8 (495) 987 43 74 доб. 3304 Прием заявок на рассмотрение статей E-mail: evlasova@synergy.ru

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
  Журнал входит в Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий,
  рекомендованных ВАК для публикации основных результатов диссертационных
  исследований.

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

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

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.

Интеллектуальный программный комплекс моделирования процесса планирования многоассортиментных промышленных производств

В статье рассматриваются вопросы, посвященные разработке гибкого интеллектуального программного комплекса для решения задачи оптимального планирования многоассортиментных непрерывно-дискретных производств. Данные производства характеризуются большим ассортиментом продукции, множеством видов и конфигураций оборудования, при увеличении размерности задачи количество вариантов производственных расписаний растет экспоненциально, поэтому актуальна разработка специализированного комплекса эффективного оптимального планирования и составления расписаний, настраиваемого на характеристики различных многоассортиментных производств. Целью настоящей работы является разработка методов и алгоритмов оптимизации календарного планирования в виде проблемно-ориентированного программного комплекса, позволяющего повысить производительность оборудования и сократить время изготовления заказов. В статье приводится математическая постановка задачи оптимизации и совокупность математических моделей и алгоритмов формирования целевых функций для оптимального календарного планирования перенастраиваемых производств. Проведение данного исследования основывается на использовании методов теории расписаний, оптимизации и эволюционных вычислений, средств объектно-ориентированной разработки сложных программных комплексов и баз данных. Предложенный программный комплекс обладает различными интеллектуальными пользовательскими интерфейсами, дополняемыми базами данных продукции, оборудования и технологических регламентов, библиотекой целевых функций и математических методов оптимизации, модулем экспертной настройки системы, а также интерактивной системой визуализации полученных производственных планов в форме диаграммы Ганта и дерева решений задачи оптимизации. Тестирование программного комплекса производилось на данных полимерных и металлургических предприятий России и Германии и подтвердило эффективность решения задач планирования. Внедрение предлагаемого программного комплекса позволяет обеспечить эффективную загрузку оборудования предприятия, уменьшить стоимость производства и упростить процесс принятия управленческих решений в ходе производственного планирования.

Использование эконометрических моделей для прогнозирования инвестиций в основной капитал

Одним из ключевых факторов роста ВВП страны является воспроизводимый капитал, который закладывает основу для производства продуктов, работ и услуг. Соответственно, изучение состояния, структуры и динамики доминирующей составляющей, основных фондов является одной из приоритетных задач статистики и эконометрики. Отсюда вытекает цель проводимого исследования, которая заключается в оценке прогнозных возможностей эконометрических моделей. Для достижения поставленной цели был использован пул математико-статистических и эконометрических методов, в частности табличный и графический, пул описательных статистик, корреляционно-регрессионный, адаптивного моделирования. В качестве основных результатов можно назвать: анализ структуры инвестиций не обнаружил новых или скрытых закономерностей, так, инвестиции направляются на модернизацию или обновление капиталоемких направлений – это здания, сооружения и земля (около 40% от всего объема инвестиций), основными отраслями является промышленность и транспорт; визуальный анализ динамики временного ряда инвестиций в основной капитал показал наличие долговременной, сезонной и ситуационной составляющей; построение 6 эконометрических моделей, отражающих сложную динамику рассматриваемого макропоказателя, позволило выделить две, относящиеся к группе адаптивных моделей; прогноз по наилучшим моделям, сделанный на IV квартал 2022 года, полностью согласуется с имеющимися сведениями за I и II кварталы 2022 года; таким образом, наилучшие прогнозные возможности в отношении сложной динамики инвестиций в российский основной капитал наблюдаются в трехпараметрической модели экспоненциального сглаживания и SARIMA(1,0,0)(1,1,0) [4]. Полученные результаты в ходе проведенного исследования будут полезны ученым, занимающимся моделированием и прогнозированием сложно структурируемых временных рядов.

Масштабирование числовых шкал при попарных сравнениях: AHP, Dematel, BWM, SWARA

Автор статьи: Мухаметзянов И. З.
В статье представлен обзор и выполнен сравнительный анализ четырех методов оценки весовых коэффициентов для многокритериального принятия решений, основанный на попарных сравнениях: AHP, Dematel, BWM и SWARA. Показано на примерах, что достоверность оценок в значительной степени зависит от корректного применения инструмента попарных сравнений: оценки даются в вербальной шкале, а затем переводятся в количественные значения для расчета приоритетов критериев и альтернатив. Все стадии попарных сравнений являются многовариантными. В частности, достоверность этого инструмента принятия решений зависит от выбора числовой шкалы и метода определения приоритетов. Учитывая важность, подробно представлен набор понятий, касающихся лингвистических переменных, матриц лингвистических парных сравнений и числовой шкалы (масштабной функции). Показано, что информативность матрицы парных сравнений в AHP выше и является достаточной для однозначной реализации методов Dematel, BWM и SWARA. Хотя надежность решения по большему числу исходных данных считается выше, тем не менее нельзя утверждать, что результаты процесса AHP значимее. Акцент в данном исследовании сделан на масштабировании числовой шкалы. Масштабирование прямо связано с мысленным представлением вербальной шкалы, поскольку лицо, принимающее решение, формирует шкалу в соответствие со своим представлением. Показано, что сжатие числовой шкалы приводит к выравниванию приоритетов. Тенденция к выравниванию одинакова для всех типов числовых шкал и методов приоритизации, но процесс происходит при разных скоростях выравнивания. Для шкал с меньшим числом градаций характерно уменьшение степени приоритета на числовой шкале, что приводит к уменьшению в различии весов. В частности, это различие можно регулировать масштабированием.

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.