8 (495) 987 43 74 доб. 3304
Мы в соцсетях -              
Рус   |   Eng

В России определили инновационные технологии в сфере образования

14 и 15 апреля в Университете «Синергия» состоялся семинар «Экспериментальная и инновационная деятельность в сфере высшего образования», организованный Университетом «Синергия» и компанией «Финансово-Экспертные системы» в соответствии с письмом Министерства науки и высшего образования России. Подробнее

Российские вузы поделятся инновационными подходами к обучению

14–15 апреля 2021 г. на площадке Университета «Синергия» состоится семинар, посвящённый экспериментальной и инновационной деятельности в сфере высшего образования. Как говорится в официальном письме Департамента государственной политики в сфере высшего образования Министерства науки и высшего образования РФ № МН-5/597 от 30.03.2021, мероприятие призвано популяризировать федеральные инновационные площадки (ФИП). Подробнее

Уважаемые авторы!

Редакция журнала информирует вас, что с 2020 года всем публикующимся авторам необходимо иметь личный идентификатор ORCID. Подробнее
  Журнал входит в Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий,
  рекомендованных ВАК для публикации основных результатов диссертационных
  исследований.

Задача анализа эмоциональной окраски текстов в банковской деятельности

В работе излагается авторский подход к решению задачи анализа тональности русскоязычных сообщений в сети Интернет о деятельности банков. Материалами исследования выступают отзывы клиентов о банках в целом, о продуктах, сервисах и качестве обслуживания, размещенные на портале Банки.ру. В работе задача анализа тональности текстов рассматривается как задача бинарной классификации на множестве позитивных и негативных отзывов. Для представления собранных и предварительно обработанных текстов использовалась векторная модель со схемой взвешивания tf-idf. Поиск решения задачи бинарной классификации осуществлялся следующими алгоритмами с подбором оптимальных параметров на сетке: наивный байесовский классификатор, метод опорных векторов, логистическая регрессия, случайный лес и градиентный бустинг. Для оценки качества решения задачи классификации применялись стандартные статистические метрики – точность, полнота и F-мера. По указанным метрикам наилучшие результаты получены на классификационной модели, построенной с помощью метода опорных векторов. С целью выделения наиболее характерных тем сообщений клиентов рассматривалась также задача тематического моделирования текстов. Для ее решения применялся метод латентного размещения Дирихле. В результате установлено, что наиболее популярными темами сообщений являются «Карты» и «Качество облуживания». Полученные результаты работы могут использоваться в деятельности банка для автоматизации мониторинга его репутации в медиапространстве и при маршрутизации клиентских запросов по решению различных проблем. При решении задач активно применялись возможности языка программирования Python, а именно библиотеки для веб-скрейпинга, машинного обучения, обработки естественного языка.

Имитационная модель беспроводной ad-hoc сети для исследования алгоритмов маршрутизации трафика

Имитационные симуляторы сетей связи представляют собой программное обеспечение, предназначенное для моделирования, исследования, тестирования и отладки сетевых технологий, включая беспроводные децентрализованные самоорганизующиеся сети, или ad-hoc сети. Они существенно упрощают исследование, разработку и оптимизацию протоколов маршрутизации в указанных сетях. Однако известные программы-симуляторы обладают рядом недостатков, включая сложность добавления пользовательских расширений протоколов маршрутизации ad-hoc сетей, отсутствие необходимого сетевого стека и режимов визуализации алгоритмов маршрутизации, низкую производительность, сложность в отладке протоколов связи. Целью проведенной работы является создание имитационной модели беспроводной сети, которая позволяла бы исследовать, отлаживать и производить оценку разрабатываемых алгоритмов и протоколов маршрутизации ad-hoc сетей. При этом на первый план выходят требования к эргономике интерфейса и возможности визуализации работы алгоритмов, обеспечению сбора статистики, созданию разнообразных сценариев функционирования сети. В статье предлагается структура имитационной модели, которая включает модули сетевого абонента, прикладного программного обеспечения, сетевого уровня модели передачи данных OSI, радиомодуля, среды радиопередачи, сбора статистики, визуализации и управления сценариями. Чтобы решить поставленные задачи был использован подход дискретно-событийного моделирования. Для создания симулятора беспроводных децентрализованных сетей и алгоритмов маршрутизации был разработан набор классов, которые реализуют модули имитационной модели. На основе предложенной структуры, классов модулей и алгоритма дискретно- событийного моделирования была создана программная реализация имитационной модели с использованием языка программирования С++ и фреймворка Qt. Разработанная имитационная модель была использована в ходе экспериментального исследования эффективности алгоритма сетевой маршрутизации. Предложенное программное обеспечение позволит упростить разработку и отладку алгоритмов и протоколов маршрутизации ad-hoc сетей.

Интеграция предиктивно-аналитических моделей с IoT-платформой цифрового экомониторинга

Исследование направлено на развитие прикладных программных систем для автоматизированного мониторинга окружающей среды. Рассматривается задача по разработке и интеграции прикладного программного обеспечения, в частности расчетно-аналитических моделей на основе методов машинного обучения (ML), с IoT-платформой цифрового экомониторинга для промышленных предприятий. Такая платформа используется для создания программно-аппаратных систем класса CEMS – Continuous Emissions Monitoring System, предназначенных для непрерывного контроля выбросов загрязняющих веществ в атмосферный воздух на производствах. Использование ML-инструментов, интегрированных с платформой, позволяет значительно расширить функциональность существующих CEMS, в частности оперативно конструировать новые SaaS-сервисы для прогнозирования динамики распространения загрязнений. С учетом высоких требований к промышленным системам возникает необходимость создания специализированного программного продукта – аналитического сервера, реализующего управление подключаемыми предиктивно- аналитическими ML-моделями с требуемым уровнем качества обслуживания, в том числе автоматической инициализацией новых аналитических скриптов в виде классов, изолированностью отдельных компонентов, автоматическим восстановлением после возникновения сбоев, защищенностью и безопасностью данных. В статье предложена схема функционально-алгоритмического взаимодействия IoT-платформы цифрового экомониторинга и аналитического сервера. Представленный вариант реализации аналитического сервера имеет иерархическую структуру, в вершине которой стоит приложение, способное принимать высокоуровневые REST-запросы на инициализацию расчетов в реальном времени. Данный подход позволяет минимизировать влияние одного аналитического скрипта (класса) на другой, а также расширять функциональность платформы в «горячем» режиме, то есть без остановки или перезагрузки. Приведены результаты, демонстрирующие автоматическую инициализацию и подключение базовых ML-моделей для прогнозирования концентраций вредных веществ.

Интеллектуальный анализ данных в управлении российской высшей школой

Для всесторонней оценки качества управленческих решений необходимо иметь возможность учета разнородной информации, которая может быть представлена как в числовой форме, так и в виде выражений на естественном языке. Эффективным подходом к обработке трудно формализуемой информации является использование методов интеллектуального анализа данных, в том числе нейросетевых методов кластеризации и теории нечетких множеств. Это позволяет совмещать методы качественной оценки с возможностью получения количественных результатов. В статье представлен авторский подход к использованию этих методов для оценки рисков и качества управленческих решений в российской высшей школе на примере реализации самого масштабного для нее проекта – Проекта 5-100. На его примере доказана целесообразность использования нейросетевого метода кластеризации для оценки возможности достижения поставленных целей любого подобого масшабного проекта. Применение другого метода интеллектуального анализа – построение комплекса систем нечеткого вывода – подтвердило возможность построения на основе полученных по проекту экспертных вербальных оценок итоговой количественной оценки проекта. Кластеризация информационной базы данных, использованной для анализа, дает возможность осуществлять объективный отбор вузов – кандидатов на право получения государственной субсидии, а также корректировать состав участников Проекта 5-100. При этом нейросетевой метод кластеризации изначально проиллюстрировал недостижимость целей, поставленных перед Проектом 5-100, а применение комплекса систем нечеткого вывода подтвердило это утверждение – количественная итоговая оценка проекта, полученная на основе вербальных экспертных мнений, является очень низкой, что также оценивает этот проект как неудовлетворительный.

Метод поддержки принятия решений по управлению научными исследованиями и разработками на основе комплекса моделей

Научные исследования и разработки (НИОКР) обеспечивают стабильное функционирование и формируют инновационный потенциал большинства компаний производственного сектора. Неэффективное управление НИОКР приводит к тому, что многие начатые проекты выходят за рамки планируемых сроков и бюджетов, а значительная часть промежуточных результатов НИОКР не доводится до конца. Сложность управления научными исследованиями и разработками связана с высокой информационной неопределенностью в отношении результативности НИОКР и производительности исполнителей. В статье рассмотрен метод поддержки принятия решений по управлению научными исследованиями и разработками в компаниях, основанный на использовании комплекса моделей. Для снижения информационной неопределенности при решении различных задач управления предложено использовать онтологическую модель интеллектуального капитала компании, имитационные модели процессов НИОКР и отдельных стадий, нечетко-логические модели для получения интегральных оценок управленческих решений. Метод обеспечивает основу для принятия решений о возможности и целесообразности использования ранее полученных результатов НИОКР (научно-технического задела); целесообразности реализации предлагаемого проекта на основе оценки его выполнимости; об организации проекта (объемно-календарное планирование); о распределении ресурсов на задачи; стимулировании исполнителей; планировании активностей по дополнительному обучению и организации информационной поддержки. В статье приведено общее описание метода, а также пример его использования для поддержки принятия решения о целесообразности реализации проекта НИОКР на основе оценки его выполнимости. В качестве альтернатив рассматривается две структуры организации процесса научных исследований и разработок в производственной компании. После выбора лучшей структуры проводится оценка влияния качества кадрового обеспечения на интегральную оценку выполнимости.

Методы формирования ортогональных многогранников для задач раскроя и упаковки объектов произвольной геометрии

В статье рассматривается задача упаковки объектов произвольной геометрии. Современные методы конструирования нерегулярной упаковки используют математическую модель размещения объектов на базе phi-функций и годографа вектор- функции плотного размещения. Эти методы позволяют получать точные решения, однако в то же время являются трудоемкими и очень чувствительными к размерности решаемой задачи и степени детализации геометрии векторных объектов. Использование дискретного представления размещаемых объектов в виде ортогональных многогранников позволяет существенно повысить скорость построения упаковки, что делает актуальной задачу адекватного преобразования формы размещаемых объектов (векторных моделей в двумерном случае и полигональных моделей в трехмерном случае). Целью исследования является систематизация методов, обеспечивающих формирование ортогональных многогранников различной размерности для описания объектов и контейнеров произвольной геометрии. Рассмотрены методы создания ортогональных многогранников на основе теоретико-множественных операций, аналитического моделирования и вокселизации. Применение теоретико-множественных операций наилучшим образом подходит для ручного создания ортогональных многогранников, характеризующихся относительно несложной геометрией. Метод аналитического моделирования предназначен для формирования вокселизированных объектов набором аналитически заданных функций. Показано применение различных операций отношения для получения ортогональных многогранников, описывающих контур, внутреннюю и внешнюю области аналитических заданных объектов. Предложен алгоритм создания контейнера в виде ортогонального многогранника на основе заданной векторной модели. Все представленные методы программно реализованы с обобщением по размерности и применимы для решения любых типов задач раскроя и упаковки.

Модели и методы обучения с подкреплением в архитектуре адаптивных веб-ориентированных информационных систем

Автор статьи: Шполянская И. Ю.
Широкое распространение веб-ориентированных систем в сфере бизнеса, маркетинга, электронного обучения и др. вызывает необходимость учета и анализа информационных потребностей пользователя в целях оптимизации взаимодействия с ним. Одной из основных проблем создания адаптивных веб- ориентированных систем является задача классификации информационных ресурсов (страниц) портала, описывающих предлагаемый товар или услугу, для последующего формирования профилей пользователей и персонализации предоставления услуг. Для ее решения могут быть использованы методы интеллектуального анализа данных и машинного обучения. В статье представлен новый подход к созданию адаптивных веб-ориентированных информационных систем, основанный на использовании алгоритмов обучения с подкреплением в целях классификации информационных ресурсов и выдачи персонализированных рекомендаций пользователям с учетом их предпочтений. Предложен и обоснован адаптивный подход, основанный на использовании алгоритмов обучения с подкреплением (Reinforcement Learning), позволяющий автоматически находить в процессе работы системы наиболее эффективные стратегии, необходимые для правильной классификации веб- ресурсов сайта и формирования групп пользователей с однотипными запросами и предпочтениями. Предложенная схема позволяет создать процедуры для оценки и ранжирования информационных ресурсов системы на основе анализа поведения пользователей на сайте в режиме онлайн. Используемые алгоритмы обучения с подкреплением дают возможность оценить релевантность каждой страницы сайта запросам и предпочтениям пользователей из разных категорий, с тем чтобы оптимизировать структуру и контент сайта, а также построить эффективную систему рекомендаций в соответствии с интересами пользователя для возможности выбора наиболее подходящих товаров или услуг.

Решение обратной задачи кинематики для последовательных роботов-манипуляторов на основе нечетких численных методов

В настоящее время внедрение робототехнических систем является одной из распространенных форм автоматизации технологических операций в различных сферах человеческой деятельности. Среди робототехнических систем особое место занимают последовательные многозвенные роботы-манипуляторы (ПРМ), получившие широкое распространение из-за сравнительно малых габаритов и высокой маневренности, что делает их применение незаменимым при решении различных прикладных задач. На практике на эффективность функционирования ПРМ могут оказывать влияние факторы неопределенности различного типа, обусловленные воздействием внешней среды. Среди внешних факторов может быть выделена группа, влияние которой характеризуется неопределенностью при идентификации точного положение целевой точки позиционирования захвата. К таким факторам, в первую очередь, могут быть отнесены воздействия, влияющие на системы технического зрения. Данная проблема особенно актуальна для мобильных роботов специального назначения, работающих в агрессивных условиях внешней среды. Похожая на описанную ситуация также возникает при функционировании медицинского робота-манипулятора в момент проведения малоинвазивных вмешательств, когда роль системы управления и наблюдения берет на себя человек-оператор. В этой связи организация эффективного управления в условиях воздействия факторов неопределенности, препятствующих корректному распознаванию целевого положения рабочего органа ПРМ, является актуальной проблемой. Авторами статьи рассматривается решение обратной задачи кинематики для ПРМ на основе применения нечетких реализаций численных методов с учетом возможного возникновения в процессе решения вырожденных конфигураций звеньев манипулятора.