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

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

Исследование уровня развития индустрии интернета вещей в России

ЦНИИ «Электроника» совместно с АНО «Цифровая экономика» и журналом «Прикладная информатика» проводит исследование, посвященное развитию индустрии Интернета вещей в России Подробнее

ИММОД-2019

Девятая всероссийская научно-практическая конференция по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности «Имитационное моделирование. Теория и практика» ИММОД-2019 Екатеринбург, Россия, 16–18 октября 2019 года Подробнее

Бренду «Синергия» — 30 лет!

3 октября 2018 г. сопредседатель редакционного совета «Прикладной информатики» ректор Университета «Синергия» профессор Ю.Б.Рубин открыл торжественный вечер, посвященный 30-летнему юбилею бренда Издателя и Учредителя журнала, проходивший в Государственном Кремлевском Дворце https://synergy.ru/press/blog/brendu_sinergiya_%E2%80%93_30_let!

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

Влияние дополнительных иерархических уровней на рабочие характеристики распределенных моделей

Автор статьи: Веселов А. А.
При проектировании современных средств вычислительной техники и цифровой электроники огромная роль отводится использованию имитационных моделей, которые позволяют выявлять ошибки на самых разных стадиях разработки изделия. Вначале для этого широко использовались монолитные модели. Но они хорошо работали только тогда, когда их размеры были относительно небольшими. Поэтому разработчики постепенно стали отказываться от использования монолитных моделей и переходить к использованию распределенных моделей, позволяющих повысить их быстродействие и расширить границы допустимых размеров. При этом особое внимание начали уделять иерархическим распределенным моделям, которые обеспечивают возможность исследовать поведение создаваемых устройств на разных уровнях детализации. Подобные модели позволили заметно раздвинуть допустимые границы их размеров и увеличить скорость работы. Однако такие распределенные модели обладают тем недостатком, что их эффективность заметно зависит не только от количества компонент, входящих в их состав, но и от размеров этих компонент. В работе приведены результаты исследования влияния введения дополнительного верхнего иерархического уровня на рабочие характеристики распределенных моделей на основе сетей Петри. Показано, что применение такого способа модификации распределенных моделей приводит к повышению их быстродействия в широком диапазоне изменения размеров. При этом наиболее значимый эффект достигается в распределенных моделях, содержащих большое количество компонент небольшого размера. Максимальное быстродействие модифицированных таким образом моделей может быть на порядок выше, чем у немодифицированных. В результате кроме общего увеличения эффективности модифицированных иерархических распределенных моделей это привело еще и к существенному выравниванию рабочих характеристик модифицированных распределенных моделей с подчиненными компонентами разного размера.

Вопросы классификации экономических экосистем

Важнейшими тенденциями современного общественного развития являются экономическая конвергенция и цифровизация. Именно их взаимодействие создает новые возможности повышения конкурентоспособности и эффективности в рамках совместного бизнеса представителей самых разных сегментов и секторов экономики. Основной институционально-организационной формой ведения бизнеса в рамках межсекторной экономической конвергенции под влиянием цифровизации становится экосистема. Целью статьи является уточнение понятия экосистемы как формы ведения совместного бизнеса в условиях межсекторной экономической конвергенции и цифровизации, а также построение классификации экосистем. В исследовании выдвигается следующая гипотеза – экосистема как институционально-организационная форма ведения совместного бизнеса является результатом одновременного влияния на него межсекторной экономической конвергенции и цифровизации, а «связь базового продукта, предоставляемого клиенту инициатором межсекторной экономической конвергенции до создания экосистемы, с цифровыми и/или информационными технологиями» может быть признаком классификации экономических экосистем. Новизной подхода является следующее. Рассмотрение экосистемы как формы ведения совместного бизнеса при одновременном воздействии на него экономической межсекторной конвергенции и цифровизации позволило уточнить понятие экосистемы, выделить параметр экосистемы, применяемый для классификации экосистем, и его основную характеристику, значения которой могут использоваться при построении классификации экономических экосистем.

Метод планирования изменений НИОКР в производственных компаниях с использованием комплекса моделей

В работе представлен метод планирования изменений НИОКР в производственных компаниях, реализующих проекты цифровой трансформации. Актуальность разработки такого метода обусловлена ростом числа факторов, влияющих на принятие решений, и увеличением сложности оценивания их влияния. Классические методы планирования изменений в таких случаях не обеспечивают требуемого уровня объективности и достоверности оценок. Объект исследования – промышленные компании, ведущие активную научно-исследовательскую и опытно-конструкторскую разработку. Предмет исследования – методы и алгоритмы планирования изменений процессов НИОКР в условиях реализации компаниями проектов цифровой трансформации. Цель исследования – разработка метода планирования процессов НИОКР, позволяющего учесть изменения в компании, связанные с проектами цифровой трансформации. В основе предлагаемого метода – анализ несоответствий текущей архитектуры компании целевой архитектуре и поиск решений, направленных на устранение этих несоответствий. Для количественной оценки результативности планируемых изменений предлагается использовать интегральный показатель «уровень удовлетворенности стейкхолдеров». Расчет данного показателя производится с использованием комплекса моделей, последовательность построения и применения которых определяет предложенный метод. В работе описаны этапы метода, решаемые на них задачи, используемые инструменты и получаемые результаты. Примеры результатов работы метода при планировании изменений НИОКР служат для обеспечения лучшего понимания изложенных идей.

Нечеткое когнитивное моделирование неоднородных электромеханических систем

Статья представляет метод нечеткого когнитивного моделирования неоднородных электромеханических систем (НЭМС) при управлении инновационными проектными решениями. В ходе эксплуатации НЭМС в результате их эксплуатационного старения изменяются свойства параметрических матриц обмоток и свойства векторного пространства НЭМС. Периодическое тестирование векторного пространства НЭМС позволяет получить достоверные сведения о текущем техническом состоянии НЭМС, о его изменениях в ходе эксплуатации и о рисках потери работоспособности. При этом наличие пропорциональных изменений сигналов при последовательном тестировании свидетельствует об однородном эксплуатационном старении НЭМС и о его темпах; непропорциональное изменение одного из сигналов говорит о повреждении или о развитии процесса неоднородного старения; (III) изменение сигналов при изменении углового положения ротора указывает на изношенность подшипников или на повреждения ротора НЭМС. В статье представлена модель НЭМС, описаны метод топологического исследования векторного пространства и способ формирования диагностических матриц. Отклонения их элементов носят нечеткий характер из-за неопределенности нагрузки, воздействующих факторов внешней среды и нестабильных питающих напряжений. Поэтому для прогнозного оценивания состояния НЭМС предложено использовать нечеткие реляционные когнитивные модели, которые позволяют реализовать полностью нечеткий подход к моделированию проблемных ситуаций в этих системах. Представленные данные подтверждают нарастание неоднородности НЭМС в условиях неопределенности внешних воздействий. Предлагаемый метод прогнозного оценивания состояния НЭМС, основанный на нечетких реляционных когнитивных моделях, обеспечивает устойчивость к возрастанию неопределенности результатов оценки для различных моделей системной динамики за счет обоснованного набора нечетких векторно-матричных операций.

Разработка тонально-тематического словаря EcSentiThemeLex для анализа экономических текстов на русском языке

Цель исследования – разработка общедоступного тонально-тематического словаря на русском языке, позволяющего выявлять смысловую направленность по группам экономических текстов, а также определять их сентиментные (тональные) характеристики. В статье описаны основные этапы составления словаря с применением методов машинного обучения (кластеризация, выделения частотности слов, построение коррелограмм) и экспертной оценки определения тональности и расширение словаря за счет включения терминов из аналогичных зарубежных словарей. Эмпирическая база исследования включала в себя: годовые отчеты компаний, новости министерств и ЦБ РФ, финансовые твиты компаний и новостные статьи РБК по направлению «Экономика, финансы, деньги и бизнес». Составленный словарь отличается от предыдущих по следующим направлениям: 1) является одним из первых словарей, позволяющих оценивать тональность экономических и финансовых текстов на русском языке по пяти степеням тональности; 2) позволяет оценить тональность и смысловую направленность текста по 12 экономическим темам (например, макроэкономика, монетарная политика, фондовые и товарные рынки и т. д.); 3) итоговый словарь EcSentiThemeLex включен в программный пакет (библиотеку) rulexicon для среды программирования R1 и Python2. Приведены пошаговые примеры использования разработанной библиотеки в среде R, позволяющие оценить тональность и тематическую направленность экономического или финансового текста на основе лаконичного кода. Структура библиотеки позволяет использовать оригинальные тексты для их оценки без предварительной лемматизации (приведения к начальным формам). Составленный в данной работе тонально-тематический словарь EcSentiThemeLex со всеми словоформами позволит упростить решение прикладных задач текстового анализа в финансово-экономической сфере, а также потенциально сможет послужить базисом для наращивания числа соответствующих исследований в российской литературе.

Решение задачи препроцессинга календарных данных в ходе реализации технологии Data Mining

В настоящий момент «грязные» данные, то есть данные низкого качества, становятся одной из главных проблем эффективного решения задач Data Mining. Так как исходные данные аккумулируются из самых разных источников, то вероятность попадания «грязных» данных весьма высока. В связи с этим одной из важнейших задач, которую приходиться решать в ходе реализации Data Mining-процесса, является первоначальная обработка (очистка) данных, то есть препроцессинг. Необходимо заметить, что препроцессинг календарных данных является достаточно трудоемкой процедурой, которая может занимать до половины всего времени реализации технологии Data Mining. Сокращения времени, затрачиваемого на процедуру очистки данных, можно достичь, автоматизировав процесс с помощью специально разработанных инструментов (алгоритмов и программ). При этом следует помнить, что применение вышеуказанных элементов не гарантирует стопроцентную очистку «грязных» данных, а в некоторых случаях даже может приводить к появлению дополнительных ошибок в исходных данных. Авторами разработана модель автоматизированного препроцессинга календарных данных на основе синтаксического анализа и регулярных выражений. Предлагаемый алгоритм отличается гибкой настройкой параметров препроцессинга, достаточно простой реализуемостью и высокой интерпретируемостью результатов, что в свою очередь дает дополнительные возможности при анализе неудачных результатов применения технологии Data Mining. Несмотря на то, что предлагаемый алгоритм не является инструментом очистки абсолютно всех типов «грязных» календарных данных, он успешно функционирует в значительной части реальных практических ситуаций.

Рубрицирование текстовой информации на основе голосования интеллектуальных классификаторов

Одним из приоритетов государственной политики России выступает практическая реализация концепции электронного правительства. Важным элементом этой концепции является организация эффективного взаимодействия органов власти и граждан, которая, помимо оказания государственных услуг, должна включать в себя обработку электронных обращений (заявлений, жалоб, предложений и т.п.). Исследования показывали, что скорость и оперативность обработки обращений в значительной степени зависит от качества определения тематических рубрик, т.е. решения задачи рубрицирования. Проведенный анализ обращений граждан, поступающих на электронную почту и официальные сайты различных органов власти, выявил ряд специфических особенностей (небольшой размер, наличие ошибок в тексте, свободный стиль изложения, рассмотрение нескольких проблем), которые не позволяют успешно применять традиционные подходы к их рубрицированию. Для решения указанной проблемы было предложено использовать различные методы интеллектуального анализа неструктурированных текстовых данных (в частности, нечетко-логические алгоритмы, нечеткие деревья решений, нечеткие пирамидальные сети, нейро-нечеткие классификаторы, сверточные и рекуррентные нейронные сети). В статье описаны условия применимости шести интеллектуальных классификаторов, предложенных для рубрицирования электронных обращений граждан. В их основе лежат такие факторы, как размер документа, степень пересечения тематических рубрик, динамичность их тезаурусов и объемом накопленной статистической информации. Для ситуации, когда конкретная модель не может произвести однозначный выбор тематической рубрики, предложено использовать метод голосования классификаторов, который позволяет существенно снизить вероятность ошибок рубрицирования на основе взвешенного агрегирования решений, полученных несколькими моделями, отобранными с помощью нечетко-логического вывода.

Создание цифрового двойника химико-технологической системы с использованием языка Python

В настоящее время при моделировании сложных технологических процессов в киберфизических системах все более широкое распространение получают процедуры создания так называемых цифровых двойников (ЦД), которые являются виртуальными копиями реальных объектов и отражают их основные свойства и характеристики на различных этапах жизненного цикла. Применение цифровых двойников позволяет в реальном времени отслеживать текущее состояние моделируемой системы, а также предоставляет дополнительные возможности для инжиниринга и более глубокой настройки входящих в нее компонентов для повышения уровня качества выпускаемой продукции. Развитию технологии «цифровой двойник» способствует происходящая в настоящее время Четвертая промышленная революция, характеризующаяся массовым внедрением в производство киберфизических систем. Указанные системы основаны на использовании новейших технологий обработки и представления данных и обладают сложной структурой информационных связей между ее компонентами. При создании цифровых двойников элементов подобных систем целесообразно использовать языки программирования, которые позволяют реализовывать визуализацию моделируемых процессов, а также предоставляют удобный и развитый аппарат для работы со сложными математическими зависимостями. Подобными характеристиками обладает язык программирования Python. В статье в качестве примера киберфизической системы рассматривается химико- технологическая система на основе обжиговой машины конвейерного типа. Данная система предназначена для реализации процесса производства окатышей из отходов добычи апатит- нефелиновых руд. В статье описаны различные аспекты создания цифрового двойника ее элементов, осуществляющих химико-технологический процесс сушки применительно к единичному окатышу. Цифровой двойник реализован с использованием языка программирования Python 3.7.5, и предусматривает визуализацию протекания процесса в виде трехмерной интерактивной модели. Визуализация выполнена с применением библиотеки VPython. Приводится описание алгоритма работы программного обеспечения цифрового двойника, вид интерфейса информационной системы, формат входной и выходной информации, а также результаты моделирования исследуемого химико-технологического процесса. Показано, что разработанный цифровой двойник может применяться в трех вариантах: самостоятельно (Digital Twin Prototype), в качестве экземпляра цифрового двойника (Digital Twin Instance), а также в составе совокупности цифровых двойников (Digital Twin Aggregate).