Авторы

Синергия эконометрического и нейросетевого моделирования для определения факторов обеспеченности регионов РФ транспортной инфраструктурой

В статье дано обоснование актуальности применения нейросетевых методов для определения значимых предикторов транспортно-логистической инфраструктуры регионов РФ. Проанализировано состояние логистической отрасли Российской Федерации в сравнении с зарубежными странами. Сделан вывод о необходимости повышения точности оценивания показателей транспортно- логистической инфраструктуры регионов с целью выявления их влияния на развитие логистики. Проблема традиционной методологии построения модели транспортно- логистической инфраструктуры регионов на основе применения математического и эконометрического анализа заключается в неспособности последних отыскать неочевидные зависимости в данных и точно их описать. Определена целесообразность последовательного сопряжения эконометрического и нейросетевого инструментария исследования. Апробирована двухшаговая процедура выявления факторов, влияющих на логистическое развитие РФ. В результате удалось отобрать наиболее значимые социально-экономические и инфраструктурные факторы обеспеченности инфраструктурой логистики на основе эконометрического подхода. На втором шаге исследования разработана нейросетевая модель оставшихся факторов на основе разработки деревьев классификации и нейронной сети, выступающая неким вычислительным фильтром, что позволило решить проблему атрибуции макроэкономических данных и достичь высокого уровня значимости прогнозов. Предложенный подход последовательного сопряжения эконометрических методов и нейросетевого моделирования обладает универсальностью и практической значимостью, следовательно, он применим для исследования широкого круга макроэкономических процессов. Читать дальше...

Построение и анализ модели машинного обучения для краткосрочного прогнозирования рынка биткоина на основе рекуррентных нейронных сетей

В настоящей статье построение и анализ моделей машинного обучения были произведены для краткосрочного прогнозирования на криптовалютном рынке на примере биткоина – одной из самых популярных криптовалют в мире. Исходные данные для проведения исследования позволяют сделать вывод о том, что за длительный период своего существования биткоин показывал высокую степень волатильности, особенно ярко проявляющуюся в сравнении с традиционными типами активов. В статье обосновано, что криптовалютный рынок подвержен влиянию множества факторов. Никто точно не может сказать, из чего складывается стоимость той или иной криптовалюты, так как она зависит от целого спектра причин, учесть которые полностью не представляется возможным. Для решения данной проблемы нами рассмотрен принцип работы рекуррентной нейронной сети. Описано, почему сети с памятью справляются с предсказаниями на временном ряде лучше, чем обычная авторегрессионная модель и стандартные сети прямого распространения. Определен алгоритм обработки исходных данных и методы их преобразования. Была произведена фильтрация резких скачков и осцилляции с целью уменьшения шума исходного ряда. Построен и обучен алгоритм семейства рекуррентных нейронных сетей с целью проверки гипотезы об их лучшей адаптивности за счет краткосрочной и долгосрочной памяти. Модель оценена на тестовых данных, представляющих собой курс биткоина за 2021–2022 годы, так как этот период характерен высокой волатильностью. Сделан вывод о целесообразности применения схожего типа моделей для краткосрочного прогнозирования курса криптовалют. Читать дальше...

Методика предобработки данных машинного обучения для решения задач компьютерного зрения

В сфере машинного обучения не существует единой методологии предобработки данных, так как все этапы этого процесса являются уникальными, под конкретную задачу. Однако в каждом направлении используется определенный тип данных. В гипотезе исследования предполагается, что можно четко структурировать последовательности и фазы подготовки данных для задач распознавания текстов. В статье рассмотрены основные принципы предобработки данных и выделение последовательных этапов как конкретной методики для задачи распознавания символов азбук. В качестве исходных данных были выбраны изображения набора ETL. Предобработка включала в себя этапы работы с изображениями, на каждом из которых в исходные данные вносились изменения. Первым шагом являлось кадрирование, которое позволило избавиться от лишней информации на изображении. Далее был рассмотрен подход преобразования изображения к исходному соотношению сторон и определен метод преобразования из оттенков серого в черно-белый формат. На следующем этапе были искусственно расширены линии символов для лучшего распознавания печатных азбук. На последнем этапе предобработки данных была произведена аугментация, которая позволила лучше распознавать символы азбук независимо от их положения в пространстве. Как результат, была выстроена общая структура методики предобработки данных для задач распознавания текстов. Читать дальше...

Моделирование пользовательского интерфейса для сверточной нейронной сети распознавания сложных символов

Данная статья является третьей в цикле работ, посвященных созданию нейросетевых систем анализа текстовой информации. Результаты использования предложенных ранее авторами статьи моделей для распознавания сложных символов японских азбук при решении практических задач (в том числе в рамках учебного процесса) показывали, что отсутствие эффективных и формализованных методик разработки интерфейсов информационных систем, реализующих нейросетевые технологии, приводит к необходимости дополнительного и достаточно длительного обучения пользователей. Это вызвано тем, что бурное развитие нейросетевых методов для распознавания текстовой информации не всегда сопровождается параллельной разработкой удобных интерфейсов пользователя. Основной причиной подобного развития событий является тот факт, что разработка пользовательского интерфейса требует совсем иного набора компетенций и навыков, нежели разработка нейросетевых методов и моделей. В статье предлагается подход к проектированию пользовательского интерфейса для прототипа настольного приложения, реализующего возможности предложенной авторами ранее нейронной сети для распознавания текстов на японском языке, записанных с использованием одной из двух японских азбук – катаканой или хираганой. При описании подхода к проектированию пользовательского интерфейса применялись нотации ­UML – для моделирования функциональных требований и ­BPMN – для моделирования логики работы приложения, взаимодействующего с нейронной сетью, модель которой была предложена авторами во второй статье. Определены принципы и инструментальная база проектирования интерфейса программного решения, спроектированы сценарии использования программы, приведены алгоритмы ее функционирования, описан прототип пользовательского интерфейса. Предложенный подход к построению пользовательских интерфейсов для приложений, использующих нейросетевые методы для решения задач, может быть использован в ходе изучения дисциплин, рассматривающих вопросы использования и проектирования информационных систем. Читать дальше...

Проектирование прикладного программного продукта распознавания и оценки эмоций с использованием нейронной сети

Сделан анализ наиболее распространенных архитектур построения нейросетей для анализа изображений – нейронная сеть прямого распространения, рекуррентная нейросеть, сверточная нейросеть. Существующие на рынке решения хотя и позволяют распознавать эмоции, но не выдают рекомендаций по формированию эмоционального интеллекта, что является немаловажным результатом для самых разнообразных задач, поскольку подобная оценка позволяет более точно предсказывать возможное дальнейшее поведение как отдельных индивидов, так и групп людей. Целью данной статьи является проектирование прикладного программного продукта (приложения) и разработка прототипа, который мог бы выполнять функцию оценки эмоций. Задачи настоящего исследования включают в себя выбор архитектуры проектируемого приложения; разработку алгоритма работы приложения; проектирование пользовательского интерфейса; описание процесса обучения нейросети и его результатов, модель которой была определена в предыдущей статье; демонстрация работы прототипа (контрольный пример). Научная новизна проектируемого приложения заключается в способе формирования оценки психоэмоционального состояния и в том, что приложение вырабатывает комплекс упражнений для тренировки эмоций для тех людей, изображения чьих лиц подвергались оценке. Подобная оценка с рекомендациями может быть широко востребована в самых различных отраслях человеческой деятельности, так как очень важно уметь выражать эмоции, особенно тем, чья работа заключается в передаче своего эмоционального состояния другим: бизнес-тренерам, журналистам, актерам, аниматорам, танцорам и т. д. Наличие эмоционального интеллекта очень важно в настоящее время. Читать дальше...

Совершенствование бесконтактной оплаты проезда наземным городским пассажирским транспортом на основе геолокации

К одной из важных социальных задач относится задача повышения эффективности работы систем общественного транспорта. В работе предлагаются подходы к решению задачи повышения эффективности бесконтактной оплаты проезда на пассажирском автомобильном транспорте, в основу которых положена технология геолокации. На основе рассмотрения схем оплаты проезда по замкнутому и разомкнутому циклам представлены сценарии реализации оплаты проезда по плоской системе тарификации, по зональной системе тарификации и по электронным билетам с QR-кодами. Разработано несколько рабочих схем реализации оплаты, базирующихся на применении концепции геолокации и использующих для реализации этой концепции различные технологии, а именно: 1) Bluetooth Low Energy, а также получение 2) координат от навигационных систем GPS/ГЛОНАСС, 3) данных, получаемых через точки доступа сетей Wi-Fi, и 4) данных местоположения, предоставляемых базовыми станциями сетей GSM. По каждому предложенному варианту проведен сравнительный анализ, определен базовый набор средств технической и программной поддержки, даны рекомендации по условиям, обусловливающим целесообразность его применения. Для экспериментального подтверждения работоспособности каждого из вариантов получения оценочных значений основных характеристик построены действующие образцы, на которых были проведены соответствующие измерения. Разработанный прототип информационной системы подтвердил свою бесперебойную и стабильную работу. Данное цифровое решение может стать основой, на которой строится единый билет – цифровой инструмент оплаты проезда на всех видах транспорта по всей территории страны. Читать дальше...