Материалы в свободном доступе

Материалы по номеру

Материалы по рубрикам

Автор статьи

Инвестиции, инновации, импорто-замещение: имитационное моделирование с элементами искусственного интеллекта в управлении проектными рисками № 1(85) 19 февраля 2020 года Рубрика: Акторное моделирование Авторы: Булыгина О. В., Емельянов А. А., Росс Г. В., Яшин Е. С. Скачать статью	В статье рассматривается риск-менеджмент проектов: инвестиционных, инновационных и импортозамещения. Поскольку для реализации таких проектов требуются инвесторы и инвестиции, то иногда можно рассматривать инновационные проекты как разновидность инвестиционных, а проекты импортозамещения как разновидность инновационных. Однако эти проекты имеют существенные различия с точки зрения возникающих рисков. Более того, при реализации сложных системных проектов может возникать системный эффект резкого возрастания сложности совокупного проектного риска. Поэтому в управлении проектными рисками актуальным становится применение имитационного моделирования с элементами искусственного интеллекта. Продолжение...
Анализ влияния архитектуры входных слоев свертки и подвыборки глубокой нейронной сети на качество распознавания изображений № 1(85) 19 февраля 2020 года Рубрика: Модели и методики Авторы: Дли М. И., Пучков А. Ю., Рысина (Лобанева) Е. И. Скачать статью	Представлены результаты исследования влияния характеристик входных слоёв свертки и подвыборки глубокой свёрточной нейронной сети на качество распознавания изображений. Для слоя свёртки изменяемым параметром являлся размер ядра свёртки, варьируемым параметром архитектуры субдискретизирующего слоя являлся размер рецептивного поля. Все перечисленные параметры, определяющие архитектуру входных слоёв свёртки и подвыборки, разработчикам нейронных сетей приходится подбирать на основе своего опыта. В данной работе излагается способ, позволяющий частично автоматизировать этот процесс в результате предварительного анализа характеристик изображения — гистограмм и дисперсий интенсивности цветов пикселей. На основе этих сравнений выработаны рекомендации для выбора размеров ядра свёртки. Приведены итоги апробации указанного способа с помощью программы, написанной на языке Python с использованием библиотек Keras и Tensorflow. Продолжение...
Исследование эффективности вычислительных процедур построения ARIMA-моделей прогноза цены на рынке электроэнергии № 1(85) 19 февраля 2020 года Рубрика: Модели и методики Авторы: Обычайко Д. С., Павлюк Г. П., Шихина А. В. Скачать статью	Излагаются результаты исследования вычислительных процедур построения авторегрессионных статистических моделей и их близких производных для применения в решении задач прогноза цены электроэнергии. Представлены достаточно детализированные результаты численного построения ARIMA-моделей с вариантами предобработки исходных данных, учитывающих закономерности функционирования энергетического комплекса. Проверка адекватности моделей прогноза историческим натурным данным в форме временных рядов осуществлялась на основе численной оценки стандартной ошибки. Достигнутый уровень точности моделей прогнозирования по Белгородской области соответствует опубликованным результатам по рынкам электроэнергии Европы, Америки и Австралии. Делается вывод о том, что наращивание сложности авторегрессионных моделей прогноза лишь в отдельных случаях и незначительно ведет к повышению точности прогнозирования. Продолжение...

Инвестиции, инновации, импорто-замещение: имитационное моделирование с элементами искусственного интеллекта в управлении проектными рисками

№ 1(85) 19 февраля 2020 года
Рубрика: Акторное моделирование
Авторы: Булыгина О. В., Емельянов А. А., Росс Г. В., Яшин Е. С.

Скачать статью

В статье рассматривается риск-менеджмент проектов: инвестиционных, инновационных и импортозамещения. Поскольку для реализации таких проектов требуются инвесторы и инвестиции, то иногда можно рассматривать инновационные проекты как разновидность инвестиционных, а проекты импортозамещения как разновидность инновационных. Однако эти проекты имеют существенные различия с точки зрения возникающих рисков. Более того, при реализации сложных системных проектов может возникать системный эффект резкого возрастания сложности совокупного проектного риска. Поэтому в управлении проектными рисками актуальным становится применение имитационного моделирования с элементами искусственного интеллекта.

Продолжение...

Анализ влияния архитектуры входных слоев свертки и подвыборки глубокой нейронной сети на качество распознавания изображений

№ 1(85) 19 февраля 2020 года
Рубрика: Модели и методики
Авторы: Дли М. И., Пучков А. Ю., Рысина (Лобанева) Е. И.

Скачать статью

Представлены результаты исследования влияния характеристик входных слоёв свертки и подвыборки глубокой свёрточной нейронной сети на качество распознавания изображений. Для слоя свёртки изменяемым параметром являлся размер ядра свёртки, варьируемым параметром архитектуры субдискретизирующего слоя являлся размер рецептивного поля. Все перечисленные параметры, определяющие архитектуру входных слоёв свёртки и подвыборки, разработчикам нейронных сетей приходится подбирать на основе своего опыта. В данной работе излагается способ, позволяющий частично автоматизировать этот процесс в результате предварительного анализа характеристик изображения — гистограмм и дисперсий интенсивности цветов пикселей. На основе этих сравнений выработаны рекомендации для выбора размеров ядра свёртки. Приведены итоги апробации указанного способа с помощью программы, написанной на языке Python с использованием библиотек Keras и Tensorflow.

Продолжение...

Исследование эффективности вычислительных процедур построения ARIMA-моделей прогноза цены на рынке электроэнергии

№ 1(85) 19 февраля 2020 года
Рубрика: Модели и методики
Авторы: Обычайко Д. С., Павлюк Г. П., Шихина А. В.

Скачать статью

Излагаются результаты исследования вычислительных процедур построения авторегрессионных статистических моделей и их близких производных для применения в решении задач прогноза цены электроэнергии. Представлены достаточно детализированные результаты численного построения ARIMA-моделей с вариантами предобработки исходных данных, учитывающих закономерности функционирования энергетического комплекса. Проверка адекватности моделей прогноза историческим натурным данным в форме временных рядов осуществлялась на основе численной оценки стандартной ошибки. Достигнутый уровень точности моделей прогнозирования по Белгородской области соответствует опубликованным результатам по рынкам электроэнергии Европы, Америки и Австралии. Делается вывод о том, что наращивание сложности авторегрессионных моделей прогноза лишь в отдельных случаях и незначительно ведет к повышению точности прогнозирования.

Продолжение...