Список статей

Рассмотрена процедура синтеза нейронной сети, основу которой составляет комплексная структура из парных нейронов-осцилляторов, функционирующих в определенной топологической карте. Применение нейронов-осцилляторов с изменяемым порогом активационной функции делает возможным создание реконфигурируемых контуров нейронной памяти, выступающей в роли запоминающей структуры, способной по отдельным сигналам внешней среды воссоздавать решение задачи. Предложено применение зеркальных дифференциальных нейронов, которые реализуют данный принцип работы памяти. Такой способ организации нейронной сети делает возможным реализовать подход к нейросетевому обучению, предполагающему выполнение реконфигурации всех переменных параметров нейронов. Настройка отдельных кластерных групп и их дальнейшее взаимодействие приводит к формированию набора образцов, которые соответствуют обучающей выборке. Рассматривается применение межнейронных коммутаторов, основанных на использовании акустического метаматериала, свойства которого можно изменять путем использования электрокапиллярных явлений. Коммутаторы способны одновременно аккумулировать множество нейронных сигналов с последующей обработкой через промежуточное преобразование в акустические волны, распространяющиеся по поверхности и через объем метаматериала. Настройка параметров переключательных элементов с применением метода оптической диффузионной томографии делает возможным создание искусственных нейристорных линий и организацию обработки сигналов в межнейронном пространстве. Рассматривается процедура настройки и адаптации нейросетевой архитектуры для решения задачи повышения достоверности передаваемой информации с использованием технологии множественной передачи дубликатов сообщений. Управление способом доступа к среде передачи данных, а также определение оптимального числа используемых частотных каналов осуществляется с помощью разработанной нейронной сети парных осцилляторов на основе анализа помехово-сигнальной обстановки. Обосновывается эффективность предлагаемого нейросетевого управления и оценивается эффективность решения поставленной задачи. Продолжение...

С распространением в мире и в открытом доступе больших объемов данных, а также методов и инструментов для их анализа, последний все чаще применяется для решения задач во всех областях человеческой деятельности. Однако распространенность и легкость освоения инструментов для анализа имеет и определенные негативные аспекты: отношение к аналитической задаче как к тривиальной процедуре, игнорирование важных теоретических ограничений математических методов, недостаточно тщательная проверка предположений относительно данных. В связи с этим возникает обоснованная потребность вернуть практический анализ в теоретический каркас, по возможности вписав его в концепции решения задач более объемных и сложных, в методологию проведения научных исследований в целом. В статье предложено моделирование процесса анализа данных как многоуровневой системы взаимосвязанных процедур и манипуляций над данными, отличающимися по сложности, требованиям и допущениям. Целью работы является структурирование процесса анализа данных вне зависимости от конкретной задачи и программного инструмента для ее решения. Таким образом, объектом исследования является процесс анализа данных в рамках аналитической задачи, а предметом – обобщенная структура этого процесса. Помимо этого приводятся аргументы, обосновывающие полезность и содержание данной модели. Каждый выделенный уровень анализа иллюстрируется примерами практических задач, решаемых на основе конкретного набора данных о выполненных научных работах, их содержании и авторском коллективе. Модель может быть практически полезна при планировании научного исследования, расчете его трудоемкости, определении состава творческого коллектива, разработке учебных программ и планов. Продолжение...

Традиционный метод повышения качества данных предполагает, что имеется ряд характеристик или измерений данных, которые определяются статически, а затем измеряются и используются для улучшения корпоративной архитектуры данных. Для того, чтобы использовать этот подход на практике, необходимо прежде всего определить, какие объекты данных имеют первостепенное значение для организации. Другими словами, нужно соотнести деятельность по повышению качества данных с бизнес-стратегией организации. Очевидно, это очень сложная задача, чреватая серьезными ошибками. Более того, исправить эти ошибки впоследствии может быть достаточно сложно. Предлагается новый подход к управлению качеством данных, который предполагает взгляд на повышение качества данных как на ИТ-услугу, оказываемую ИТ- департаментом организации бизнес-пользователям. Принципиальная разница между этим и традиционным подходами состоит в том, что наш подход не использует статически определенных свойств данных, таких как целостность или полнота, а применяется к конкретным контекстно-зависимым требованиям, возникающим в специфических ситуациях использования данных. В центре его лежит соглашение об уровне обслуживания, связанное с конкретным потребителем данных, которое выражает его индивидуальный взгляд на качество данных. Для повышения качества данных используются хорошо известные процессы ITSM и конфигурационная база данных. В заключение приводятся некоторые идеи о том, что данный подход может быть связан с моделью зрелости архитектуры данных. Продолжение...

В статье описываются функциональные возможности разработанной авторами интеллектуальной программной системы оптимизации адаптивного управления процессами бизнес-планирования в условиях неопределённости. Результаты получены в ходе работы по новому методу оптимизации адаптивного управления проектами, основанному на сетевом экономико-математическом моделировании. На базе этого метода разработана методика решения задачи оптимизации адаптивного управления процессами бизнес-планирования, которая в предлагаемой интеллектуальной программной системе поддержки принятия решений включает в себя блок, содержащий модель оптимизации адаптивного управления. В качестве целевой функции (оценочного функционала) в указанном методе рассматривается значение длительности периода времени для исполнения бизнес-плана, которое требуется минимизировать. Этот метод позволяет сформировать класс допустимых стратегий адаптивного управления процессом реализации для рассматриваемого бизнес-плана. В рамках этого класса стратегий формируется стратегия оптимального адаптивного управления реализацией процессами бизнес-планирования, вычисляются оптимальное время его реализации и оптимальный календарный график реализации бизнес-плана в целом, соответствующие стратегии оптимального адаптивного управления. Внедрение предлагаемого нового метода в интеллектуальную программную систему позволяет осуществить обратную связь и получить оптимальное время для исполнения бизнес-проекта в целом. Разработанная интеллектуальная система предназначена для автоматизации моделирования процессов бизнес-планирования и оптимизации адаптивного управления принятием решений при их реализации на основе сетевого экономико-математического моделирования, а также методов и инструментария разработки интеллектуальных программных систем. В созданной системе учитываются имеющиеся конкретные технико-экономические условия и информационное обеспечение. Полученные в работе результаты могут служить основой для создания интеллектуальных инструментальных систем поддержки принятия управленческих решений при осуществлении процессов бизнес-планирования в условиях информационной неопределённости и рисков. Продолжение...

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. Продолжение...

Целью исследования является определение места, роли, значимости развития образования, в эпоху цифровизации, возможностей, перспектив on-line обучения, выявление перспектив и проблем при подготовке специалистов цифровой экономики. В работе предложена модель цифровой образовательной среды вуза, сформулированы требования, которые необходимо учесть на этапе проектирования«Цифрового университета»: открытость системы для студентов и преподавателей; участие студента в формировании траектории индивидуального обучения; возможность доступа к дополнительным ресурсам, курсам, участие в выборе места для прохождения практики; формирование и анализ цифрового следа на всех этапах процесса обучения; использование интеллектуальных методов оценки приобретенных знаний и компетенций. В статье определены основные компоненты модели и первоочередные задачи, которые необходимо решать при подготовке специалистов цифровой экономики, отмечена необходимость, значимость и возможности цифрового следа студента при формировании его индивидуальной траектории обучения, оценивании его компетентности, предложены походы к решению поставленных задач, технологии по оцениванию знаний и компетенций, которые авторы протестировали, оценили и опубликовали результаты в своих предыдущих работах. В заключении отмечена актуальность использования SMART технологий, как для создания учебного контента, так и на этапах управления учебным процессом. Продолжение...