Список статей

Материалы по номеру

Материалы по рубрикам

Автор статьи

Имитационная модель процесса укладки верхнего строения железно-дорожного пути с применением перспективного путеукладчика № 1(85) from 19 февраля 2020 года Рубрика: Теория и практика Авторы: Рощин Д. А., Адволоткин Д. И. Скачать статью	Описывается подход на основе средств имитационного моделирования, позволяющий произвести оценку эффективности применения перспективной техники. Оценка производится на примере перспективного путеукладчика посредством статистического анализа данных, получаемых в ходе численных экспериментов с применением имитационного моделирования технологических процессов укладки верхнего строения пути. Продолжение...
Разработка интерфейсов прикладных программ: макетирование или прототипирование № 1(85) from 19 февраля 2020 года Рубрика: Программная инженерия Авторы: Саяпин О. В., Быстракова И. А., Тиханычев О. В., Чискидов С. В. Скачать статью	Разработка прикладных программ – сложный процесс, связанный с определёнными трудностями, в том числе с созданием эффективных пользовательских интерфейсов. Проведённый авторами анализ показал наличие ряда проблем в данной области, определяющихся тем, что она находится на стыке научных дисциплин: теории управления, эргономики, технической эстетики, психологии. В результате анализа факторов, влияющих на эффективность разработки пользовательских интерфейсов, синтезированы предложения по решению проблемы, основанные на использовании средств стандартизации, унификации и прототипирования. Анализ показал, что для условий разработки прикладного программного обеспечения наибольшей эффективностью обладают специализированные системы прототипирования интерфейсов. Предложено уточнить нормативную документацию, задающую разработку автоматизированных систем управления, для реализации в процессе их создания обязательного этапа прототипирования интерфейсов. Продолжение...
Инвестиции, инновации, импорто-замещение: имитационное моделирование с элементами искусственного интеллекта в управлении проектными рисками № 1(85) from 19 февраля 2020 года Рубрика: Акторное моделирование Авторы: Булыгина О. В., Емельянов А. А., Росс Г. В., Яшин Е. С. Скачать статью	В статье рассматривается риск-менеджмент проектов: инвестиционных, инновационных и импортозамещения. Поскольку для реализации таких проектов требуются инвесторы и инвестиции, то иногда можно рассматривать инновационные проекты как разновидность инвестиционных, а проекты импортозамещения как разновидность инновационных. Однако эти проекты имеют существенные различия с точки зрения возникающих рисков. Более того, при реализации сложных системных проектов может возникать системный эффект резкого возрастания сложности совокупного проектного риска. Поэтому в управлении проектными рисками актуальным становится применение имитационного моделирования с элементами искусственного интеллекта. Продолжение...
Об одной модели кластерного анализа на неполных данных № 1(85) from 19 февраля 2020 года Рубрика: Эффективные алгоритмы Авторы: Герман Ю. О., Герман О. В. Скачать первую страницу	Рассматривается задача построения кластеров на неполных данных и их использования для классификации не полностью определённых объектов. Представлен оригинальный подход, определяющий технику решения путём перехода к отысканию максимального независимого множества (максимальной клики) в нечётком графе, для которого кластер как раз и представляет максимальную клику. Не полностью определённый входной объект, подлежащий классификации (распознаванию), попадает в один из кластеров, и относительно него принимается решение, характерное для этого кластера. Подход последовательно использует модальную логическую систему формул, формализующих задачу отыскания максимального независимого множества в нечётком графе. Показывается, как эту задачу свести к задаче псевдобулевой оптимизации, и приводится простой эвристический алгоритм её решения. Продолжение... Купить статью
Анализ влияния архитектуры входных слоев свертки и подвыборки глубокой нейронной сети на качество распознавания изображений № 1(85) from 19 февраля 2020 года Рубрика: Модели и методики Авторы: Дли М. И., Пучков А. Ю., Рысина (Лобанева) Е. И. Скачать статью	Представлены результаты исследования влияния характеристик входных слоёв свертки и подвыборки глубокой свёрточной нейронной сети на качество распознавания изображений. Для слоя свёртки изменяемым параметром являлся размер ядра свёртки, варьируемым параметром архитектуры субдискретизирующего слоя являлся размер рецептивного поля. Все перечисленные параметры, определяющие архитектуру входных слоёв свёртки и подвыборки, разработчикам нейронных сетей приходится подбирать на основе своего опыта. В данной работе излагается способ, позволяющий частично автоматизировать этот процесс в результате предварительного анализа характеристик изображения — гистограмм и дисперсий интенсивности цветов пикселей. На основе этих сравнений выработаны рекомендации для выбора размеров ядра свёртки. Приведены итоги апробации указанного способа с помощью программы, написанной на языке Python с использованием библиотек Keras и Tensorflow. Продолжение...
Исследование эффективности вычислительных процедур построения ARIMA-моделей прогноза цены на рынке электроэнергии № 1(85) from 19 февраля 2020 года Рубрика: Модели и методики Авторы: Обычайко Д. С., Павлюк Г. П., Шихина А. В. Скачать статью	Излагаются результаты исследования вычислительных процедур построения авторегрессионных статистических моделей и их близких производных для применения в решении задач прогноза цены электроэнергии. Представлены достаточно детализированные результаты численного построения ARIMA-моделей с вариантами предобработки исходных данных, учитывающих закономерности функционирования энергетического комплекса. Проверка адекватности моделей прогноза историческим натурным данным в форме временных рядов осуществлялась на основе численной оценки стандартной ошибки. Достигнутый уровень точности моделей прогнозирования по Белгородской области соответствует опубликованным результатам по рынкам электроэнергии Европы, Америки и Австралии. Делается вывод о том, что наращивание сложности авторегрессионных моделей прогноза лишь в отдельных случаях и незначительно ведет к повышению точности прогнозирования. Продолжение...