Архив номеров

Рассмотрены вопросы информационной поддержки принятия решений при проведении периодического технического обслуживания газобаллонного оборудования транспортных средств на природном газе, обеспечивающих безопасную эксплуатацию, способствующую повышению эффективности процессов транспортировки товаров и грузов: сокращению простоев транспортных средств по причине отказа топливной системы на газовом топливе на 10–18%; снижению вероятности функционирования газобаллонного оборудования в опасных режимах на 12–17%. Сформулированы технические требования, предъявляемые к газобаллонному оборудованию и процедурам его периодического технического обслуживания. Предложена концепция формирования и применения единого государственного реестра газобаллонного оборудования, являющегося инструментом ограничения допуска к обороту продукции, не соответствующей нормативным и конъюнктурным требованиям. Разработана информационно-логическая модель поддержки принятия решений, позволяющая в зависимости от текущего технического состояния узлов и деталей на основании заданных требований по продолжительности периода между техническим обслуживанием предложить оптимальный вариант проведения диагностических, ремонтных и наладочных мероприятий газобаллонного оборудования транспортных средств. Представлен порядок формирования расширенного перечня мероприятий периодического технического обслуживания газобаллонного оборудования на примере отдельных узлов топливной системы транспортного средства на компримированном природном газе. Программная реализация информационно-логической модели осуществлена в виде расширения к ядру базы данных информационной системы поддержки принятия решений при эксплуатации газобаллонного оборудования, реализованной на системе управления базами данных Oracle с интегрированной поддержкой объектно- ориентированного языка высокого уровня Java. Для удобства работы с информационно- логической моделью разработан расчетно-аналитический модуль информационной системы поддержки принятия решений при эксплуатации газобаллонного оборудования с элементами нечеткой логики. Апробация модели выполнена на примере реализации мероприятий при проведении периодического технического обслуживания газобаллонного оборудования грузового автомобиля КамАЗ 65116.

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.

Работа посвящена математическому моделированию динамики неоднородных электрически заряженных сред. В работе рассматриваются неоднородные среды газовзвеси – взвешенные в газе твердые частицы. Математическая модель реализует континуальный подход к моделированию динамики неоднородных сред. Полная гидродинамическая система уравнений решается для каждого компонента. Система уравнений динамики каждого компонента включает уравнения неразрывности массы, компоненты импульса и уравнение сохранения энергии для компонента смеси. Межкомпонентное взаимодействие учитывает обмен импульсом (силу аэродинамического сопротивления, силу присоединенных масс, динамическую силу Архимеда) и межкомпонентную теплопередачу. Несущая среда описывается как вязкий сжимаемый теплопроводный газ, течение – как поток с двумерной геометрией. Уравнения математической модели дополнены начальными и граничными условиями. Математическая модель учитывает пристеночную вязкость в канале. Система уравнений математической модели интегрирована явным конечно-разностным методом. Для получения монотонной сеточной функции использовалась нелинейная схема коррекции численного решения. Математическая модель дополнена уравнением Пуассона, описывающим электрическое поле, образованное электрически заряженными дисперсными включениями. Уравнение Пуассона интегрировано конечно-разностными методами на газодинамической сетке. Такой выбор расчетной сетки был необходим для расчета концентрации частиц, требуемой как для решения уравнения электрического поля, так и для расчета физических полей динамики неоднородных сред. Численно исследовано течение газовзвеси, вызванное движением дисперсных частиц под действием силы Кулона. Определены значения поверхностной и массовой плотностей, при которых результаты расчетов совпадают. Выявлено, что поверхностная и массовая модели зарядов эквивалентны относительно объемного содержания дисперсной компоненты.

В рамках концепции циркулярной экономики исследования в области создания технологических систем вторичной переработки отходов горно-обогатительных комбинатов занимают одну из ключевых позиций. В этой связи актуальной является задача создания систем управления технологическими процессами переработки таких отходов и их информационного обеспечения. Новизна представляемых исследований заключается в предложенной структуре интеллектуальной системы управления сложной химико-энерготехнологической системой переработки апатит-нефелиновых руд, а также в алгоритме прогнозирования технологических параметров, который входит в состав информационного обеспечения рассматриваемой системы управления. В основе алгоритма лежит применение аппарата глубоких рекуррентных нейронных сетей и калмановской фильтрации, используемой на этапе препроцессинга данных для обучения нейронной сети. В работе описан предложенный алгоритм прогнозирования многомерных временных рядов, адаптированный к рассматриваемому технологическому процессу, представлено программное обеспечение, выполненное в среде MatLab для демонстрации работоспособности указанной комбинации методов обработки технологических параметров. В модельном эксперименте показано, что применение фильтрации позволяет повысить точность прогноза, и это особенно заметно на его больших горизонтах. Практическую значимость результатов исследования составляет предложенная структура интеллектуальной системы управления процессом переработки отходов апатит-нефелиновых руд и программное обеспечение для прогнозирования его параметров, которое может найти применение в различных системах поддержки принятия решений.

Открытые биометрические образы (отпечаток пальца, радужка глаза, лицо) компрометируются в естественной среде, так как их невозможно скрыть от постороннего наблюдения или сохранить в секрете. В настоящей работе в качестве биометрических образов предлагается использовать данные о внутреннем строении наружного уха, получаемые при помощи эхографии. Индивидуальные особенности геометрии слухового канала субъектов скрыты от непосредственного наблюдения и не могут быть скопированы путем фотографирования. Предложенный метод аутентификации основан на кепстральном анализе эхограмм наружного уха и применении нейросетевых преобразователей биометрия- код, обучаемых по ГОСТ Р 52633.5. Нейросетевой преобразователь биометрия-код позволяет связать криптографический ключ или пароль пользователя с его биометрическим образом. Это неглубокая нейронная сеть из одного или двух слоев нейронов, которая настраивается на то, чтобы при поступлении образа известного пользователя генерировать заданный при обучении ключ, а при поступлении на его входы неизвестного образа – случайный код с высокой энтропией. На вход этой сети поступали кепстральные признаки эхограмм. Для применения метода на практике нужно специальное устройство, сочетающее наушник со звуконепроницаемым корпусом и с микрофон. Полученные результаты можно назвать оптимистичными EER = 0,031 (FAR = 0,001 при FRR = 0,23). Применение нейросетевых преобразователей биометрия-код показало сравнительно более высокий процент ошибок по сравнению с многослойными нейронными сетями и наивной схемой классификации Байеса, однако нейросетевые преобразователи биометрия-код позволяют реализовать аутентификацию в защищенном режиме. Это означает, что биометрические данные субъекта будут защищены от компрометации на этапах хранения, исполнения и передачи по каналам связи.

Целесообразность применения методов нечеткого когнитивного моделирования для анализа и прогнозирования состояния сложных технических систем (СТС) обосновывается следующими причинами: существенной взаимозависимостью, нелинейным характером и неполнотой сведений о взаимовлиянии анализируемых параметров систем; разнообразием воздействий внутренних и внешних факторов на СТС; сложностью и затратностью проведения экспериментальных исследований в ходе эксплуатации этих систем. Основными ограничениями нечетких когнитивных моделей при моделировании динамики СТС являются: сложность учета взаимовлияния параметров с их различными временными лагами относительно друг друга; необходимость постоянной оперативной настройки и обучения компонентных моделей для всех параметров в процессе эксплуатации СТС. В данной статье разработаны нечеткие реляционные когнитивные темпоральные модели (НРКТМ), сочетающие в себе достоинства различных типов нечетких когнитивных моделей и при этом нивелирующие основные ограничения анализа и прогнозирования состояния СТС, присущие известным нечетким когнитивным моделям. В работе предложены модели системной динамики, которые учитывают специфику НРКТМ. Также развит подход и реализован метод вычисления нечетких зависимостей в векторно-матричном виде, позволяющий решить проблемы увеличения неопределенности результатов и выхода нечетких значений концептов НРКТМ за диапазоны базовых множеств в результате моделирования системной динамики вследствие выполнения массовых итерационных вычислений. Приведен пример моделирования неоднородных электромеханических систем (НЭМС) на основе НРКТМ. Полученные результаты являются основой для решения целого комплекса задач анализа, прогнозной оценки, моделирования разных сценариев функционирования и развития НЭМС для различных системных факторов, режимов эксплуатации и внешних условий.

Статьей 30 Федерального закона «О рынке ценных бумаг» установлено, что существенными фактами признаются сведения, которые в случае их раскрытия могут оказать существенное влияние на стоимость или котировки ценных бумаг эмитента и (или) на принятие решения о приобретении или об отчуждении ценных бумаг эмитента любым заинтересованным лицом, действующим разумно и добросовестно. Моделирование такого влияния может представлять интерес для инвесторов, собственников и руководителей высшего звена российских публичных акционерных обществ с целью управления стоимостью и уровнем капитализации российских эмитентов, однако работ, посвященных изучению влияния существенных фактов на стоимость или котировки ценных бумаг российских эмитентов, крайне мало. Кроме того, за время, прошедшее после проведения немногочисленных исследований по изучению влияния существенных фактов на уровень капитализации российских компаний, вступил в силу ряд нормативных документов, изменяющих законодательную среду и затрагивающих в числе прочего состав обязательных для регистрации и раскрытия существенных фактов. В настоящей работе представлены результаты исследования, целью которого было установить перечень наиболее характерных для деятельности компаний существенных событий, выявить события, имеющие универсальный характер с точки зрения частоты появления и значимости последствий и выяснить наличие связи между их наступлением и вызываемыми эффектами в виде изменений значений финансовых показателей. Для исследований использовались данные о 20 крупных российских компаниях, представляющих нефтегазовую, металлургическую, химическую и энергетическую отрасли, и данные, поступившие в виде отчетов за период, следующий за внесением изменений в нормативно-регуляционную среду.

В последние годы имитационное моделирование стало активно применяться для исследования социально-экономических процессов с целью проверки различных управленческих решений (в области анализа рисков, проектов, региональных процессов, логистики и т. д.). На сегодняшний день в России наибольшее распространение получили три системы имитационного моделирования (Actor Pilgrim, AnyLogic, GPSS World), каждая из которых имеет свои области применения. Так, для моделирования социально- экономических процессов в наибольшей степени подходит система Actor Pilgrim. Первая версия данной система была разработана группой под руководством доктора экономических наук, профессора Емельянова Александра Анатольевича более 35 лет назад для решения экспериментальных задач по направлению «Гибкие автоматизированные производства». В ее основу была положена новая парадигма моделирования, которая была построена на теории акторных сетей. Переход к решению новых задач, в первую очередь в области экономики, привел к необходимости дальнейшего развития системы за счет реализации временной, финансовой и пространственной динамики. В настоящее время развитие системы осуществляется за счет построения гибридных имитационных моделей, что связано с внедрением различных методов анализа. Так, при моделировании актуальных технико- экономических процессов (например, в области импортозамещения наукоемкой продукции) предложено использовать методы искусственного интеллекта, которые позволяют получать обоснованные решения в условиях информационной неопределенности. Хорошие результаты показали модели, включающие в себя методы нечеткой логики и роевые алгоритмы (в частности, бактериальной оптимизации). Современная система Actor Pilgrim предназначена для системных аналитиков, экономистов-математиков и других специалистов, знакомых с программированием, но не являющихся программистами-профессионалами.

Обеспечение информационной безопасности автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП) – задача сложная, и ее решение требует комплексного подхода. Необходимо рассматривать различные компьютерные угрозы, которые могут носить внешний, внутренний, случайный или преднамеренный характер. Мировой рост киберпреступлений и постоянное совершенствование кибератак требуют повышения уровня защищенности АСУ ТП, веб-ресурсов, информационных систем и т. д. Целью данного исследования является повышение уровня защищенности АСУ ТП. Достижение поставленной цели возможно путем решения главной задачи – обучения пользователей реагированию на факты реализации компьютерных угроз при эксплуатации АСУ ТП, т. е. инциденты информационной безопасности. В статье описано программное обеспечение, которое позволит получить пользователям промышленной автоматизированной системы практические навыки для адекватного реагирования на инциденты, повысить уровень знаний пользователей в области защиты информации. В работе представлен анализ информационной безопасности АСУ ТП, который показал, что в среднем в 89,5% случаев злоумышленники для несанкционированного получения доступа к информации используют вредоносное программное обеспечение, в среднем в 83% случаев – методы социальной инженерии. Для исследования выбрана промышленная автоматизированная система крупного предприятия машиностроительной отрасли Республики Татарстан. Результаты исследования показали, что после применения тренажера пользователи более адекватно реагируют на возникающие инциденты информационной безопасности. В среднем количество атак в анализируемых периодах в целом сократилось на 28%: число атак, реализуемых с помощью методов социальной инженерии, – на 51,75%, количество атак с использованием вредоносного программного обеспечения – на 40,25%, количество атак типа DoS – на 11,75%, количество атак подбора учетных данных – на 7,5%.

Географическое положение и туристическая направленность Санкт- Петербурга требуют наличия специализированного веб-сервиса для владельцев и арендаторов речного транспорта, агрегирующего всю необходимую для них информацию. В настоящее время такая информация находится в разных новостных источниках, на веб-порталах и в многочисленных группах в социальных сетях. В работе разработан и представлен прототип сервиса для пользователей малого речного транспорта. Информационные потребности и функциональные требования к нему были выявлены в ходе проведения глубинных интервью со стейкхолдерами проекта. База данных веб-сервиса реализована в СУБД PostgreSQL с расширением PostGIS. В работе приведена структура сервиса, включающего 10 страниц, описаны его основные разделы, такие как актуальные регламентирующие документы, новости, интерактивные карты, справочная информация, а также техническая информация о суднах и ограничения на их перемещение, обусловленные техническими характеристиками. При разработке сервиса был проведен анализ существующих решений, относящихся к каждому разделу. С помощью конструктора Google Maps для разрабатываемого веб-сервиса были созданы интерактивные карты. Первой из них является карта водных объектов города, содержащая такие слои, как плавучие заправочные станции, маяки, таможня, пункты пропуска и МЧС, частные яхт-клубы и марины, причалы и пристани, мосты и прочее. Включенная в сервис интерактивная карта погоды позволяет пользователю наглядно ознакомиться с погодными условиями, а также с 5-дневным прогнозом. В разделе «Ваше судно» разработанного прототипа веб-сервиса предложено решение для определения неподходящих по габаритам судна водных преград и мостов. Разработанный веб-сервис является одним из благоприятствующих стимулов развития сферы водного туризма и пользования речным транспортом в Санкт-Петербурге.