Авторы

Инфраструктура информационной системы мониторинга экономических процессов

Основным препятствием успешному проведению системного анализа, вопреки мнению о скудости необходимых для этого методов и средств, зачастую является отсутствие некой информации, что позволила бы «владеть миром». Серьезность проблемы можно нивелировать применением системного подхода к ее решению. Читать дальше...

Структурно-функциональное моделирование деловых процессов

Информационные системы превратились из просто важной в фактически неотъемлемую часть деятельности любой структуры. Правильно понять и сформулировать требования к создаваемой системе помогает моделирование процессов, образующих эту деятельность.

Моделирование мониторинговых процессов

Эффективность процессов управления определяется эффективностью составляющих его этапов и в первую очередь начальных, к которым относится сбор информации об объекте управления. В статье предлагается ряд моделей для оценивания параметров систем наблюдения разной степени сложности, необходимого при их проектировании, учитывающих особенности построения и организации процессов наблюдения. Читать дальше...

Об одном приеме имитационного моделирования

Имитационные модели давно и успешно применяются для решения самых разнообразных задач. Однако надежды на быстрый результат ввиду простоты постановки задачи оправдываются не всегда, и усилия на создание адекватной модели могут превысить ожидаемые. Читать дальше...

Технологии использования информационных ресурсов Интернета

Стремительный рост объема информации в Сети породил задачу эффективного отбора необходимых данных и оценки их качества. В статье представлен обзор состояния средств доступа к информационным источникам Интернета с точки зрения применяемых концепций, возможностей, основных тенденций развития и перспективных направлений их дальнейшего совершенствования. Читать дальше...

Имитационное моделирование инвестиционных процессов

Для предварительной оценки бизнес-планов часто используется механизм swot-анализа, что в ряде случаев оказывается недостаточно эффективным. Авторы статьи предлагают методику ранжирования, отличающуюся существенно более высокой точностью оценки.

Моделирование издательских процессов в научной периодике

Технология программного моделирования и управления моделями в системе Аctor Pilgrim

Анализируются концепции и методологические основы построения, конструирования и применения имитационных моделей в среде системы моделирования Аctor Pilgrim. Отмечены основные отличительные особенности системы в сравнении с ее более ранней версией, указаны возможности системы для решения задач управления сложными экономическими процессами, профессиональной подготовки и проведения исследований. Обсуждаются методы и приемы практической работы по созданию и запуску моделей с использованием системы Аctor Pilgrim.

Стоимость и цена бизнеса: сущность и связь с финансовыми показателями

В статье проводится анализ взаимосвязей между балансовой и рыночной стоимостью и ценой (уровнем капитализации) бизнеса, а также анализируется характер связи этих показателей с традиционными финансовыми коэффициентами. Исследуются связи этих показателей, характерные для современной экономики России, выявляются финансовые коэффициенты, существенные в смысле своего влияния на стоимость и цену бизнеса, точности прогнозирования его развития и принятие решений в рамках управления стоимостью.

Прибыль и денежный поток в стоимостно-ориентированном анализе и финансовом менеджменте

Влияние раскрытия эмитентом существенных фактов на цену акций

Ресурсосберегающее тестирование знаний на основе облачных технологий

Зарубежная практика промышленного применения технологий имитационного моделирования

Концепция и принципы организации адаптивного мониторинга

Концепция и принципы организации адаптивного мониторинга (Часть 2)

Пример устройства и опыт применения электронного органайзера преподавателя

Принципы построения многоязычной системы каталогизации и использования библиотечного фонда

Концепции построения и принципы реализации приложения для автоматизации непрофильных функций преподавателя

Памяти главного редактора А. А. Емельянова

20 сентября 2020 г. скоропостижно скончался известный российский учёный Александр Анатольевич Емельянов – доктор экономических наук, профессор, Почётный работник высшего профессионального образования Российской Федерации, профессор Национального исследовательского университета «Московский энергетический институт», главный редактор журнала «Прикладная информатика / Journal of Applied Informatics», член правления НП «Национальное общество имитационного моделирования», лауреат общественного рейтинга «ТОП-100 самых цитируемых российских учёных по данным РИНЦ» в научном разделе «Информатика». Читать дальше...

Вопросы инструментально- методического обеспечения практикумов по моделированию

Успешное достижение целей обучения обусловлено целым рядом факторов. К числу наиболее значимых из них следует отнести максимально точно отражающий задачи и дидактические единицы изучаемого курса план проведения практических занятий и лабораторных работ, а также соответствующий уровень методической и инструментальной обеспеченности лабораторных практикумов. Решения относительно выбора всех этих элементов зависят от ряда условий, таких как правила и стандарты, действующие в конкретной образовательной среде, формат обучения, студенческий контингент и другие. В предлагаемой вниманию читателя статье не ставится задача дать примеры конкретных практических заданий, в ней представлен рамочный обобщенный план проведения лабораторных занятий по курсам моделирования и имитационного моделирования, на основе которого можно провести выборку и настройку применительно к конкретной учебной программе с учетом специфики условий. В основу плана положен набор предпосылок и принципов, которые обусловливают состав выполняемых в практикумах заданий и применяемый в них программный инструментарий. Дана краткая характеристика целей каждой практической задачи обобщенного плана, постановка задач и программные средства, используемые для их решения. Идеи и принципы, представленные в статье, могут быть полезны преподавателям для составления программ практических занятий по моделированию и имитационному моделированию, а также для разработки средств их методической и инструментальной поддержки. Читать дальше...

Нечеткое когнитивное моделирование неоднородных электромеханических систем

Статья представляет метод нечеткого когнитивного моделирования неоднородных электромеханических систем (НЭМС) при управлении инновационными проектными решениями. В ходе эксплуатации НЭМС в результате их эксплуатационного старения изменяются свойства параметрических матриц обмоток и свойства векторного пространства НЭМС. Периодическое тестирование векторного пространства НЭМС позволяет получить достоверные сведения о текущем техническом состоянии НЭМС, о его изменениях в ходе эксплуатации и о рисках потери работоспособности. При этом наличие пропорциональных изменений сигналов при последовательном тестировании свидетельствует об однородном эксплуатационном старении НЭМС и о его темпах; непропорциональное изменение одного из сигналов говорит о повреждении или о развитии процесса неоднородного старения; (III) изменение сигналов при изменении углового положения ротора указывает на изношенность подшипников или на повреждения ротора НЭМС. В статье представлена модель НЭМС, описаны метод топологического исследования векторного пространства и способ формирования диагностических матриц. Отклонения их элементов носят нечеткий характер из-за неопределенности нагрузки, воздействующих факторов внешней среды и нестабильных питающих напряжений. Поэтому для прогнозного оценивания состояния НЭМС предложено использовать нечеткие реляционные когнитивные модели, которые позволяют реализовать полностью нечеткий подход к моделированию проблемных ситуаций в этих системах. Представленные данные подтверждают нарастание неоднородности НЭМС в условиях неопределенности внешних воздействий. Предлагаемый метод прогнозного оценивания состояния НЭМС, основанный на нечетких реляционных когнитивных моделях, обеспечивает устойчивость к возрастанию неопределенности результатов оценки для различных моделей системной динамики за счет обоснованного набора нечетких векторно-матричных операций. Читать дальше...

Рационализация труда преподавателя в нетипичных условиях

Образовательная сфера принадлежит к числу наиболее подверженных влиянию глобальных процессов, скорость протекания которых в последнее время заметно возросла, а проявление их последствий усилилось. Настоящая работа посвящена решению задачи снижения нагрузки на преподавателя за счет сведения к минимуму объема рутинных операций, возросшего, в частности, за счет внедрения в практику образовательного процесса дистанционного режима проведения занятий при условии минимизации снижения качественного уровня. Основное внимание отводится такому существенному с точки зрения временных́ затрат элементу работы преподавателя, как проведение итоговых мероприятий. Для организации этой работы предложена унифицированная схема, охватывающая основные действия по планированию и проведению мероприятий в удаленном режиме, оцениванию и протоколированию ответов экзаменуемых, а также вопросы информационного взаимодействия студента и преподавателя. Выполнение ряда операций в пред- лагаемой схеме автоматизировано, для чего используется разработанное автором многофункциональное приложение на основе единой информационной базы, которое позволяет упростить и ускорить выполнение операций. В статье дается описание назначения приложения, его основных функций с привязкой к технологическим шагам проведения тестирования в дистанционном режиме. Проверки строятся на основе как формального, так и экспертного принципа тестирования знаний, что позволяет достичь максимально возможного в подобных условиях уровня качества проводимого тестирования. Правилами предусмотрено детальное описание выставленных оценок, направленное на обеспечение прозрачности принятых преподавателем решений. В предлагаемом подходе учтен опыт, приобретенный автором за время своей практической работы в рамках предлагаемого подхода. Читать дальше...

Компьютерная программа для эксплуатационной диагностики электромеханических систем на основе топологического подхода

В статье рассматриваются метод, математическая модель и компьютерная программа эксплуатационной диагностики электромеханической системы (ЭМС). В ходе эксплуатации ЭМС в результате эксплуатационного старения изменяются свойства параметрических матриц обмоток и, как результат, свойства векторного пространства ЭМС. Периодическое тестирование векторного пространства позволяет получить актуальные и достоверные сведения о текущем техническом состоянии ЭМС, о его изменениях в ходе эксплуатации и о рисках потери работоспособности. В качестве объекта исследования в статье рассматривается асинхронный электродвигатель (АЭД). Автоматизация процесса оценки текущего состояния АЭД, а также организация хранения информации о его состояниях на различных этапах жизненного цикла является актуальной задачей. Для ее решения на языке Python было разработано программное обеспечение (ПО), позволяющее осуществлять накопление эксплуатационной информации и производить оценку основных технических показателей АЭД. В основу работы данного ПО заложен топологический подход к диагностике, который основан на анализе токовых реакций обмоток ротора двигателя на импульсные воздействия фазных напряжений. Указанное ПО позволяет определять показатели темпа эксплуатационного старения изделия, вероятности сохранения работоспособности и остаточного ресурса изделия, получать доступ к историческим данным предыдущих диагностик, а также визуализировать динамику изменения указанных технических показателей в ходе эксплуатации. Разработанное ПО может быть использовано для повышения эффективности применения АЭД, планирования технологических и ремонтных работ. Читать дальше...

Моделирование влияния существенных фактов на уровень капитализации российских компаний

Статьей 30 Федерального закона «О рынке ценных бумаг» установлено, что существенными фактами признаются сведения, которые в случае их раскрытия могут оказать существенное влияние на стоимость или котировки ценных бумаг эмитента и (или) на принятие решения о приобретении или об отчуждении ценных бумаг эмитента любым заинтересованным лицом, действующим разумно и добросовестно. Моделирование такого влияния может представлять интерес для инвесторов, собственников и руководителей высшего звена российских публичных акционерных обществ с целью управления стоимостью и уровнем капитализации российских эмитентов, однако работ, посвященных изучению влияния существенных фактов на стоимость или котировки ценных бумаг российских эмитентов, крайне мало. Кроме того, за время, прошедшее после проведения немногочисленных исследований по изучению влияния существенных фактов на уровень капитализации российских компаний, вступил в силу ряд нормативных документов, изменяющих законодательную среду и затрагивающих в числе прочего состав обязательных для регистрации и раскрытия существенных фактов. В настоящей работе представлены результаты исследования, целью которого было установить перечень наиболее характерных для деятельности компаний существенных событий, выявить события, имеющие универсальный характер с точки зрения частоты появления и значимости последствий и выяснить наличие связи между их наступлением и вызываемыми эффектами в виде изменений значений финансовых показателей. Для исследований использовались данные о 20 крупных российских компаниях, представляющих нефтегазовую, металлургическую, химическую и энергетическую отрасли, и данные, поступившие в виде отчетов за период, следующий за внесением изменений в нормативно-регуляционную среду. Читать дальше...

Компьютерная программа для моделирования показателей технического состояния электромеханических систем

Статья направлена на решение задачи научного обоснования критериев и способов оценки технического состояния электромеханических систем на базе метода топологической диагностики. Представлены математическая модель и компьютерная программа для моделирования показателей технического состояния асинхронных электродвигателей (АЭД). В качестве данных показателей рассматриваются функции и матрицы Грина, а также матрицы отклонений. Основой программы является математическая модель АЭД с неускоренным ротором и неоднородными обмотками. Питание АЭД осуществляется от источника импульсных напряжений. Воздействие производится по различным направлениям векторного пространства электродвигателя с целью определения его характеристик и степени однородности. По реакциям объекта программа производит вычисление и анализ технических показателей для неповрежденного и поврежденного состояний АЭД. Компьютерная программа для математического моделирования показателей технического состояния АЭД была выполнена с использованием пакета символьных и числовых вычислений Maple, предоставляющего широкие возможности для математических исследований различного уровня. Приведено описание алгоритмического обеспечения программной реализации предложенной математической модели. Приведен пример использования программы для моделирования показателей серийного электродвигателя с заданными техническими характеристиками. В статье представлены результаты моделирования показателей объекта, соответствующих его различным эксплуатационным состояниям. В качестве данных состояний были взяты эталонное состояние, поврежденное состояние, характеризуемое изменением свойств векторного пространства в ходе длительной эксплуатации, а также предельное состояние, которому соответствует обрыв одной из фаз обмотки статора. Даны заключения по каждому из приведенных состояний электродвигателя. Читать дальше...

Применение алгоритмов бактериальной оптимизации для выбора площадки под строительство резервуарного парка на магистральном нефтепроводе

Нефтяная отрасль является ведущей отраслью российской экономики, которая вносит крупнейший вклад в бюджет страны, создает огромное количество рабочих мест и полностью обеспечивает внутренние потребности в нефти и продуктах ее переработки. В России транспортировка сырой нефти от мест добычи до потребителей (в первую очередь, нефтеперерабатывающих заводов) осуществляется 5 видами транспорта. Наибольшее распространение получил трубопроводный транспорт, который обеспечивает транспортировку 83% сырой нефти и 30% нефтепродуктов. Важнейшим элементом трубопроводной системы являются резервуарные парки, которые используются для сбора и хранения нефти в местах соединения технологических участков трубопровода, а также перевалки на другие виды транспорта. Они являются особо опасными промышленными объектами, поэтому к их проектированию и строительству предъявляются крайне строгие требования. Важнейшим этапом строительства резервуарного парка является выбор площадки, который осуществляется на основе экономических критериев и инженерных требований. С целью сокращения количества вариантов его размещения, на которые будет выезжать изыскательская партия, предлагается проводить предварительный отбор наиболее перспективных территорий путем решения задачи многокритериальной оптимизации. Наличие огромного числа критериев приводит к необходимости использования эвристических методов, среди которых широкое распространение получили алгоритмы роевой оптимизации, основанные на моделировании коллективного поведения различных живых организмов. Для решения рассматриваемой задачи предложено использовать алгоритмы бактериальной оптимизации, которые позволяют учитывать и благоприятные, и негативные факторы, а также методы нечеткой логики. Читать дальше...

Многоуровневые алгоритмы оценки и принятия решений по оптимальному управлению комплексной системой переработки мелкодисперсного рудного сырья

Представлены результаты исследований, целью которых была разработка многоуровневых алгоритмов принятия решений по управлению энергетической и ресурсной эффективностью, техногенной и экологической безопасностью комплексной многостадийной системы переработки мелкодисперсного рудного сырья (МСПМРС). Отличительной особенностью такой системы является ее многомерность и многомасштабность, проявляющаяся в наличии двух вариантов реализации технологических процессов переработки мелкодисперсного рудного сырья (МРС), необходимости учета взаимодействия входящих в систему агрегатов, а также иерархии описания процессов, протекающих в них, – механических, теплофизических, гидродинамических, физико-химических. Такое разнообразие процессов характеризует междисциплинарность исследований и сложность получения аналитических, взаимоувязанных математических моделей. Эта ситуация инспирировала применение для описания и анализа процессов методы искусственного интеллекта, такие как глубокое машинное обучение и нечеткая логика. Научная составляющая результатов исследования заключается в разработанной обобщенной структуре МСПМРС, концептуальной основе многоуровневых алгоритмов оценки и принятия решений по оптимальному управлению этой системой, предложенном составе параметров и форме критерия оптимизации. Задача исследования состояла в проведении анализа возможных вариантов переработки рудного сырья, выработке концепции построения МСПМРС, допускающей возможность оптимизации ее функционирования по критерию энергоресурсоэффективности при обеспечении требований экологической безопасности. Анонсировано применение эволюционных алгоритмов для решения задачи оптимизации МСПМРС по критерию минимума энергоресурсопотребления и конкретизированы ее этапы. Представлена структура блока нейронечеткого анализа информации о параметрах процессов в МСПМРС, в основе которого лежит использование глубоких рекуррентных и сверточных нейронных сетей, а также системы нечеткого логического вывода. Приведены результаты имитационного эксперимента по апробации программной реализации данного блока в среде MatLab. Читать дальше...

Интеллектуальная модель управления рисками нарушения характеристик электромеханических устройств в многостадийной системе переработки рудного сырья

Представлены результаты исследований по разработке структуры интеллектуальной модели управления рисками нарушения характеристик электромеханических устройств в многостадийной системе переработки рудного сырья. Такие устройства задействованы на всех циклах технологического процесса, поэтому оценка указанного риска для них является актуальной задачей. Предложен метод оценки рисков, в основе которых лежит оценка времени полезного использования оборудования, выполняемого на основе прогноза характеристик глубокой рекуррентной нейронной сетью с дальнейшим обобщением получаемых результатов оценки в блоке нечеткого вывода. Применялись рекуррентные нейронные сети с долгой краткосрочной памятью, являющиеся одним из самых мощных аппаратов решения задач регрессии временных рядов, в том числе прогнозирования их значений на длительные интервалы. Применение глубоких нейронных сетей для прогноза характеристик электромеханических устройств позволило получить высокую точность прогноза, что, в свою очередь, позволило применить относительно менее точный рекуррентный метод наименьших квадратов для итерационного процесса оценки времени полезного использования оборудования. Такой подход дал возможность построить вычислительный процесс оценки с постоянным ее уточнением по мере поступления новых результатов измерений характеристик электромеханических устройств. Представлены результаты модельного эксперимента с программной реализацией предложенного метода, выполненной в среде MatLab 2021a, которые показали согласованность работы программных модулей и получение результата оценки риска, согласующегося с предполагаемой динамикой его изменения. Читать дальше...

Алгоритм выявления угроз информационной безопасности в распределенных мультисервисных сетях органов государственного управления

Представлены результаты исследований, целью которых была разработка алгоритма выявления угроз информационной безопасности в распределенных мультисервисных сетях, обеспечивающих информационное взаимодействие региональных органов государственного управления, а также их коммуникацию с населением региона. Актуальность темы исследований обусловлена значительным ростом кибератак различных видов на вычислительные сети органов государственной власти и необходимостью повышать уровень защищенности этих сетей за счет интеллектуализации методов борьбы с угрозами информационной безопасности. В основе алгоритма лежит применение методов машинного обучения для анализа входящего трафика с целью выявления событий, влияющих на состояние информационной безопасности органов государственной власти. Алгоритм предусматривает препроцессинг входного трафика, в результате которого формируется набор изображений (сигнатур), получаемых на основе бинарных файлов Wasm, а затем запускается классификатор изображений. Он содержит последовательное включение глубоких нейронных сетей – сверточной нейронной сети для классификации сигнатур и рекуррентной сети, которая обрабатывает последовательности, получаемые на выходе сверточной сети. Особенности формирования сигнатур в предлагаемом алгоритме, а также последовательностей на входе в рекуррентную сеть дают возможность получать результирующую оценку информационной безопасности с учетом предыстории текущего ее состояния. Выход рекуррентной сети агрегируется с результатом сравнения актуальных сигнатур с имеющимися в базе данных. Агрегация выполняется системой нечеткого вывода второго типа, использующей импликацию по алгоритму Мамдани, которая и вырабатывает итоговую оценку угроз информационной безопасности. Разработано программное обеспечение, реализующее предложенный алгоритм, проведены эксперименты на синтетическом наборе данных, которые показали работоспособность алгоритма, подтвердили целесообразность его дальнейшего совершенствования. Читать дальше...

Нечеткологическая модель многостадийной химико-энерготехнологической системы переработки мелкодисперсного рудного сырья

Представлены результаты исследования, целью которого являлось построение программной модели многостадийной комплексной системы переработки мелкодисперсного рудного сырья. В роли такого сырья могут выступать отходы переработки на горно-обогатительных комбинатах апатит-нефелиновых и других видов руд, в больших объемах скапливающиеся в хвостохранилищах. Они создают значительную экологическую угрозу на прилегающих к комбинатам территориях за счет выветривания, пылеобразования, проникновения в почву и водоносные горизонты опасных для здоровья человека химических соединений и веществ. Поэтому совершенствование существующих производственных процессов, разработка новых технологических систем для горно-обогатительных комбинатов, включая применение принципов экономики замкнутого цикла, вторичной переработки отходов, обосновывает актуальность выбранного направления исследований. В основе предложенной программной модели лежит применение обучаемых деревьев систем (блоков) нечеткого вывода первого и второго типов. Такой подход позволил избежать излишнего усложнения баз правил нечеткого вывода при использовании только одного нечеткого блока при построении многопараметрической модели всей многостадийной комплексной системы. Применение нескольких блоков нечеткого вывода, описывающих поведение отдельных агрегатов системы и их конфигурирование в соответствии с физической структурой системы, позволяет использовать относительно простые наборы правил отдельных блоков. Совместный подбор их параметров при обучении дерева нечетких блоков позволяет достигать высокой точности получаемых решений. Новизну результатов исследования составляет предложенная программная нечеткологическая модель комплексной системы переработки мелкодисперсного рудного сырья. Представлены результаты имитационного эксперимента, проведенного в среде MatLab с использованием сгенерированного в Simulink синтетического набора данных. Результаты показали, что обученная нечеткологическая модель обеспечивает хорошую точность воспроизведения параметров и переменных из тестовой части синтетического набора. Научная новизна предлагаемого алгоритма заключается в расширении перцептивного поля для каждой из сетей за счет взаимного преобразования изображений и временных последовательностей друг в друга. За счет этого каждая из сетей обучается на большем объеме данных и выявляет больше закономерностей. Это в конечном итоге приводит к повышению качества классификации, что подтверждается результатами апробирования предложенного алгоритма с использованием разработанного в среде MatLab программного приложения. Читать дальше...

Нейрорегулятор комплексной технологической системы переработки рудных отходов

Исследование посвящено совершенствованию системы управления сложной технологической системы переработки рудных отходов. Такие отходы в больших объемах скапливаются на прилегающих к горно-обогатительным комбинатам территориях, представляя большую экологическую угрозу как для населения, так и для окружающей среды за счет пылеобразования и проникновения вредных соединений в почву и грунтовые воды. Поэтому задача совершенствования систем управления переработкой рудных отходов, как одна из приоритетных, стоит на актуальной повестке дня менеджмента горно-обогатительных комбинатов. Комплексность технологической системы проявляется в наличии двух линий переработки, отличающихся набором агрегатов, а выбор линии зависит от гранулометрического состава рудных отходов. Научную новизну результатов исследования составляет предложенная структура нейросетевого регулятора на основе эталонной модели процесса управления, в котором применены глубокие рекуррентные нейронные сети в качестве цифровой копии объекта управления. В состав общей структуры нейрорегулятора входит несколько локальных нейроконтроллеров для каждого из агрегатов технологической системы. Рекуррентные нейронные сети позволяют создать высокоточные цифровые копии отдельных агрегатов двух технологических линий переработки и использовать их для имитации отклика объектов управления при настройке контроллеров. Апробирование предложенной структуры нейрорегулятора проводилось в среде MatLab-Simulik, нейронные сети проектировались с помощью инструмента Deep Network Designer. Результаты апробирования показали, что быстродействие системы управления повышается по сравнению с другими архитектурами нейрорегуляторов, доступными в среде Simulik, что может положительно сказаться на работе всей технологической системы в переходных режимах, в частности снизить технологические потери. Читать дальше...

Анализ и тестирование алгоритмов нейросетевой TCP/IP маршрутизации пакетов в частных виртуальных туннелях

К одной из наиболее важных составляющих сети Интернет относятся системы контроля и управления трафиком. С целью достижения бесперебойного информационно-коммуникационного взаимодействия организация процесса непрерывно видоизменяется, охватывая не только отдельные подсети, но и сетевые архитектуры вида p2p. В число доминирующих направлений совершенствования сетевой структуры входят технологии 5G, IoT и сети ­SDN, однако их внедрение в практику оставляет без удовлетворительного решения вопрос обеспечения информационной безопасности сетей, построенных на их основе. Существующие топологии развертки виртуального туннеля и компоненты интеллектуального распределения трафика обеспечивают лишь частичное решение, в частности в виде задач управления доступом на основе трафика пользователя и обеспечения безопасности за счет выделенных пользовательских сертификатов. Особое значение развертка туннеля имеет в тех случаях, когда необходимо обеспечить согласованность и координацию работы сложных социально-экономических систем, примером которых может служить информационно-коммуникационный обмен между участниками научно-промышленных кластеров, формируемых для реализации проектов создания инновационных продуктов. Однако существующим решениям сопутствуют недостатки в виде необходимости приобретения лицензии для полнофункционального доступа к программному продукту и специализированной настройки клиент-серверной аутентификации, обеспечивающей безопасный доступ к удаленному сетевому маршруту. Предлагаемый авторами подход на основе нейросетевого распределения трафика между клиентами частной выделенной сети позволяет отмеченные недостатки устранить. На этом принципе создана и проверена посредством модульного тестирования многомодульная система интеллектуальной маршрутизации пакетов. Представлен анализ эффективности применения обученной модели распределения сетевых адресов в сравнении с использованием ­DHCP-сервера на основе пакета isc-dhcp-server, распространяемого в качестве службы dhcpd. Читать дальше...

Метод прогнозирования оттока клиентов банка на основе ансамблевой модели машинного обучения

Представлены результаты исследований, целью которых была разработка метода прогнозирования оттока клиентов коммерческого банка на основе применения моделей машинного обучения (в том числе глубоких искусственных нейронных сетей) для обработки клиентских данных, а также создание программных инструментов, реализующих указанный метод. Объектом исследования является коммерческий банк, а предметом исследования – его деятельность в B2C-сегменте, включающая коммерческое взаимодействие бизнеса и частных лиц. Актуальность выбранного направления исследований определяется активизацией деятельности банков в сфере внедрения цифровых сервисов по сокращению неоперационных расходов, связанных, в частности, с удержанием клиентов, так как затраты на привлечение новых клиентов значительно выше, чем на сохранение уже имеющихся. Научную новизну результатов исследований составляет разработанный метод прогнозирования оттока клиентов коммерческого банка, а также алгоритм, положенный в основу программного обеспечения, реализующего предложенный метод. В основе предложенной ансамблевой модели прогнозирования лежит три алгоритма классификации: k-средних, случайный лес и многослойный персептрон. Для агрегации выходов отдельных моделей предложено использовать обучаемое дерево систем нечеткого вывода типа Мамдани. Обучение ансамблевой модели выполняется в два этапа: сначала обучаются перечисленные три классификатора, а потом, на основе получаемых на их выходах данных, обучается дерево систем нечеткого вывода. Ансамблевая модель в предложенном методе реализует статический вариант прогноза, результаты которого используются в динамическом прогнозе, выполняемом в двух вариантах – на основе рекуррентного метода наименьших квадратов и на основе сверточной нейронной сети. Проведенные модельные эксперименты на синтетическом наборе данных, взятых с сайта Kaggle, показали, что ансамблевая модель имеет более высокое качество бинарной классификации, чем каждая модель в отдельности. Читать дальше...