обучение, обработка естественного языка, модели архитектуры трансформер, градиентный бустинг, большие языковые модели
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Это исследование является свидетельством потенциала сверточных нейронных сетей при активации softmax для классификации образцов богомола, медоеда и ласки. Модель была способна давать точные прогнозы с низким уровнем ошибок в классификации и обладала потенциалом для уменьшения различий в окружающей среде за счет минимизации их с помощью увеличения объема данных. Исследование показывает, как сети глубокого обучения можно было бы использовать для автоматизации таксономической классификации, что, в свою очередь, помогло бы идентифицировать виды с помощью изображений и крупномасштабного природоохранного мониторинга.
Ключевые слова: глубокое обучение, машинное обучение, сверточные нейронные сети, набор данных, функция softmax, классификация изображений, дикая природа, расширение данных
Рассматриваются коэффициенты детерминации и абсолютных значений результатов прогнозной оценки на основе использования линейных трендов для различной выборки исходных данных, изменяемых по увеличивающейся амплитуде за временные промежутки. Предложен новый линейный метод прогнозных границ для прогнозной оценки (экстраполяции данных)
Ключевые слова: системный анализ, статистические данные, математическая оценка тренда, прогнозная оценка, доверительный интервал, метод прогнозных границ
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
В работе рассматривается задача классификации разрядных и тепловых дефектов силовых трансформаторов по данным хроматографического анализа растворенных газов, для чего сформировано расширенное признаковое пространство на основе концентраций ключевых газов и диагностических отношений согласно стандарту международной электротехнической комиссии МЭК 60599. Проведено сравнение различных методов машинного обучения, среди которых наилучшие результаты показал алгоритм случайный лес, обеспечивший максимальную точность и устойчивость классификации. Разработанный классификатор дополняет существующую систему поддержки принятия решений, обеспечивая автоматическую идентификацию природы дефектов на основе хроматографического анализа растворенных газов. Результаты исследования демонстрируют эффективность методов искусственного интеллекта в повышении надежности диагностики трансформаторного оборудования.
Ключевые слова: силовой трансформатор, хроматографический анализ растворенных газов, диагностика дефектов, частичный разряд, автоматизированное машинное обучение, ансамблевые методы, случайный лес, экстра-деревья
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.4.1 - Теоретическая и прикладная электротехника