Авторы

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. Читать дальше...

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). Читать дальше...

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. Читать дальше...

Компьютерная программа для эксплуатационной диагностики электромеханических систем на основе топологического подхода

В статье рассматриваются метод, математическая модель и компьютерная программа эксплуатационной диагностики электромеханической системы (ЭМС). В ходе эксплуатации ЭМС в результате эксплуатационного старения изменяются свойства параметрических матриц обмоток и, как результат, свойства векторного пространства ЭМС. Периодическое тестирование векторного пространства позволяет получить актуальные и достоверные сведения о текущем техническом состоянии ЭМС, о его изменениях в ходе эксплуатации и о рисках потери работоспособности. В качестве объекта исследования в статье рассматривается асинхронный электродвигатель (АЭД). Автоматизация процесса оценки текущего состояния АЭД, а также организация хранения информации о его состояниях на различных этапах жизненного цикла является актуальной задачей. Для ее решения на языке Python было разработано программное обеспечение (ПО), позволяющее осуществлять накопление эксплуатационной информации и производить оценку основных технических показателей АЭД. В основу работы данного ПО заложен топологический подход к диагностике, который основан на анализе токовых реакций обмоток ротора двигателя на импульсные воздействия фазных напряжений. Указанное ПО позволяет определять показатели темпа эксплуатационного старения изделия, вероятности сохранения работоспособности и остаточного ресурса изделия, получать доступ к историческим данным предыдущих диагностик, а также визуализировать динамику изменения указанных технических показателей в ходе эксплуатации. Разработанное ПО может быть использовано для повышения эффективности применения АЭД, планирования технологических и ремонтных работ. Читать дальше...

Компьютерная программа для моделирования показателей технического состояния электромеханических систем

Статья направлена на решение задачи научного обоснования критериев и способов оценки технического состояния электромеханических систем на базе метода топологической диагностики. Представлены математическая модель и компьютерная программа для моделирования показателей технического состояния асинхронных электродвигателей (АЭД). В качестве данных показателей рассматриваются функции и матрицы Грина, а также матрицы отклонений. Основой программы является математическая модель АЭД с неускоренным ротором и неоднородными обмотками. Питание АЭД осуществляется от источника импульсных напряжений. Воздействие производится по различным направлениям векторного пространства электродвигателя с целью определения его характеристик и степени однородности. По реакциям объекта программа производит вычисление и анализ технических показателей для неповрежденного и поврежденного состояний АЭД. Компьютерная программа для математического моделирования показателей технического состояния АЭД была выполнена с использованием пакета символьных и числовых вычислений Maple, предоставляющего широкие возможности для математических исследований различного уровня. Приведено описание алгоритмического обеспечения программной реализации предложенной математической модели. Приведен пример использования программы для моделирования показателей серийного электродвигателя с заданными техническими характеристиками. В статье представлены результаты моделирования показателей объекта, соответствующих его различным эксплуатационным состояниям. В качестве данных состояний были взяты эталонное состояние, поврежденное состояние, характеризуемое изменением свойств векторного пространства в ходе длительной эксплуатации, а также предельное состояние, которому соответствует обрыв одной из фаз обмотки статора. Даны заключения по каждому из приведенных состояний электродвигателя. Читать дальше...

Решение обратной задачи кинематики для последовательных роботов-манипуляторов на основе нечетких численных методов

В настоящее время внедрение робототехнических систем является одной из распространенных форм автоматизации технологических операций в различных сферах человеческой деятельности. Среди робототехнических систем особое место занимают последовательные многозвенные роботы-манипуляторы (ПРМ), получившие широкое распространение из-за сравнительно малых габаритов и высокой маневренности, что делает их применение незаменимым при решении различных прикладных задач. На практике на эффективность функционирования ПРМ могут оказывать влияние факторы неопределенности различного типа, обусловленные воздействием внешней среды. Среди внешних факторов может быть выделена группа, влияние которой характеризуется неопределенностью при идентификации точного положение целевой точки позиционирования захвата. К таким факторам, в первую очередь, могут быть отнесены воздействия, влияющие на системы технического зрения. Данная проблема особенно актуальна для мобильных роботов специального назначения, работающих в агрессивных условиях внешней среды. Похожая на описанную ситуация также возникает при функционировании медицинского робота-манипулятора в момент проведения малоинвазивных вмешательств, когда роль системы управления и наблюдения берет на себя человек-оператор. В этой связи организация эффективного управления в условиях воздействия факторов неопределенности, препятствующих корректному распознаванию целевого положения рабочего органа ПРМ, является актуальной проблемой. Авторами статьи рассматривается решение обратной задачи кинематики для ПРМ на основе применения нечетких реализаций численных методов с учетом возможного возникновения в процессе решения вырожденных конфигураций звеньев манипулятора. Читать дальше...

Нейросетевой метод анализа процессов термической обработки окомкованного фосфатного рудного сырья

В настоящее время остро стоит проблема утилизации рудных отходов горно-обогатительных комбинатов. Эти отходы в значительных объемах скапливаются на прилегающих к комбинатам территориях и представляют серьезную угрозу для экологии. В этой связи создание технологических систем переработки рудных отходов и совершенствование их информационного обеспечения представляют актуальное направление исследований. Примером такой системы является сложная химико- энерготехнологическая система производства желтого фосфора из отходов апатит- нефелиновых руд. Целью проводимого исследования являлась разработка модели сбора данных о параметрах процессов термической обработки окомкованного фосфатного рудного сырья в такой системе, а также метода выявления зависимостей между этими параметрами. Выявление зависимостей в информационном обеспечении системы производства желтого фосфора позволит повысить качество ее функционирования с точки зрения критериев управления, энергетической и ресурсной эффективности. Для достижения указанной цели решались задачи выбора математической концепции для основы разрабатываемого метода, построения алгоритма и создания программного обеспечения, реализующего данный метод, проведения модельных экспериментов. В основе метода лежит применение глубоких рекуррентных нейронных сетей долгой краткосрочной памяти, обладающих высокой обобщающей способностью и применяемых при решении задач регрессии и классификации многомерных временных последовательностей, в форме которых, как правило, и представлены параметры химико-энерготехнологической системы. Метод реализован в виде приложения, созданного в среде MatLab 2021. Интерфейс приложения позволяет в интерактивном режиме проводить эксперименты с различными наборами входных и выходных параметров для выявления взаимосвязи между ними, а также изменять гиперпараметры нейронных сетей. В результате работы приложения создается репозиторий обученных нейронных сетей, которые моделируют найденные взаимосвязи между указанными параметрами технологической системы и могут быть применены в системах поддержки принятия решений, управления и инжиниринга. Читать дальше...

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. Читать дальше...

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. Читать дальше...

Нечеткая динамическая онтологическая модель для поддержки принятия решений по управлению энергоемкими системами на основе прецедентов

В статье рассмотрены особенности применения прецедентного подхода при управлении сложными энергоемкими системами в условиях необходимости учета различных энергетических, технических, экологических и эксплуатационных показателей, а также неопределенности влияния множества внутренних и внешних факторов. Это приводит к наличию большого объема слабоструктурированной информации, которая может быть представлена с помощью различных шкал, что определяет перспективность применения прецедентного подхода. Описана предложенная нечеткая онтологическая модель для поддержки принятия решений на основе прецедентов, отличающаяся использованием динамических концептов, а также концептов в виде разношкальных числовых и лингвистических переменных. Предложен алгоритм оценки близости прецедентов на основе онтологической модели, отличающийся учетом динамических аспектов изменения состояния управляемых систем. Представлены разработанные алгоритмы нечеткого логического вывода для поддержки принятия решений на основе прецедентов, которые позволяют использовать в качестве входных характеристик нечеткой продукционной модели как лингвистические, так и числовые переменные, а также различные логические связи между предпосылками правил. Описано программное обеспечение, реализующее разработанные модель и алгоритмы. Особое внимание уделено модулю модифицированного нечеткого логического вывода, выполненного с помощью средств языка Python 3.8.7. Для реализации пользовательского интерфейса указанного модуля применялась кросс-платформенная графическая библиотека Tkinter. Приведены результаты вычислительных экспериментов с использованием реальных данных, полученных при эксплуатации энергоемкой системы переработки мелкодисперсного рудного сырья, включающей обжиговую машину конвейерного типа. В качестве критерия эффективности управленческого решения рассматривалась минимизация удельных совокупных затрат на тепловую и электрическую энергию. Полученные результаты показали, что предложенные модель и программные средства позволяют получить результат, сопоставимый с результатом использования сложных аналитических зависимостей, обеспечивая при этом сокращение временных и финансовых затрат. Читать дальше...