ivdon3@bk.ru
В статье рассмотрены проблемы применения строительных материалов ненадлежащего качества в России. Определены понятия некачественных, фальсифицированных и контрафактных строительных материалов (НФК-материалов). Выделены отличительные признаки НФК-продукции на рынке строительных материалов и последствия несоблюдения общих требований к ее качеству. Проанализированы особенности цифровой маркировки строительных материалов в России. Выделены ключевые проблемы проведения входного контроля подрядчиком и их причины. В заключение даны рекомендации по повышению эффективности системы входного контроля строительных материалов.
Ключевые слова: строительные материалы, качество, фальсифицированная продукция, контрафактная продукция, маркировка, безопасность зданий и сооружений, строительный контроль, входной контроль
2.1.5 - Строительные материалы и изделия , 2.1.7 - Технология и организация строительства
В статье рассматривается применение системы остаточных классов в обработке текстовой информации. Система остаточных классов, основанная на принципах модулярной арифметики, представляет числа в виде наборов остатков по взаимно простым модулям. Такой подход обеспечивает возможность параллельного выполнения вычислений, потенциальное сжатие данных и повышенную устойчивость к помехам. В работе рассмотрены вопросы кодирования символов, параллельной обработки информации, обнаружения и коррекции ошибок, вычислительные преимущества при реализации полиномиальных хеш-функций, а также практические ограничения применения системы остаточных классов.
Ключевые слова: система остаточных классов, модулярная арифметика, обработка текста, параллельные вычисления, сжатие данных, помехоустойчивость, китайская теорема об остатках, полиномиальные хеши, коррекция ошибок, компьютерная лингвистика
Онтологическое моделирование является перспективным направлением развития научно-методической базы разработки интеллектуальных информационных систем в электроэнергетике. В статье предложен новый подход к использованию онтологических моделей при создании систем искусственного интеллекта для прогнозирования временных рядов в задачах электроэнергетики. Введены формальные метрики: онтологическое расстояние между признаком и целевой переменной, а также семантическая релевантность признака. На примерах доменных онтологий для ветроэнергетики и электропотребления промышленного предприятия продемонстрированы алгоритмы расчета этих метрик и показано, как они позволяют проранжировать признаки, реализовать автоматизированный выбор наиболее значимых признаков, обеспечить семантическую регуляризацию обучения регрессионных моделей различных видов. Даны рекомендации по выбору коэффициентов для расчета метрик, проведен анализ теоретических свойств метрик и обозначены границы применимости предложенного подхода. Полученные результаты формируют основу для дальнейшей интеграции онтологической информации в математические и компьютерные модели прогнозирования генерации и потребления электроэнергии при разработке отраслевых интеллектуальных систем.
Ключевые слова: онтология, онтологическое расстояние, релевантность признаков, системный анализ, объяснимый искусственный интеллект, электроэнергетика, прогнозирование генерации, прогнозирование электропотребления
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.4.5 - Энергетические системы и комплексы
В современном мире, когда технологии развиваются с невероятной скоростью, компьютеры обрели способность «видеть» и воспринимать окружающий мир подобно человеку. Это привело к революции в анализе и обработке визуальных данных. Одним из ключевых достижений стало применение компьютерного зрения для поиска объектов на фотографиях и видео. Благодаря этим технологиям можно не только находить такие объекты как люди, автомобили или животные, но и точно указывать их положение с помощью ограничивающих рамок или масок для сегментации. В данной статье подробно рассматриваются современные модели глубоких нейронных сетей, применяемые для детекции человека на изображениях и видео, снятых с высоты и большого расстояния на сложном фоне. Анализируются архитектуры Faster Region-based Convolutional Neural Network (Faster R-CNN), Mask Region-based Convolutional Neural Network (Mask R-CNN), Single Shot Detector (SSD) и You Only Look Once (YOLO), сравниваются их точность, скорость и способность эффективно выявлять объекты в условиях неоднородного фона. Особое внимание уделено изучению особенностей каждой модели в конкретных практических ситуациях, где важны и высокое качество обнаружения целевых объектов, и скорость обработки изображений.
Ключевые слова: машинное обучение, искусственный интеллект, глубокое обучение, сверточные нейронные сети, детекция человека, компьютерное зрение, обнаружение объектов, обработка изображений
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Актуальность исследования обусловлена тем, что: во-первых, предлагаемая тематика лежит в русле утверждённой Правительством «Стратегии развития строительной отрасли и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации на период до 2030 года с прогнозом до 2035 года» от 31 октября 2022 г., которая предполагает увеличение доли индустриального домостроения, в том числе панельного; во-вторых, существующие методики расчёта стыков панельных зданий дошли до нас практически в неизменном виде с уровня развития строительной науки и инженерного дела 1980-х гг. прошлого века, что ведет к повышению материалозатрат и росту цен на недвижимость, следовательно современная тенденция развития области строительства требует совершенствования этих методик. Современные подходы нелинейного моделирования и расчёта железобетона позволят применительно к панельным стыкам вскрыть резервы их несущей способности и получить более рациональное конструирование, что удешевит возведение рассматриваемых зданий в целом. ЦЕЛЬ. Провести сравнительный анализ существующих методик расчёта панельных стыков по двум группам предельных состояний, выявить их достоинства и недостатки. Наметить пути их совершенствования. МЕТОДЫ, примененные в ходе исследования: теоретические методы – хронологический, формализация, классификация, анализ, синтез, обобщение, сравнение. РЕЗУЛЬТАТЫ. Проведённый анализ существующих методик зарубежных и отечественных норм проектирования, а также различных авторских методик, показал, что: 1) зарубежные и отечественные нормы основаны на методе предельных состояний; 2) нелинейная деформационная модель не применяется при расчете стыков железобетонных панелей; 3) для получения более точного НДС стыков железобетонных панелей необходима обработка большого объема данных, с применением компьютерных технологий. ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Проведенный анализ показывает, что применение компьютерных программных комплексов является наиболее перспективной методикой расчета строительных конструкций, позволяющей быстро и точно проводить расчеты, снижая себестоимость конструирования.
Ключевые слова: крупнопанельное домостроение, железобетонные панели, стык панелей, расчет стыков, классификация стыков, платформенный стык, деформационная модель, предельные усилия, компьютерное моделирование, конечный элемент
Статья посвящена разработке комбинированного метода реферирования русскоязычных текстов, объединяющего экстрактивные и абстрактивные подходы для преодоления ограничений существующих методов. Предлагаемому методу предшествуют этапы: предобработка текста, комплексный лингвистический анализ с использованием RuBERT, кластеризация на основе семантической близости. Метод включает экстрактивное реферирование через алгоритм TextRank и абстрактивную доработку с помощью нейросетевой модели RuT5. Эксперименты на новостном корпусе Газета.Ру подтвердили преимущество метода по точности, полноте, F-мере и метрикам ROUGE. Результаты показали превосходство комбинированного подхода над чисто экстрактивными методами, такими как TF-IDF и статистический, и абстрактивными методами, такими как RuT5 и mBART.
Ключевые слова: комбинированный метод, реферирование, русскоязычные тексты, TextRank, RuT5
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В работе рассмотрена стохастическая модель работы веб-сервера Apache HTTP Server, описываемая системой Колмогорова распределения вероятностей состояний, в предположении, что поток заявок пуассоновский, в том числе простейший. Предложена схема решения системы дифференциальных уравнений большой размерности с мало меняющимися начальными данными, проведено сравнение параметров представленной модели с параметрами имитационной модели работы веб-сервера. Для сравнения имитационной и стохастической моделей между собой использован тестовый сервер с генераций запросов и имитацией их обработки с использованием статистики программой Apache JMeter, на основании которого оценены значения параметров интенсивностей потоков входящих и обработанных заявок. Представленная модель не противоречит имитационной, позволяет оценить состояния системы при различных режимах работы и рассчитать загруженности веб-сервера при большом потоке данных.
Ключевые слова: стохастическое моделирование, имитационная модель, уравнения Колмогорова, метод прогонки, система массового обслуживания, характеристики эффективности, тестовый сервер, поток заявок, каналы обслуживания, очередь
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
Рассмотрены вопросы идентификации параметров настраиваемых моделей линейных нестационарных динамических систем на примере линеаризованной настраиваемой модели двигателя постоянного тока с независимым возбуждением. Разработан новый метод оценивания параметров настраиваемых моделей по малому числу наблюдений на основе проекционной идентификации и аппарата линейной алгебры и аналитической геометрии. Для апробации разработанного метода идентификации было проведено сравнение переходных характеристик настраиваемой модели двигателя постоянного тока с независимым возбуждением при полученных оценках параметров с эталонными характеристиками. Показана эффективность применения предложенного метода идентификации в задачах управления электроприводом постоянного тока.
Ключевые слова: двигатель постоянного тока, проекционная идентификация, оценивание параметров динамических систем, настраиваемая модель нестационарной динамической системы
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
В данной статье представлена разработка автоматизированной системы контроля качества драже с применением технологий машинного зрения и цифрового моделирования. Целью работы является создание интеллектуальной системы, способной в реальном времени выявлять дефекты поверхности кондитерских изделий, такие как сколы и трещины. Предложенный подход сочетает обучение нейронной сети на основе архитектуры YOLO с использованием как реальных, так и синтетически сгенерированных изображений, а также внедрение цифровой симуляции производственной линии для предварительной отладки и оптимизации параметров системы. Использование цифровой модели позволяет проводить тестирование в условиях, приближённых к реальным, что способствует повышению точности классификации дефектов и снижению затрат на настройку оборудования. Проведённые испытания подтвердили высокую эффективность предложенной системы и целесообразность её внедрения в пищевую промышленность.
Ключевые слова: машинное зрение, контроль качества, драже, YOLO, цифровая симуляция, дефекты поверхности
2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
Современные вычислительные системы управления химико-технологическими процессами позволяют программно реализовывать сложные алгоритмы управления, в то числе с использование методов машинного обучения и элементов искусственного интеллекта. Такие алгоритмы могут быть применимы в том числе для сложных нестационарных многоассортиментых и гибких дискретных производств, к которым относятся и такие процессы малотоннажной химии, как производства полимерных материалов. В статье рассматривается производство фторопласта в реакторах периодического действия. Этот процесс протекает при постоянно изменяемых параметрах, таких как давление и температура. Одной из важных задач системы управления является стабилизация качества выпускаемого полимера, и для этих целей важно прогнозировать это качество в процессе производства до выпуска фторопласта. Качество продукции в свою очередь сильно зависит как от качества исходных реагентов, так и от действий оператора. В условиях нестационарного процесса типовые виртуальные анализаторы качества, основанные на регрессионных зависимостях, показывают плохие результаты, и, как правило, неприменимы. В статье предложена архитектура виртуального анализатора качества, основанного на методах математического прогноза с использованием таких алгоритмов так: метод случайного леса, градиентный бустинг и пр.
Ключевые слова: полимеризация, многоассортиментные производства, малотоннажная химия, прогноз качества, машинное обучение
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
Статья посвящена разработке веб-портала для мониторинга и прогнозирования качества атмосферного воздуха в Хабаровском крае. В работе представлен анализ существующих решений в области экологического мониторинга, выявлены их ключевые недостатки, такие как отсутствие данных в реальном времени, ограниченный функционал и устаревшие интерфейсы. Авторами предложено современное решение на базе технологического стека Python/Django и PostgreSQL, обеспечивающее сбор, обработку и визуализацию данных с датчиков качества воздуха. Особое внимание уделено реализации прогнозирования концентраций вредных газов с использованием рекуррентной нейронной сети, а также созданию интуитивно понятного пользовательского интерфейса с интерактивной картой на основе OpenStreetMap. В статье подробно описана архитектура системы, включая серверную часть, базу данных и фронтенд-реализацию, а также применяемые методы обеспечения производительности и безопасности. Результатом работы стал функциональный веб-портал, предоставляющий актуальную информацию о состоянии атмосферного воздуха, прогнозные данные и удобные инструменты визуализации. Разработанное решение демонстрирует высокую эффективность и может быть масштабировано для применения в других регионах.
Ключевые слова: экологический мониторинг, качество атмосферного воздуха, веб-портал, прогнозирование, Django, Python, PostgreSQL, нейронные сети, OpenStreetMap
В данной статье рассматривается эффективность цифровой системы передачи данных через зашумленный канал связи, использующей метод сжатия Хаффмана и циклическое кодирование БЧХ (Боуза-Чоудхури-Хоквингема). Сжатие Хаффмана уменьшает избыточность данных, что повышает эффективную скорость передачи, а коды БЧХ обеспечивают обнаружение и исправление ошибок, возникающих из-за шума в канале. Анализ, вероятно, включает оценку таких параметров, как степень сжатия, скорость передачи данных, вероятность ошибки после декодирования и вычислительная сложность алгоритмов. Результаты показывают, насколько эффективно данное сочетание методов повышает надежность передачи данных в условиях шума.
Ключевые слова: цифровая система передачи, циклическое кодирование, степень сжатия, декодирование, кодирование
Статья посвящена разработке и апробации методики количественной оценки устойчивости моделей временных рядов (SARIMA, Prophet, LSTM), используемых для управления запасами в условиях нестабильной внешней среды. Предложен подход, основанный на моделировании сценариев искажений входных данных, включая праздничные всплески, логистические сбои, инфляционные тренды и структурные сдвиги. Введены метрики устойчивости — Индекс устойчивости (RI) и Относительный спад точности (D), позволяющие оценивать деградацию прогнозов. Эксперимент на синтетических данных показал, что высокая точность на чистых данных не гарантирует устойчивости: SARIMA чувствительна к инфляционным трендам, Prophet устойчив к сезонности, а LSTM — к структурным сдвигам. Результаты применимы в логистике и ритейле для оптимизации планирования поставок.
Ключевые слова: управление запасами, временные ряды, устойчивость моделей, прогнозирование спроса, SARIMA, Prophet, LSTM, Индекс устойчивости, Относительный спад точности, логистические сбои, сезонные колебания
Представлена методика, включающая этапы контроля выполнения задач, сбора и анализа данных, определения критериев надёжности и эффективности, обоснованного выбора, доведения, выполнения и контроля результатов выполнения управленческих решений. Разработан циклический алгоритм комплексной проверки соответствия критериям надёжности и эффективности системы, позволяющий оперативно реагировать на изменения, повышать устойчивость системы и адаптироваться к неблагоприятным воздействиям внешней среды. Предлагаются усовершенствованные математические формулы для оценки состояния организационных систем, включающие расчёт коэффициента готовности, уровня выполнения плановых задач и соответствия установленным требованиям. Применение методики направлено на повышение обоснованности принимаемых решений при снижении времени принятия решений, а также для обеспечения актуальности, полноты и достоверности информации в информационных ресурсах в интересах устойчивого развития организационных систем.
Ключевые слова: алгоритмы, время, контроль, критерии надёжности и эффективности, показатели, ресурсы, управленческие решения, цикличность
2.3.4 - Управление в организационных системах , 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
В статье рассматриваются возможность управления двигателями в многодвигательной системе с помощью алгоритма нечеткой логике. Приводится пример команд для управления системой из нескольких двигателей.
Ключевые слова: нечеткая логика, автоматизация, моделирование процесса ПИД-регулирование, управление двигателями
2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
В данной статье рассматриваются особенности реализации моделей для распознавания именованных сущностей. В ходе работы проведен ряд экспериментов как с традиционными моделями, так и с известными архитектурами нейронных сетей, гибридной моделью, рассматриваются особенности результатов, их сравнение и возможные объяснения. В частности, показано, что гибридная модель с добавлением двунаправленной долгой краткосрочной памяти может давать более качественные результаты, чем базовая двунаправленная модель представлений на основе трансформеров. Также показано, что улучшенная путем добавления прореживающего слоя для регуляризации, взвешенной функции потерь и линейного классификатора поверх выходов, двунаправленная модель представлений на основе трансформеров может давать высокие значения метрик. Для наглядности в работе приведены графики обучения моделей и таблицы с метриками для сравнения. В процессе работы сформированы выводы и рекомендации.
Ключевые слова: анализ текста, искусственный интеллект, распознавание именованных сущностей, нейронные сети, глубокое обучение, машинное обучение
В работе рассматривается влияние крупности частиц на динамику взвешенных наносов в речном русле. Используется вычислительный комплекс EcoGIS-Simulation для моделирования совместной динамики поверхностных вод и наносов в модели реки Волга ниже плотины Волжской ГЭС. Важнейшим фактором изменчивости русла являются весенние попуски воды из Волгоградского водохранилища, когда расход воды увеличивается в пять раз. Вычислены некоторые интегральные и локальные характеристики речного русла в зависимости от коэффициент крупности частиц.
Ключевые слова: взвешенные наносы, размер частиц грунта, динамика наносов, диффузия, донные отложения, морфология русла, рельеф, скорость гравитационного оседания частиц, EcoGIS-Simulation, формула Векслера, расход воды
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
Для обеспечения устойчивой и надежной работы изолированных энергосистем необходимы модели, основанные на быстрой обработке и анализе негауссовых данных, что способствует повышению энергоэффективности и улучшению управления электропотреблением. В рамках теории оптимального управления электропотребления на основе комплексной процедуры рангового анализа была разработана модель режимного нормирования, отличающиеся от известных тем, что в первый раз использован аппарат R-распределения на основе рангового анализа, а так же устройством и способом режимного нормирования, позволяющая в автоматическом режиме обеспечить необходимый устойчивый режим электропотребления регионального электротехнического комплекса в условиях ресурсных ограничений.
Ключевые слова: режимное нормирование, ранговый анализ, OLAP-куб данных, метод половинного деления, энтропия, топологические данные, ранговая топологическая мера, план ресурсных ограничений, аппроксимация, региональный электрический комплекс, электропотребление
В статье исследуется влияние направления обработки данных на результаты дискретного косинусного преобразования (ДКП). На основе теории групп рассматриваются симметрии базисных функций ДКП, анализируются изменения, возникающие при смене направления обработки сигнала. Показано, что антисимметричные составляющие базиса меняют знак при обратном порядке отсчетов, в то время как симметричные остаются неизменными. Предложены модифицированные выражения для блочного ДКП, учитывающие изменение направления обработки. Экспериментально подтверждена инвариантность частотного состава преобразования к направлению обработки данных. Результаты демонстрируют возможность применения предложенного подхода для анализа сигналов произвольной природы, включая обработку изображений и сжатие данных.
Ключевые слова: дискретные преобразования, базисные функции, инвариантность, симметрия, направление обработки, матричное представление, корреляция
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Рассмотрены алгоритмы построения базисных функций, методы оптимизации вычислений и механизмы L1/L2 регуляризации, на основе которых разработано веб-приложение для выполнения многомерной регрессии с использованием метода наименьших квадратов и программной библиотеки конструируемых базисов. Разработанное программное обеспечение обеспечивает эффективную аппроксимацию многомерных данных с возможностью визуализации результатов в двухмерной и трехмерной проекциях. Практическая ценность работы заключается в создании программного инструмента, находящегося в открытом доступе сЕти, для анализа и моделирования сложных многомерных зависимостей.
Ключевые слова: аппроксимация, метод наименьших квадратов, базисные функции, многомерная регрессия, L1/L2- регуляризация, веб-приложение, визуализация данных, многомерный эллиптический параболоид
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
В работе рассматривается задача краткосрочного прогнозирования температуры льда в инженерных системах с высокой чувствительностью к тепловым нагрузкам. Предлагается трансформерная архитектура, дополненная физически-информированной функцией потерь, основанной на уравнении теплового баланса. Такой подход позволяет учесть инерционные свойства объекта и согласовать динамику прогнозируемой температуры с подаваемой мощностью и внешними условиями. Модель протестирована на данных с ледовой арены с минутной частотой измерений. Проведено сравнение с базовыми архитектурами LSTM, GRU, Transformer по метрикам MSE, MAE и MAPE. Результаты демонстрируют существенное улучшение точности в переходных режимах, а также устойчивость предсказаний к резким скачкам температуры, особенно после заливки льда. Предложенный метод может быть интегрирован в контуры интеллектуального управления инженерными объектами, обеспечивая не только высокую точность, но и физическую интерпретируемость модели. Работа подтверждает эффективность интеграции физического знания в нейросетевые прогнозные модели.
Ключевые слова: краткосрочное прогнозирование, временные ряды, трансформеры, машинное обучение, физически-информированная модель, предиктивное управление
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
Данная работа посвящена построению системы визуально-инерциальной одометрии беспилотного автомобиля, использующей в качестве источника информации как бинокулярные камеры, так и инерциальные датчики, которая была бы способна одновременно определять собственное положение автомобиля и отслеживать относительное положение других участников дорожного движения. Для обеспечения точной и непрерывной локализации предлагается использовать инерциальную навигационную систему и два типа особых точек изображения. Модели глубокого обучения используются для точного и надежного отслеживания особых точек. Для достижения эффективного и надежного сопоставления объектов между двумя кадрами предлагается многоуровневый механизм ассоциации данных, учитывающий возможные ошибки различных компонентов системы. Результаты экспериментов демонстрируют осуществимость и потенциал применения предлагаемой системы.
Ключевые слова: многообъектная визуально-инерциальная одометрия, локализация, ассоциация данных, отслеживание 3D динамических объектов
Данная работа посвящена теоретическому анализу методов, применяемых в задачах верификации динамики подписи, полученной с графического планшета. Проведена классификация трёх фундаментальных подходов к решению данной задачи: сопоставление с эталоном; стохастическое моделирование и дискриминативная классификация. Каждый подход в данной работе рассмотрен на примере конкретного метода: динамическая трансформация временной шкалы; скрытые Марковские модели; метод опорных векторов. Для каждого метода раскрыты теоретические основы, представлен математический аппарат, выявлены основные преимущества и недостатки. Результаты проведённого сравнительного анализа могут быть использованы в качестве необходимой теоретической базы при разработке современных систем верификации динамики подписи.
Ключевые слова: верификация, биометрическая аутентификация, динамика подписи, графический планшет, классификация методов, сопоставление с эталоном, стохастическое моделирование, дискриминативная классификация, скрытые Марковские модели, динамическая трансформация
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность