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

Уважаемые авторы!

Редакция журнала информирует вас, что с 2020 года всем публикующимся авторам необходимо иметь личный идентификатор ORCID. Подробнее
  Журнал входит в Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий,
  рекомендованных ВАК для публикации основных результатов диссертационных
  исследований.

Задача анализа эмоциональной окраски текстов в банковской деятельности

В работе излагается авторский подход к решению задачи анализа тональности русскоязычных сообщений в сети Интернет о деятельности банков. Материалами исследования выступают отзывы клиентов о банках в целом, о продуктах, сервисах и качестве обслуживания, размещенные на портале Банки.ру. В работе задача анализа тональности текстов рассматривается как задача бинарной классификации на множестве позитивных и негативных отзывов. Для представления собранных и предварительно обработанных текстов использовалась векторная модель со схемой взвешивания tf-idf. Поиск решения задачи бинарной классификации осуществлялся следующими алгоритмами с подбором оптимальных параметров на сетке: наивный байесовский классификатор, метод опорных векторов, логистическая регрессия, случайный лес и градиентный бустинг. Для оценки качества решения задачи классификации применялись стандартные статистические метрики – точность, полнота и F-мера. По указанным метрикам наилучшие результаты получены на классификационной модели, построенной с помощью метода опорных векторов. С целью выделения наиболее характерных тем сообщений клиентов рассматривалась также задача тематического моделирования текстов. Для ее решения применялся метод латентного размещения Дирихле. В результате установлено, что наиболее популярными темами сообщений являются «Карты» и «Качество облуживания». Полученные результаты работы могут использоваться в деятельности банка для автоматизации мониторинга его репутации в медиапространстве и при маршрутизации клиентских запросов по решению различных проблем. При решении задач активно применялись возможности языка программирования Python, а именно библиотеки для веб-скрейпинга, машинного обучения, обработки естественного языка.

Задача извлечения данных из программы моделирования для построения цифрового двойника производства на примере Unisim Design

Индустрия 4.0 – это инициатива, предполагающая построение умных производств, цепочек поставок и производственного процесса. Одна из ключевых связанных концепций – это цифровые двойники, которые позволяют прогнозировать и планировать, используя данные реального времени в сложных моделях. В рамках концепции предполагается работа с большими объемами данных, как при разработке систем с нуля, так и для построения их на базе существующего программного обеспечения для моделирования. Данные, полученные на моделях, придется передавать между множеством частей такой системы для их отображения, обработки и прочего использования. Задачи обработки, хранения и использования таких потоков данных ежедневно решаются крупными интернет-компаниями, оперирующими данными миллионов пользователей для построения бизнес-процессов. Такие компании на протяжении десяти и более лет разрабатывают системы с применением микросервисной архитектуры, которая позволяет им строить масштабируемые и детерминированные системы обработки потока данных. Разумно использовать этот подход для задачи построения цифрового двойника завода. Однако в рамках поставленной задачи возникла необходимость использовать существующие программы моделирования химических производств, что поставило перед нами задачу интеграции, так как программы для построения моделей не приспособлены к работе в рамках микросервисных систем. Выходом из сложившейся ситуации является создание драйверов обмена данными. Примером такой программы моделирования является Unisim Design. Доступный для нее метод интеграции не предполагает работу с произвольным программным обеспечением. В работе сформулирована задача изъятия данных из программы, изначально не приспособленной для работы в рамках программного комплекса, предполагающего постоянное взаимодействие между его частями. Найдено и реализовано решение, позволяющее получать данные из этой программы, не используя коммерческое программное обеспечение и закрытые библиотеки.

Имитационная модель беспроводной ad-hoc сети для исследования алгоритмов маршрутизации трафика

Имитационные симуляторы сетей связи представляют собой программное обеспечение, предназначенное для моделирования, исследования, тестирования и отладки сетевых технологий, включая беспроводные децентрализованные самоорганизующиеся сети, или ad-hoc сети. Они существенно упрощают исследование, разработку и оптимизацию протоколов маршрутизации в указанных сетях. Однако известные программы-симуляторы обладают рядом недостатков, включая сложность добавления пользовательских расширений протоколов маршрутизации ad-hoc сетей, отсутствие необходимого сетевого стека и режимов визуализации алгоритмов маршрутизации, низкую производительность, сложность в отладке протоколов связи. Целью проведенной работы является создание имитационной модели беспроводной сети, которая позволяла бы исследовать, отлаживать и производить оценку разрабатываемых алгоритмов и протоколов маршрутизации ad-hoc сетей. При этом на первый план выходят требования к эргономике интерфейса и возможности визуализации работы алгоритмов, обеспечению сбора статистики, созданию разнообразных сценариев функционирования сети. В статье предлагается структура имитационной модели, которая включает модули сетевого абонента, прикладного программного обеспечения, сетевого уровня модели передачи данных OSI, радиомодуля, среды радиопередачи, сбора статистики, визуализации и управления сценариями. Чтобы решить поставленные задачи был использован подход дискретно-событийного моделирования. Для создания симулятора беспроводных децентрализованных сетей и алгоритмов маршрутизации был разработан набор классов, которые реализуют модули имитационной модели. На основе предложенной структуры, классов модулей и алгоритма дискретно- событийного моделирования была создана программная реализация имитационной модели с использованием языка программирования С++ и фреймворка Qt. Разработанная имитационная модель была использована в ходе экспериментального исследования эффективности алгоритма сетевой маршрутизации. Предложенное программное обеспечение позволит упростить разработку и отладку алгоритмов и протоколов маршрутизации ad-hoc сетей.

Имитационное моделирование адаптивного идентификатора скорости асинхронного двигателя агломерационной машины

Средствами имитационного компьютерного моделирования проанализирован эффективный вариант построения идентификатора скорости асинхронного двигателя электромеханической системы агломерационной машины. Приведена математическая и алгоритмическая основа адаптивного идентификатора скорости (АИС) асинхронного двигателя с короткозамкнутым ротором (АДКР). С использованием разработанного математического описания АИС с эталонной моделью и применением аппарата функций Ляпунова создана адекватная компьютерная имитационная модель. По сравнению с существующими способами построения идентификаторов в бездатчиковых асинхронных электроприводах предлагаемый вариант АИС позволяет учесть дискретный характер напряжения питания АДКР на выходе преобразователя частоты с широтно-импульсной модуляцией (ШИМ) выходного напряжения и изменение большего числа параметров схемы замещения. Устойчивость процесса идентификации скорости обеспечивается в широком диапазоне, достаточном для стабилизации скорости тележек по требованиям технологического процесса агломерационных машин. Как следствие, повышается точность идентификации скорости в статических и динамических режимах работы электропривода. Моделированием подтверждена работоспособность предлагаемого варианта идентификатора, предложены варианты настроек компонент АИС. Получены универсальные, важные для практического применения результаты, позволяющие как построить высокоточную систему идентификации скорости АДКР в целом, так и уточнить настройку коэффициентов предлагаемого варианта идентификатора в частности. Важным свойством разработанного варианта АИС является его работоспособность без потери точности на околонулевых и нулевых скоростях вращения и близком к номинальному моменте нагрузки на валу АДКР. В связи с этим практическое применение разработанного варианта, помимо привода агломерационной машины, возможно и в высокоточных системах позиционирования для электроприводов различного назначения.

Интеграция предиктивно-аналитических моделей с IoT-платформой цифрового экомониторинга

Исследование направлено на развитие прикладных программных систем для автоматизированного мониторинга окружающей среды. Рассматривается задача по разработке и интеграции прикладного программного обеспечения, в частности расчетно-аналитических моделей на основе методов машинного обучения (ML), с IoT-платформой цифрового экомониторинга для промышленных предприятий. Такая платформа используется для создания программно-аппаратных систем класса CEMS – Continuous Emissions Monitoring System, предназначенных для непрерывного контроля выбросов загрязняющих веществ в атмосферный воздух на производствах. Использование ML-инструментов, интегрированных с платформой, позволяет значительно расширить функциональность существующих CEMS, в частности оперативно конструировать новые SaaS-сервисы для прогнозирования динамики распространения загрязнений. С учетом высоких требований к промышленным системам возникает необходимость создания специализированного программного продукта – аналитического сервера, реализующего управление подключаемыми предиктивно- аналитическими ML-моделями с требуемым уровнем качества обслуживания, в том числе автоматической инициализацией новых аналитических скриптов в виде классов, изолированностью отдельных компонентов, автоматическим восстановлением после возникновения сбоев, защищенностью и безопасностью данных. В статье предложена схема функционально-алгоритмического взаимодействия IoT-платформы цифрового экомониторинга и аналитического сервера. Представленный вариант реализации аналитического сервера имеет иерархическую структуру, в вершине которой стоит приложение, способное принимать высокоуровневые REST-запросы на инициализацию расчетов в реальном времени. Данный подход позволяет минимизировать влияние одного аналитического скрипта (класса) на другой, а также расширять функциональность платформы в «горячем» режиме, то есть без остановки или перезагрузки. Приведены результаты, демонстрирующие автоматическую инициализацию и подключение базовых ML-моделей для прогнозирования концентраций вредных веществ.

Интеллектуальная модель управления рисками нарушения характеристик электромеханических устройств в многостадийной системе переработки рудного сырья

Представлены результаты исследований по разработке структуры интеллектуальной модели управления рисками нарушения характеристик электромеханических устройств в многостадийной системе переработки рудного сырья. Такие устройства задействованы на всех циклах технологического процесса, поэтому оценка указанного риска для них является актуальной задачей. Предложен метод оценки рисков, в основе которых лежит оценка времени полезного использования оборудования, выполняемого на основе прогноза характеристик глубокой рекуррентной нейронной сетью с дальнейшим обобщением получаемых результатов оценки в блоке нечеткого вывода. Применялись рекуррентные нейронные сети с долгой краткосрочной памятью, являющиеся одним из самых мощных аппаратов решения задач регрессии временных рядов, в том числе прогнозирования их значений на длительные интервалы. Применение глубоких нейронных сетей для прогноза характеристик электромеханических устройств позволило получить высокую точность прогноза, что, в свою очередь, позволило применить относительно менее точный рекуррентный метод наименьших квадратов для итерационного процесса оценки времени полезного использования оборудования. Такой подход дал возможность построить вычислительный процесс оценки с постоянным ее уточнением по мере поступления новых результатов измерений характеристик электромеханических устройств. Представлены результаты модельного эксперимента с программной реализацией предложенного метода, выполненной в среде MatLab 2021a, которые показали согласованность работы программных модулей и получение результата оценки риска, согласующегося с предполагаемой динамикой его изменения.

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.