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

В России определили инновационные технологии в сфере образования

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

Российские вузы поделятся инновационными подходами к обучению

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

Уважаемые авторы!

Редакция журнала информирует вас, что с 2020 года всем публикующимся авторам необходимо иметь личный идентификатор ORCID. Подробнее

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

Инструменты автоматизированного сбора и анализа социологической информации o территориальной идентичности жителей крупных городов

В статье предлагается алгоритм автоматизированного поиска и первичного анализа социологической информации для исследования территориальной идентичности жителей районов крупных городов в интернет- источниках. В качестве основного источника информации рассматриваются сообщества в социальных сетях (на примере социальной сети «Вконтакте»), в качестве вспомогательных – интернет-порталы о топографических объектах, находящихся на исследуемых территориях. Показано, что с точки зрения информационного обеспечения наибольшим потенциалом обладают публичные страницы и группы с открытой и ограниченной «стеной». Разработанный алгоритм предполагает выделение релевантных для решаемой задачи групп, выявление содержащихся в них записей по районной тематике и определение показателей активности участников сообщества при обсуждении территориальных проблем. Извлечение требуемой информации осуществляется посредством взаимодействия с сервером социальной сети с использованием официального программного интерфейса приложения (API). Для идентификации сообществ и записей предлагается использовать методы морфологического анализа текстовой информации. Описана программная реализация указанного алгоритма на языке Python 3.8.5, которая включает оригинальные функции для получения данных о сообществах по их идентификационным номерам, для формирования набора урбанонимов для заданного района и др. С использованием разработанной программы проведен анализ территориальных групп трех районов г. Москвы. Определена погрешность результатов работы программы относительно результатов, полученных вручную.

Инструменты управления организационными изменениями с помощью методов роевого интеллекта

В условиях пандемии новой коронавирусной инфекции резко возросла значимость одноразовой посуды и упаковки для продуктов питания. С одной стороны, это способствовало повышению спроса на такую продукцию, а с другой – усилило и так острую конкуренцию на данном рынке. В результате перед производителями одноразовой посуды встала жизненно важная задача, связанная с поиском путей сохранения и расширения клиентской базы. Сегодня перспективным способом ее решения считается разработка и внедрение различных продуктовых и технологических инноваций. Однако реализация подобных проектов является достаточно сложным процессом, поскольку предлагает не только создание или модификацию производственных технологий и производимых продуктов, но и осуществление организационных изменений, связанных со всеми бизнес- процессами предприятия. Как показывает практика, особую роль при проведении таких организационных изменений играет человеческий фактор, при этом наибольшую угрозу для проекта представляют не ошибки планирования и реализации изменений, а сопротивление сотрудников. Одним из способов его предупреждения или снижения является создание специальной команды поддержки изменений, отличающейся инициативностью. Однако на практике достаточно трудно выявить таких сотрудников, которые не только имеют желание участвовать в реализации изменений, но и обладают достаточными знаниями, навыками, опытом для их проведения. Для решения данной проблемы было предложено моделирование поведения сотрудников, направленное на оптимизацию состава такой команды на основе исследования различных характеристик. Для его практической реализации использовался алгоритм пчелиных колоний, модифицированный путем введения элементов нечеткости (для задания начальных позиций поиска).

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.

Нечеткие прецедентные модели для управления проектами с использованием мультионтологического подхода

Автор статьи: Черновалова М. В.
Выявлены особенности инновационных проектов, которые должны учитываться при построении моделей информационных процессов в системах поддержки принятия решений (СППР) по проектному управлению. Показано, что с точки зрения учета данных особенностей перспективным представляются способы формирования знаний в виде онтологий и применение процедур анализа информации, основанных на прецедентных методах. Выявлены ограничения существующих прецедентных методов, в том числе предполагающих формирование базы знаний в виде онтологий, для их использования при управлении проектами. Обоснованы направления развития методов представления знаний в виде онтологий и их применения в рамках прецедентных подходов: обеспечение возможности использования нескольких независимых онтологий по разным предметным областям; учет отличий анализируемых проектов и создание условий для адаптации онтологий при изменении показателей внешней и внутренней среды проекта. Предложена структура СППР для проектного управления, обеспечивающая использование нескольких предметных и функциональных онтологий и разработанного нечетко- логического алгоритма адаптации рациональных решений, принятых ранее, для текущей ситуации. Приведено описание программных средств, реализующих предложенные модели и процедуры, а также результаты их применения для поддержки решений при управлении проектом по разработке инновационного асинхронного электродвигателя. Показано, что предлагаемый подход допускает описание текущей ситуации в лингвистическом виде. При этом, в отличие от известных вариантов прецедентных методов на основе применения онтологических моделей, описанный алгоритм вывода решений позволяет учитывать характеристики анализируемых ситуаций, относящиеся к различным предметным и функциональным областям. Это позволяет вырабатывать рекомендации по распределению ресурсов на выполнение проектных работ на основе анализа положительного опыта реализации проектов различного масштаба.

Предварительная оценка прагматической ценности информации в задаче классификации на основе глубоких нейронных сетей

Предложен метод предварительной оценки прагматической ценности информации в задаче классификации состояния объекта на основе глубоких рекуррентных сетей долгой краткосрочной памяти. Цель проводимого исследования состояла в разработке метода прогноза состояния контролируемого объекта при минимизации количества используемых прогностических параметров, достигаемой с помощью предварительной оценки прагматической ценности информации. Это особенно актуальная задача в условиях обработки больших данных, характеризуемых не только значительными объемами поступающей информации, но и скоростью ее поступления и полиформатностью. Генерация больших данных сейчас происходит практически во всех сферах деятельности, что обусловлено широким внедрением в них Интернета вещей. Метод реализуется двухуровневой схемой обработки входной информации: на первом уровне применяется алгоритм машинного обучения «случайный лес», который имеет значительно меньшее количество настраиваемых параметров, чем рекуррентная нейронная сеть, используемая на втором уровне для окончательной и более точной классификации состояния контролируемого объекта или процесса. Выбор «случайного леса» обусловлен его способностью к оценке важности переменных в задачах регрессии и классификации. Это используется при определении прагматической ценности входной информации на первом уровне схемы обработки данных. Для этого выбирается параметр, который отражает указанную ценность в каком-либо смысле, и на основе ранжирования входных переменных по уровню важности осуществляется их отбор для формирования обучающих наборов данных для рекуррентной сети. Алгоритм предложенного метода обработки данных с предварительной оценкой прагматической ценности информации реализован в программе на языке MatLAB и показал свою работоспособность в эксперименте на модельных данных.

DVCompute Simulator для дискретно- событийного моделирования

Автор статьи: Сорокин Д. Э.
В статье представлена авторская разработка DVCompute Simulator, которая является коллекцией общецелевых программных библиотек для дискретно- событийного моделирования. Целью исследования было создание на основе единого метода эффективного по скорости исполнения набора симуляторов на языке Rust для разных режимов имитации. Симуляторы охватывают такие режимы, как обычное последовательное моделирование, вложенное моделирование и распределенное моделирование. В статье описано, как вложенное моделирование пересекается с теорией игр, а распределенное моделирование может быть использовано для запуска имитаций моделей больших размерностей на суперкомпьютерах. Показано, как эти разные режимы имитации могут быть реализованы на основе единого подхода, сочетающего в себе многие парадигмы: и событийно-ориентированную, и процесс-ориентированную, и подобные языку GPSS блоки, и даже частично агентное моделирование. Авторский метод основан на использовании приемов функционального программирования, где имитационная модель описывается как композиция вычислений. В статье приведены результаты тестов двух модулей, поддерживающих как оптимистичный, так и консервативный методы распределенного моделирования.

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.