2017 год, №1

Содержание выпуска
Проектирование интерфейса программного обеспечения с использованием элементов искусственного интеллекта
Т.М. Зубкова Е.Н. Наточая
Стр. 5 — 11
Для разработки качественного ПО необходимо в техническом задании отразить все требования и пожелания заказчика, чтобы у него и у исполнителя сложилось единое представление о будущем программном продукте. Одним из вариантов достижения данного взаимопонимания является разработка прототипа пользовательского интерфейса. В статье описана методика подбора альтернативного варианта шаблона интерфейса, использующая такие методы искусственного интеллекта, как экспертная оценка и теория нечетких множеств. На основе индивидуальных характеристик пользователей можно разделить на пять групп: новичок, обычный, уверенный, квалифицированный, администратор. Выявлены основные параметры индивидуальных характеристик, по которым можно классифицировать пользователей при проектировании интерфейсов: компьютерная грамотность, системный опыт, опыт работы с подобными программами, машинопись, мышление, память, моторика, дальтонизм, концентрация внимания, эмоциональная устойчивость. В статье описано программное и математическое обеспечение для решения задач интеллектуального проектирования пользовательского интерфейса. Поставленная задача выполняется в три этапа. На первом этапе - «Формирование и оценка компетентности группы экспертов» - определяются характеристики экспертов. Количественное описание характеристик экспертов основывается на вычислении относительных коэффициентов компетентности по результатам высказываний специалистов о составе экспертной группы. На втором этапе - «Групповая экспертная оценка объектов при непосредственном оценивании» - определяются рекуррентные отношения для итераций. Третий этап -«Построение нечеткой модели на бинарных нечетких отношениях» - оперирует двумя нечеткими множествами: совокупность групп пользователей и множество шаблонов интерфейсов, максимально эффективных для пользователей с данными характеристиками. Входными данными нечеткой модели являются выделенные нечеткие множества, а выходными - степени соответствия шаблонов интерфейса пользователям. На основе предложенной методики автоматизирован процесс проектирования пользовательского интерфейса с целью повышения объективности и оперативности решений, принимаемых разработчиками ПО.
Разработка системы хранения ансамблей нейросетевых моделей
Е.В. Пучков С. Терехов
Стр. 12 — 20
Важным инструментом в работе специалиста по анализу данных и машинному обучению является ПО для организации экспериментов. Прежде всего это связано с большим количеством этапов в обработке данных и спецификой их выполнения. В ходе работы был спроектирован и разработан прототип системы хранения ансамблей нейросетевых моделей, обеспечивающий структурированное хранение данных на различных этапах решения задачи прогнозирования временных рядов. Рассмотрены модель данных, архитектура системы хранения и механизмы поступления и перераспределения информации в ней. Разработана модель классов для программного взаимодействия с хранилищем. Для хранения данных об объектах и связей между этими объектами была использована MySQL, а для хранения временных рядов - нереляционная БД InfluxDB. Создан пользовательский интерфейс с возможностями наглядного отображения данных и удобного взаимодействия с хранилищем ансамблей нейросетевых моделей. Апробация системы проводилась на примере задачи прогнозирования солнечной активности за период с января 1700 года по февраль 2015 года. Проведенный эксперимент с применением рекуррентной сети LSTM показал, что ошибка ансамбля нейросетевых моделей ниже ошибки каждой отдельно взятой нейросетевой модели. LSTM построена с применением библиотеки Keras, для формирования ансамбля использован подход Blending. Результаты проделанной работы показывают перспективность разработки, обеспечивающей высокую степень интеграции в расширяемые программные продукты на языке Python. Разработка полнофункциональной системы позволит не только организовать процесс анализа данных, но и повысить качество результирующих моделей за счет автоматизации процесса формирования ансамблей.
Интеллектуальная поддержка принятия решении при диспетчировании технологических процессов в многономенклатурном машиностроении
Г.Б. Бурдо Н.А. Семенов
Стр. 21 — 27
В последние пятнадцать лет структура машиностроительного и приборостроительного производств претерпела серьезные изменения, обусловленные требованиями заказчиков продукции получать наукоемкие изделия в определенное время. Предприятия указанных отраслей стали разрабатывать и производить одновременно большое число различных изделий, то есть стали многономенклатурными. Исторически многономенклатурные машиностроительные и приборостроительные предприятия не были оснащены автоматизированными инструментальными средствами, позволяющими эффективно управлять технологическими процессами. Это объясняется высокой динамичностью их производственных систем, отсутствием повторяемости находящихся в изготовлении заказов и возникающих производственных ситуаций, а также влиянием значительного числа случайных факторов, нарушающих нормальный ход технологических процессов. В результате срываются сроки поставки продукции и, таким образом, ухудшаются экономические показатели деятельности предприятий и фирм. В связи с этим понятна актуальность создания автоматизированных систем поддержки принятия решений в автоматизированных системам управления технологическими процессами. Диспетчирование технологических процессов имеет своей целью введение их в нормальный график и является одной из важнейших составляющих при управлении ими. В данной работе реализован комбинированный подход к выработке управляющих воздействий. Исходя из наличия большого числа случайных возмущающих воздействий, в автоматизированной системе выполняется учет наиболее значимых и наиболее вероятных из них. Поэтому путем сравнения и анализа планируемых и фактических времен (времена начала и окончания) операций технологических процессов, тенденции развития ситуации (накапливание или уменьшение рассогласования) накапливающимся итогом выявляются наиболее вероятные причины невыполнения плана и возможные управляющие воздействия. Анализ производится с помощью базы знаний, построенной на основе продукционных моделей. Выявленные причины являются «подсказками» для второго этапа. На этом этапе с заранее оговоренной периодичностью или при возникновении исключительной ситуации группой экспертов из числа работников предприятия обсуждаются и оцениваются альтернативы. На основании методики нечеткого управления определяется взвешенная оценка уверенности экспертов в достижимости нужного результата реализацией того или иного управляющего воздействия и принимается окончательное решение.
Реализация методов обучения с подкреплением на основе темпоральных различий и мультиагентного подхода для интеллектуальных систем реального времени
А.П. Еремеев А.А. Кожухов
Стр. 28 — 33
В работе описана реализация методов обучения с подкреплением на основе временных (темпоральных) различий и мультиагентной технологии. Рассмотрены возможности комбинирования методов обучения со статистическими и экспертными методами прогнозирования с целью последующей интеграции в инструментальную программную среду для использования в современных перспективных интеллектуальных системах реального времени типа интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени. Даны анализ методов обучения с подкреплением (RL-обучения) в плане использования в интеллектуальных системах реального времени, их основные компоненты, преимущества и решаемые задачи. Основное внимание уделено методам RL-обучения на основе временных (темпоральных) различий (TD-методам), разработаны соответствующие алгоритмы. Рассмотрены возможности включения методов RL-обучения в мультиагентную среду и их комбинирования со статистическими и экспертными методами прогнозирования с целью последующей интеграции в инструментальную среду для использования в интеллектуальных системах реального времени типа интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени для управления и диагностики сложных технических объектов. Разработана архитектура прототипа подсистемы прогнозирования, включающая эмулятор, моделирующий состояние проблемной области (объекта и внешнего окружения), и модули прогнозирования, анализа и принятия решений, RL-обучения. Выполнена программная реализация прототипа подсистемы прогнозирования с применением мультиагентного подхода для решения задачи экспертного диагностирования сложного технического объекта. Результаты тестирования и апробации разработанной системы показали ее достаточную эффективность и целесообразность включения в состав современных интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени.
Моделирование воздействия атаки Black Hole на беспроводные сети
В.В. Шахов А.Н. Юргенсон О.Д. Соколова
Стр. 34 — 39
Технологии, основанные на беспроводных сенсорных сетях, проникают в самые важные сферы жизнедеятельности общества. Многие решения в области архитектуры Интернета вещей опираются на результаты исследований беспроводных сенсорных сетей, в частности, это касается предложений, разработанных в рамках ряда проектов Седьмой рамочной программы Европейского союза по развитию научных исследований и технологий. Следовательно, особое внимание необходимо уделять обеспечению безопасности таких сетей. В статье обсуждаются проблемы функционирования сетей в условиях несанкционированных вторжений. Обеспечить абсолютную защиту, полностью нивелировать последствия вторжений возможно далеко не во всех случаях. Однако эффективный выбор механизмов защиты позволит существенно снизить ущерб. Для этого необходимо разрабатывать и исследовать адекватные математические модели. Авторы рассматривают моделирование атаки Black Hole на узлы беспроводных сенсорных сетей и исследуют оценку нанесенного ущерба. Эта атака является одним из наиболее опасных разрушающих информационных воздействий, в результате ее может теряться более 90 % информации, передаваемой в сток. В качестве модели беспроводной сети используются графы единичных кругов (UDG-графы), которые наиболее адекватно описывают связи в этих сетях, где передача информации между узлами возможна, если они находятся в пределах взаимной достижимости радиосигнала. Для моделирования передачи данных по выбранному алгоритму маршрутизации в графе строится остовное дерево. Авторами получены формулы для вычисления аналитических оценок для некоторых случаев вида остовного дерева. Чтобы оценить уязвимость дерева передачи данных к атакам, использовалась величина «нормированное число вершин, от которых потеряна информация» - среднее число вершин, от которых потеряна информация, деленное на общее число вершин в дереве. Полученные аналитические результаты согласуются с результатами имитационного моделирования. Предложен метод противодействия атакам типа Black Hole, оценена его эффективность.
Прогнозирование при управлении динамическими системами
О.В. Тиханычев
Стр. 40 — 44
Условие адекватности управления сложными системами - наличие сведений об их текущем состоянии и условиях функционирования. Обычно такие данные получаются от систем мониторинга обстановки. Но для динамических систем обычный мониторинг не всегда обеспечивает эффективность управления. В ряде случаев ситуацию спасает введение в контур управления обратной связи. Однако этот подход не всегда срабатывает, особенно при управлении крупными распределенными системами, обладающими высокой инерционностью. Для обеспечения эффективности управления необходимо использовать обратную связь: не просто отслеживать состояние системы и окружающей среды, но и получать информацию об их возможных изменениях заблаговременно, то есть использовать методы прогнозирования. В настоящее время принято разделять все методы прогнозирования на активные, оценивающие возможные последствия принимаемых решений, и пассивные, обеспечивающие прогноз изменения состояния в текущих условиях. Предлагается использовать пассивное прогнозирование для формирования обратной связи активного типа, позволяющей формировать управляющие воздействия заблаговременно с учетом прогноза развития обстановки. Анализ состава исходных данных и требований по оперативности прогноза позволяет сделать вывод о целесообразности применения для организации активного мониторинга в существующих условиях именно моделей на основе временных рядов.
Системы автоматического управления объектами с запаздыванием: робастность, быстродействие, синтез
В.З. Тхан Д.Ю. Берчук
Стр. 45 — 50
Рассматривается задача синтеза систем автоматического управления объектами с запаздыванием. Особенность ее постановки связана с формированием и решением уравнения синтеза численным методом без аппроксимации передаточной функции звена запаздывания. Этим создаются потенциальные возможности для повышения точности синтеза регуляторов. В работе они раскрываются за счет привлечения численного подхода к синтезу регуляторов - вещественного интерполяционного метода. Метод позволяет найти стабилизирующий регулятор по модели желаемой системы автоматического управления, известному неаппроксимированному математическому описанию объекта управления и принятой структуре регулятора. Вторая особенность задачи также связана с принятым методом и звеном запаздывания и реализуется на этапе получения желаемой модели. Для усиления демонстрационных возможностей и наглядности подхода в работе использован минимальный набор показателей - перерегулирование и время установления переходного процесса. Модель желаемой системы совместно с неаппроксимированным описанием объекта управления и принятой структурой регулятора позволили сформировать более точное уравнение синтеза по сравнению с традиционным подходом, основанным на приближении модели звена запаздывания дробно-рациональным выражением. Рассмотрены численный способ решения уравнения синтеза, а также исследование процедуры синтеза и свойств робастности систем с запаздыванием. На этой основе предложен алгоритм достижения максимального быстродействия систем автоматического управления с запаздыванием в условиях поддержания перерегулирования в заданных пределах и показан механизм ухудшения робастности синтезированной системы при увеличении запаздывания сигнала в объекте управления даже в условиях подстройки параметров регулятора под изменяющееся время запаздывания. Результаты проиллюстрированы расчетными примерами.
Об одном подходе к реализации системы управления мастер-данными об активах
А.А. Сухобоков В.И. Строгонова
Стр. 51 — 60
В статье рассматриваются возможности современных MDM-систем (систем Master Data Management) и перспективные направления разработки мультидоменных и мультивекторных MDM-систем. Показаны причины, по которым однодоменные системы управления мастер-данными об активах не нашли широкого применения в отличие от существующих систем управления мастер-данными о клиентах, поставщиках, продуктах, сотрудниках и других типах бизнес-объектов. Рассматриваются сложности совмещения различных представлений одних и тех же активов в системе управления мастер-данными об активах. Делается вывод, что, пока не будут разработаны и не начнут успешно внедряться однодоменные системы управления мастер-данными об активах, переносить эту предметную область в мультидоменные системы преждевременно. Для решения описанных проблем предложена модель мастер-данных об активах, позволяющая совместить их различные представления. Эта модель включает множество независимых иерархий для различных представлений одного и того же парка активов, неиерархические связи, специфические для каждой предметной области, решетки связей, позволяющие переходить между разными представлениями одного и того же актива, набор классификаторов активов, классы в которых определяют наборы описывающих активы атрибутов, классификаторы связей активов, а также структурные и функциональные модели отдельных типов активов. Для реализации модели мастер-данных об активах разработана архитектура MDM-системы, а также предложен алгоритм проверки корректности межракурсных связей всей модели в целом. Выдвинуты основные требования к инструментарию для разработки прототипа системы управления мастер-данными об активах: он должен одновременно обеспечивать функциональность графовой СУБД и графового энджина для выполнения сложных алгоритмов над графом в целом. Из двух существующих инструментов, отвечающих этим требованиям, для разработки выбран SAP HANA Graph.
Построение моделей систем на базе эквациональной характеристики формул LTL
Ю.П. Кораблин А.А. Шипов
Стр. 61 — 66
Задача верификации как программных, так и технических систем всегда была и остается одной из самых значимых с момента появления первых вычислительных устройств. Сегодня уже существует достаточно большое количество подходов к решению данной проблемы. Однако именно развитие такого метода формальной верификации, как Model Checking, позволило решить проблему представления верифицируемых систем и унифицировать процесс верификации программных и технических систем. Идея, лежащая в его основе, состоит в приведении исходной системы к некоторой унифицированной форме, то есть для выполнения верификации требуется лишь наличие модели, которая максимально точно описывала бы ее поведение. В данной статье рассматривается возможность построения моделей систем с помощью RLTL-нотации (Recursive Linear Temporal Logic), которая является рекурсивным представлением формул логики линейного времени. Однако ее использование не ограничивается только этим аспектом. Преимущество от использования для этих целей именно RLTL состоит в том, что модели, заданные с ее помощью, могут быть верифицированы относительно требований, заданных на основе RLTL, без перехода к другим структурам данных, что, безусловно, будет способствовать упрощению и повышению быстродействия процесса верификации. Кроме того, в работе предложены формальные средства, позволяющие во многих случаях существенно упростить модель, построенную на основе RLTL, за счет сокращения числа ее состояний и переходов.
Использование формулы байеса при оценивании выполнения практик модели CMME
Г.И. Кожомбердиева Д.П. Бураков М.И. Гарина
Стр. 67 — 74
Статья посвящена методике экспертного оценивания (на основе объективных свидетельств) степени осуществления практик, обеспечивающих реализацию целей процессных областей модели CMMI®, разработанной в Институте программной инженерии Университета Карнеги-Меллона (SEI). Формирование подобных оценок необходимо для получения вывода об уровне зрелости процессов разработки ПО, достигнутом организацией-разработчиком. В условиях неопределенности и/или неполноты исходной информации о выполнении практик CMMI® с целью повышения степени доверия к принимаемым экспертами-оценщиками решениям целесообразно использовать инструментарий, применяемый для принятия решений в слабо формализованных предметных областях. Ранее в работах авторов рассматривались два подхода к формированию оценок: методы нечеткой логики и методы многокритериальной классификации. В настоящей статье предпринимаются попытки сделать процедуру экспертного оценивания еще более простой и гибкой, расширить возможности ее использования, повысить объективность оценки. Предлагается подход, основанный на использовании известной в теории вероятностей теоремы гипотез (формулы Байеса). При этом степень реализации практики CMMI® оценивается через распределение вероятностей на множестве гипотез о том, что степень реализации достигла одного из предопределенных уровней. Под байесовской оценкой степени реализации практики понимается апостериорное распределение вероятностей, пересмотренное и уточненное в ходе оценивания. Значения условных вероятностей, используемых при вычислении байесовской оценки, показывают, насколько гипотезы об уровне выполнения практики подтверждаются полученными объективными свидетельствами.
Многопроцессорная обработка в задаче пространственной реконструкции по множеству видов
В.А. Бобков А.П. Кудряшов С.В. Мельман
Стр. 75 — 80
Предлагается схема многопроцессорной обработки больших объемов пространственных данных на базе гибридного вычислительного кластера применительно к воксельному методу построения и визуализации 3D-модели сцены подводной обстановки. Рассматривается вычислительная схема воксельного метода, которая состоит из нескольких этапов обработки данных, включая загрузку исходных карт глубин многих видов, построение воксельного представления скалярного поля и построение изоповерхности по воксельному пространству. Вычислительная схема анализируется с точки зрения выявления наиболее вычислительно трудоемких этапов работы и целесообразности организации многопроцессорной обработки. Также рассматривается архитектура используемого гибридного вычислительного кластера, объединяющая три уровня многопроцессорной обработки: вычислительные узлы кластера, многоядерность и графические процессоры видеоплаты. Используются два типа параллельных архитектур: MPI (параллелизм в рамках кластера) и CUDA (параллелизм на графическом ускорителе). Предложенное решение по распределению вычислительной нагрузки основывается на учете характера вычислений на каждом этапе и особенностях используемых параллельных архитектур. Приводится обоснование реализуемой схемы многопроцессорной обработки с качественными и количественными оценками. Реализованная схема обработки данных обеспечивает максимальное ускорение процесса счета применительно к решению задачи 3D-реконструкции сцены на базе рассмотренного вычислительного кластера. Приведены результаты вычислительных экспериментов с реальными данными, полученными со сканера RangeVi-sionPremium5 Mpix. Анализ результатов тестирования подтвердил возможность принципиального повышения вычислительной производительности в рассматриваемой задаче за счет организации распределенно-параллельной обработки данных. Аналогичная схема может применяться и в других задачах, связанных с обработкой больших объемов пространственных данных.
Редактирование и внесение информации в XML-документы автоматизированных информационных систем
А.Н. Трусов П.Ю. Иванченко Д.А. Кацуро
Стр. 81 — 84
В статье рассматриваются вопросы редактирования и автоматизированного внесения изменений в защищенный от внешнего редактирования конфигурационный файл формата eXtensibleMarkupLanguage (XML) некоторой автоматизированной информационной системы финансово-аналитического содержания. Описываются основная идея и концепция создания модуля для редактирования и внесения информации в исходный XML-файл автоматизированной системы. Рассмотрен способ предоставления конечному пользователю функциональных возможностей информационной системы посредством размещения web-страницы в сети Интернет. Приведен алгоритм взаимодействия пользователя с модулями программы. Описана подробная техническая реализация алгоритма по редактированию и автоматизированному внесению изменений в конфигурационный файл автоматизированной информационной системы без прямого взаимодействия с самим программным продуктом. Детально проанализирована структура конфигурационного файла и сформированы требования к его формированию. Представлены фрагменты сформированной структуры конфигурационного файла информационной системы, а также программного кода обращения к элементу дерева в XML-файле. Выбрана подходящая программная реализация для внесения социальных и экономических параметров в конфигурационный файл без взаимодействия с программным продуктом. Потребность в использовании описанного подхода возникает в случаях необходимости оперативной обработки и визуального представления социально-экономической информации на базе ситуационных центров оперативной поддержки принятия экспертных решений в сфере анализа состояния и развития социально-экономических систем. Авторами реализован программный комплекс, состоящий из описываемого модуля и оптимизационной финансовоаналитической автоматизированной информационной системы, который прошел апробацию при решении задач социально-экономического анализа в Ситуационном центре регионального социально-экономического развития Кемеровского филиала Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова.
Методы автоматической классификации текстов
Т.В. Батура
Стр. 85 — 99
Классификация текстов является одной из основных задач компьютерной лингвистики, поскольку к ней сводится ряд других задач: определение тематической принадлежности текстов, автора текста, эмоциональной окраски высказываний и др. Для обеспечения информационной и общественной безопасности большое значение имеет анализ в телекоммуникационных сетях контента, содержащего противоправную информацию (в том числе данные, связанные с терроризмом, наркоторговлей, подготовкой протестных движений или массовых беспорядков). Данная статья представляет собой обзор методов классификации текстов, целями которого являются сравнение современных методов решения задачи классификации текстов, обнаружение тенденций развития данного направления, а также выбор наилучших алгоритмов для применения в исследовательских и коммерческих задачах. Широко известный современный подход к классификации основывается на методах машинного обучения. В данной статье описываются наиболее распространенные алгоритмы построения классификаторов, проводимые с ними эксперименты и результаты этих экспериментов. Обзор подготовлен на основе выполненных за 2011-2016 гг. научных работ, находящихся в открытом доступе в сети Интернет и опубликованных в авторитетных журналах или в трудах международных конференций, высоко оцениваемых научным сообществом. В статье произведены анализ и сравнение качества работы различных методов классификации по таким характеристикам, как точность, полнота, время работы алгоритма, возможность работы алгоритма в инкрементном режиме, количество предварительной информации, необходимой для классификации, независимость от языка.
Методы автоматизированного анализа коротких неструктурированных текстовых документов
П.Ю. Козлов
Стр. 100 — 105
В работе рассматриваются задачи автоматизированного анализа текстовых документов в органах исполнительной и законодательной власти. Выделяется группа признаков для классификации текстовых документов, приводятся их типы, методы анализа и рубрицирования. Определяется перечень типов документов, которые необходимо классифицировать. Для анализа коротких неструктурированных текстовых документов предлагается использовать метод классификации на основе весовых коэффициентов, экспертной информации, нечеткого логического вывода, для которого усовершенствована вероятностная математическая модель, разработан способ обучения и экспериментально подобрано соотношение весовых коэффициентов. Предварительно разработанный метод необходимо обучить. На этапе обучения слова тезауруса для каждой предметной области разбиваются на три типа: уникальные, редкие и общие, и в зависимости от типа словам присваиваются весовые коэффициенты. Для поддержания актуальности весовых и частотных коэффициентов предлагается использовать динамическую кластеризацию. Разработанный метод позволяет анализировать описанные документы, а также учесть динамичность тезауруса рубрик. Представлена схема работы системы автоматизированного анализа неструктурированных текстовых документов, написанных на естественном языке, различных типов: длинные, короткие, очень короткие. В зависимости от типа документа используется соответствующий метод анализа, который имеет наилучшие показатели точности и полноты при анализе текстовых документов данного типа. В качестве синтаксического анализатора используется парсер Malt-Parser, обученный на национальном наборе русского языка. Результатом работы всей системы можно считать базу знаний, в которую попадают все извлеченные знания и их отношения. База знаний постоянно пополняется и используется работниками исполнительной и законодательной власти для обработки поступающих запросов.
Использование геометрии сцены для увеличения точности детекторов
Е.В. Шальнов А.С. Конушин
Стр. 106 — 111
Ключевым элементом любых систем интеллектуальной видеоаналитики является алгоритм выделения, или детектирования объектов в видео. Недостаточно высокие скорость и точность существующих алгоритмов детектирования являются существенными сдерживающими факторами распространения технологий видеоаналитики. В данной работе предлагается новый алгоритм повышения скорости и точности работы детекторов, основанных на подходе скользящего окна, за счет учета геометрических свойств сцены. В зависимости от расположения камеры относительно сцены для каждой области изображения можно определить, какого размера может быть изображение искомого объекта в данной области. Окна других размеров не могут соответствовать искомым объектам в сцене, поэтому их можно пропускать и за счет этого увеличивать скорость работы детектора. Предлагаемый алгоритм позволяет определить допустимые размеры объекта для каждой области изображения. Сутью алгоритма является нейронная сеть, которая для таких заданных параметров, как калибровка камеры, размер и положение объекта на снимке, определяет, правдоподобна ли данная сцена. Нейронная сеть обучается на множестве синтетических сцен, что позволяет ей работать для произвольных камер. С помощью нейронной сети для каждой видеопоследовательности строится карта допустимых размеров объектов. Детектор затем применяется только к допустимым фрагментам, которые составляют часть от всего множества фрагментов. Экспериментальная оценка предложенного алгоритма на реальных данных показала, что он позволяет повысить скорость работы детектора на 70 % при одновременном увеличении точности его работы.
Программный агент определения психологического состояния обучаемого в системах дистанционного обучения
Е.Л. Хрянин А.Н. Швецов
Стр. 112 — 118
Рассматривается проблема применения программных агентов для оценки психологического состояния студентов в системе дистанционного обучения. Гипотеза исследования: чем лучше психологически материал подходит обучаемому, тем быстрее и качественнее он будет усвоен. Требуется разработать автоматический алгоритм подбора материала. Описывается разработанная система дистанционного обучения, создаваемая более 5 лет и апробированная в одном из государственных вузов. Кратко описана реализация системы дистанционного обучения: схема взаимодействия агентов, основные таблицы БД, реализация серверной и пользовательской частей. Описываются метод и алгоритм определения перцептивной модальности обучаемого в ходе психологического тестирования. Использованы статистические методы для предсказания вероятности входа в систему обучаемым (на основе данных статистики). Предложены весовые коэффициенты частоты использования системы дистанционного обучения обучаемыми для принятия решений агентом определения психологического состояния. Создан алгоритм автоматического решения о необходимости тестирования. Проведено исследование на основе трех групп с участием более 90 человек: контрольная группа, группа с рекомендацией в выборе материала и группа, для которой агент сам выбирает материал. Выведены формулы расчета перцептивной модальности для нескольких последовательных измерений. Приведен пример уточнения расчета при получении противоречивых данных. Эксперимент показал положительные результаты при работе в рекомендательном режиме. С контрольным тестом справились более 61 % обучаемых, а усложненную задачу решили более половины группы (около 42 % и 1 2 % в контрольной группе соответственно). Сделан вывод о целесообразности применения агента определения психологического состояния в системах дистанционного обучения.
Мониторинг частотного ресурса геостационарных спутников-ретрансляторов с использованием энтропии покрытия
А.В. Сухов В.Н. Решетников С.Б. Савилкин
Стр. 119 — 123
Рассмотрен мониторинг радиочастотного спектра для спутников-ретрансляторов, размещаемых на геостационарных орбитах. При этом решена оптимизационная задача обнаружения источников помех при заданных времени поиска и точности определения координат источников помех. Оптимизационная задача решена в целевом информационном пространстве, основанном на энтропии покрытия. Определение местоположения наземных несанкционированных радиопередатчиков выполняется путем анализа временной задержки сигнала и доплеровского смещения частоты сигнала. Местоположение источника помех на поверхности Земли можно определить, используя сигналы передатчика, ретранслируемые через одиночный спутник связи на геостационарной орбите. Небольшой доплеровский сдвиг несущей частоты сигнала, вызванный небольшим перемещением данного спутника на орбите относительно поверхности Земли, можно использовать для расчета местоположения передатчика. В настоящей работе основное внимание сосредоточено на потенциальной точности оценок и выборе эффективного в смысле минимума энтропии покрытия подхода к оптимизации времени измерений. Время сеанса проведения измерений, отношение сигнал/шум и параметры проведения измерений взаимосвязаны между собой. Отношения между реальными и нормативными параметрами измерений использованы в информационной мере - энтропии покрытия. Энтропия покрытия характеризует эффективность систем, которые могут быть представлены вектором показателей эффективности, в соответствии с их целевым применением. Минимальное значение, равное нулю, означает, что нормативные требования выполнены полностью, а положительные значения характеризуют уровень обобщенного несоответствия нормативным требованиям. С использованием энтропии покрытия проведена оценка информационной потенциальной эффективности при обнаружении координат источника помех с использованием эффекта доплеровского сдвига частоты.
Статистический анализ результатов испытаний изделий авиационной техники в условиях случайного цензурирования
Л.В. Агамиров В.Л. Агамиров Вестяк В.А.
Стр. 124 — 129
В работе рассматривается методика точечного и интервального оценивания параметров распределений, применяемых при статистическом анализе усталостных испытаний элементов авиационных конструкций на базе метода наименьших квадратов, учитывающая наличие цензурированных наблюдений. Актуальность работы определяется тем, что при решении задачи оценивания параметров распределений характеристик усталостных свойств для статистического анализа результатов усталостных испытаний изделий авиационной техники необходимо учитывать образцы, для которых произошла остановка испытаний до достижения ими критического состояния. Решение данной задачи с использованием известных методов (метода максимального правдоподобия) затруднено из-за немонотонности целевых функций, наличия ряда локальных экстремумов и т.д. Первая часть статьи посвящена методике оценивания параметров распределения наблюдаемой случайной величины для полной выборки, преобразованной из многократно цензурированной (неполной) выборки путем бутстреп-моделирования, основанного на порядковых статистиках. Преобразование исходной случайно цензурированной выборки в квазиполную осуществляется для того, чтобы можно было использовать метод наименьших квадратов для оценки параметров распределения, поскольку этот метод применим только для полных выборок. Во второй части статьи говорится о построении доверительных границ для квантиля распределения наблюдаемой случайной величины. В авиационной технике это применимо для оценки гарантированного ресурса, нормируемого по нижней доверительной границе квантиля долговечности. Авторами разработана методика приведения в общем случае многократно цензурированной неполной выборки к эквивалентной квазиполной выборке, для которой можно использовать метод наименьших квадратов, а следовательно, получить наиболее устойчивые и эффективные оценки с минимальной дисперсией. Таким образом, решена задача точечного и интервального оценивания параметров распределений характеристик усталостных свойств элементов авиационных конструкций с учетом наличия многократно цензурированных наблюдений.
Алгоритм детектирования объектов на фотоснимках с низким качеством изображения
А.С. Викторов
Стр. 130 — 137
В статье рассматривается набор алгоритмов, применяемых для распознавания объектов определенного класса на фотоснимках с некачественным изображением, полученных с видеокамеры низкого разрешения. Особенностью рассматриваемой методики детектирования объектов является возможность обнаружения объектов, размеры изображений которых на фотоснимках не превышают нескольких десятков пикселей. Исследуемое изображение сканируется скользящим окном, считывающим участки изображения с заданным перекрытием между соседними участками. Сканируемые участки изображения предварительно обрабатываются дискриминативным автокодировщиком, извлекающим вектор признаков из участка изображения, который анализируется мультиклассовым классификатором, построенным на основе вероятностной модели регрессии, на предмет наличия изображения или части изображения объекта. Для каждого сканируемого участка изображения классификатор вычисляет значение вероятности обнаружения детектируемого объекта определенного класса на данном участке. На основании результатов сканирования изображения делается вывод о наличии изображения объекта и о его наиболее вероятном положении на фотоснимке. Для повышения точности обнаружения границ изображения значение вероятности обнаружения детектируемого объекта определенного класса интерполируется для каждого анализируемого пикселя изображения. После детектирования пикселей на основании их распределения на изображении уточняются границы изображения детектируемого объекта. В ходе проведенного исследования было обнаружено, что использование дискриминативного автокодировщика значительно повысило робастность алгоритма детектирования. В статье дано подробное описание процесса обучения и настройки параметров алгоритмов, используемых в процессе детектирования. Результаты данного исследования могут найти широкое применение для автоматизации различных процессов, например для сбора и анализа информации в различных аналитических системах.
Автоматический синтаксический анализ китайских предложений при ограниченном словаре
Юй Чуцяо И.А. Бессмертный
Стр. 138 — 142
В работе обсуждается проблема автоматического анализа естественно-языковых текстов на китайском языке. Одной из актуальных задач в этой области является автоматическое извлечение из текстовых документов фактов по запросу, поскольку автоматические переводчики здесь практически бесполезны. Целью работы является прямое извлечение фактов из текстов на языке оригинала без его перевода. Для этого предлагается подход на основе синтаксического анализа предложений анализируемого текста с последующим сопоставлением найденных частей речи с формализованным запросом в форме субъект-предикат-объект. Отличительная особенность предложенного алгоритма синтаксического анализа - отсутствие фазы сегментации последовательности иероглифов, составляющих предложения, на слова. Узким местом при решении данной задачи является словарь, поскольку при отсутствии слова в словаре правильная интерпретация фразы может быть невозможна. Для преодоления этой проблемы в работе предлагается идентификация модели предложения по служебным словам, а ограниченность словаря устраняется предварительным автоматическим построением тезауруса предметной области и словаря общеупотребительных слов на основе статистической обработки корпуса документов. Апробация предложенного подхода выполнена на небольшой предметной области и с ограниченным словарем, где данный метод показал свою работоспособность. Проведен также анализ временных характеристик разработанного алгоритма. Поскольку для синтаксического анализа используется метод простого перебора, скорость работы парсера на реальных задачах может оказаться неприемлемо низкой, что должно стать темой дальнейших исследований.
Разработка и внедрение модели прогнозирования цветового отклонения полимерного покрытия оцинкованной полосы
В.М. Осколков И.А. Варфоломеев Л.Н. Виноградова Е.В. Ершов
Стр. 143 — 147
Статья посвящена результатам исследования метода повышения качества оцинкованной полосы с полимерным покрытием за счет уменьшения цветового отклонения, используя методы моделирования. Предложенная модель прогнозирования цветового отклонения состоит из трех подмоделей, каждая из которых прогнозирует одну из координат цветового пространства CIELab. Основой каждой из подмоделей является алгоритм машинного обучения Random Forest. По спрогнозированным значениям цветовых координат вычисляется полное цветовое отклонение. Рассмотрен алгоритм построения дерева принятия решений. Описаны основные параметры, влияющие на цветовое отклонение, получаемые из трех источников: данные из сертификата о краске, характеристика входного рулона для покраски, технологические параметры. Разработан подход быстрой и эффективной интеграции модели прогнозирования в существующую ИТ-инфраструктуру предприятия с помощью трансляции модели в БД. Разработан скрипт для трансляции модели на используемые при разработке ПО на промышленных предприятиях языки программирования SQL и .NET. Описаны этапы трансляции модели прогнозирования с языка R на язык SQL: генерация кода, заполнение таблиц. Прогнозирование в БД осуществляется за 0,3 секунды, этого достаточно для применения в производстве в режиме реального времени. Использование разработанной модели делает возможным прогнозирование полного цветового отклонения полимерного покрытия со средней относительной ошибкой модели 6,1 %.
Программа идентификации условии теплообмена для изделии плоскои формы
Б.И. Марголис
Стр. 148 — 151
Рассмотрена постановка задачи идентификации условий теплообмена для изделия плоской формы при несимметричном конвективно-радиационном теплообмене поверхностей изделия с окружающей средой и ограждающими поверхностями (нагревательными элементами) технологического оборудования. Сформулирована возможность решения поставленной задачи в среде программирования Matlab. На основе стандартной функции fmincon в среде Matlab разработана программа, позволяющая по заданным теплофизическим характеристикам материала (коэффициентам теплопроводности, температуропроводности), параметрам конвективно-радиационного теплообмена (коэффициентам конвективной теплоотдачи и приведенным степеням черноты) и параметрам температурно-временного режима в печи отжига идентифицировать часть энергии радиационного теплообмена, попадающей с поверхности печи на изделие в каждой из зон. Приведен пример идентификации параметров радиационного теплообмена в печи отжига листового прокатного стекла на основе программы моделирования температурного поля в среде Matlab. Рассмотрены особенности разработки программы, связанные с необходимостью учета изменяющихся начальных и граничных условий на каждом из этапов температурно-временного режима отжига изделия с помощью функций pdebeg и pdebound стандартной функции pdepe Matlab. Приведены программные коды функций, основной программы и результаты расчета температур поверхности ленты и степеней черноты поверхности печи. Произведен анализ результатов работы программы, и продемонстрировано хорошее совпадение полученных степеней черноты с их физически обоснованными значениями при радиационном теплообмене в печах отжига стеклоизделий. Показана перспективность использования стандартных функций Matlab для решения задач оптимизации режимов термообработки изделий в различных технологических процессах.
Профессиональная подготовка личного состава корабля в системе жизненного цикла продукции военного назначения
Е.Ф. Лосев И.В. Кузнецов А.А. Бавула И.А. Бурык
Стр. 152 — 156
В статье рассматривается профессиональная подготовка личного состава в системе управления жизненным циклом продукции военного назначения на основе так называемых сквозных контрактов жизненного цикла. Авторами предложена концептуальная модель управления жизненным циклом продукции военного назначения с включением в единое информационное пространство жизненного цикла продукции военного назначения - профессиональной подготовки личного состава боевой части связи надводных кораблей ВМФ. Приводится критический аспект комплексного тренажера корабельных связистов «Племя-С». Предлагается новый подход с использованием тренажерной подготовки персонала с применением имитационной, виртуальной среды обучения для специалистов ВМФ при переходе на контракты сквозного жизненного цикла. Авторы предполагают, что виртуальная среда моделирования позволит обучаемым приобретать уникальные навыки действий в самых разнообразных нештатных ситуациях, создать которые традиционным способом в процессе обучения не всегда представляется возможным.