Список статей

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. Продолжение...

Купить статью

В настоящее время искусственный интеллект широко применяется при формировании прогнозов. Вместе с тем вопрос его применения в научно-технологическом прогнозировании проработан недостаточно. Цель исследования заключалась в поиске эффективных подходов к применению технологий искусственного интеллекта при формировании научно-технологических прогнозов. Задачей исследования явилось определение технологий искусственного интеллекта, которые могут использоваться на различных этапах жизненного цикла научно-технологического прогнозирования, и конкретизация отдельных способов их применения. Это подтверждает актуальность проведенного исследования. Основным методом исследования является анализ отечественных и зарубежных публикаций и передовых практик использования технологий искусственного интеллекта при научно-технологическом прогнозировании, а также результатов выполненных авторами научно-исследовательских работ в области научно- технологического прогнозирования и адаптации их для совершенствования формирования прогнозов в условиях цифровой трансформации экономики и предприятий. В статье рассмотрена структура выполняемых технологиями искусственных функций и определены приоритетные направления использования искусственного интеллекта на различных этапах научно-технологического прогнозирования. Показаны целесообразность и особенности применения семантического анализа и когнитивных технологий при прогнозировании уровня готовности техники и технологий по сравнению с мировым при различных сценарных условиях, позволяющих выбрать сценарий развития, обеспечивающий наибольшую эффективность принятого решения. Рассмотрены вопросы информационно- аналитического обеспечения использования искусственного интеллекта при научно- технологическом прогнозировании на базе информационных технологий поддержки принятия решений. Новизна представленных результатов заключается в том, что авторами впервые с позиции системного и комплексного подходов описаны возможности применения наиболее эффективных технологий искусственного интеллекта на различных этапах цикла формирования научно-технологических прогнозов. Продолжение...

Купить статью

Имитационные симуляторы сетей связи представляют собой программное обеспечение, предназначенное для моделирования, исследования, тестирования и отладки сетевых технологий, включая беспроводные децентрализованные самоорганизующиеся сети, или ad-hoc сети. Они существенно упрощают исследование, разработку и оптимизацию протоколов маршрутизации в указанных сетях. Однако известные программы-симуляторы обладают рядом недостатков, включая сложность добавления пользовательских расширений протоколов маршрутизации ad-hoc сетей, отсутствие необходимого сетевого стека и режимов визуализации алгоритмов маршрутизации, низкую производительность, сложность в отладке протоколов связи. Целью проведенной работы является создание имитационной модели беспроводной сети, которая позволяла бы исследовать, отлаживать и производить оценку разрабатываемых алгоритмов и протоколов маршрутизации ad-hoc сетей. При этом на первый план выходят требования к эргономике интерфейса и возможности визуализации работы алгоритмов, обеспечению сбора статистики, созданию разнообразных сценариев функционирования сети. В статье предлагается структура имитационной модели, которая включает модули сетевого абонента, прикладного программного обеспечения, сетевого уровня модели передачи данных OSI, радиомодуля, среды радиопередачи, сбора статистики, визуализации и управления сценариями. Чтобы решить поставленные задачи был использован подход дискретно-событийного моделирования. Для создания симулятора беспроводных децентрализованных сетей и алгоритмов маршрутизации был разработан набор классов, которые реализуют модули имитационной модели. На основе предложенной структуры, классов модулей и алгоритма дискретно- событийного моделирования была создана программная реализация имитационной модели с использованием языка программирования С++ и фреймворка Qt. Разработанная имитационная модель была использована в ходе экспериментального исследования эффективности алгоритма сетевой маршрутизации. Предложенное программное обеспечение позволит упростить разработку и отладку алгоритмов и протоколов маршрутизации ad-hoc сетей. Продолжение...

Купить статью

В статье дано обоснование актуальности разработки рекомендательной системы в сфере электронного обучения. Проанализированы основные подходы к построению рекомендательной системы: коллаборативная, контентная и гибридная фильтрации. В алгоритмическом обеспечении рассмотрены методики создания рекомендательных систем, такие как машинное обучение, нейронные сети, генетические алгоритмы. Представлены основные объекты рекомендательной системы по выбору онлайн- курсов: обучающийся, учебные модули (онлайн-курсы), элементы знаний, которые может получить пользователь по окончании обучения. Выявлены проблемы в методах построения рекомендательных систем: разреженность; холодный запуск; масштабируемость; поиск элементов, которые с наибольшей вероятностью будут предпочтительнее для пользователя из общего набора элементов. Основная проблема рекомендательных систем состоит в получении точной и качественной рекомендации выбора учебных объектов в соответствии с предпочтениями пользователей. Сделан вывод о необходимости построения архитектуры рекомендательной системы, включающей модель индивидуальной траектории обучения. Фильтрация учебных объектов происходит с помощью генетического алгоритма. Определена целесообразность использования микросервисного подхода для создания веб- приложения. Выделены функциональные задачи разрабатываемой системы, такие как сбор данных, анализ запросов пользователя, формирование учебных объектов с применением индивидуальной траектории обучения и выдача рекомендаций по выбору онлайн-курсов. Разработаны алгоритм функционирования рекомендательной системы, схема работы рекомендательной системы, а также информационное обеспечение работы данной системы. Предложен общий подход к разработке универсального рекомендательного сервиса, который может встраиваться в сервис клиента. Цель разработки рекомендательной системы по выбору онлайн-курсов заключается в предоставлении обучающимся наиболее подходящих учебных объектов (последовательность объектов) для изучения в соответствии с характеристиками обучающегося и фрагментами знаний (компетенций). Продолжение...

Купить статью

Решение задачи прогнозирования состояния сложных социально- экономических систем возможно только на основе соответствующих динамических экономико-математических моделей, описывающих их основные параметры, наличие управляющих воздействий и рисков (неопределенных возмущений, погрешностей моделирования и т. п.). В данной работе предлагается использовать детерминированный минимаксный подход для моделирования и решения задачи оценивания прогнозируемых состояний производственной системы при наличии рисков. Для принятия управленческих решений на производственном предприятии, направленных на повышение эффективности его функционирования, необходимо иметь качественное информационное обеспечение, основу которого составляет решение соответствующей задачи прогнозирования состояний его базовых параметров. В данной статье для описания функционирования производственной системы предлагается использовать дискретную управляемую динамическую систему при наличии рисков. Предполагается, что значения управляющего воздействия (допустимых сценариев управления) реализуются из конечного множества допустимых элементов соответствующего конечномерного векторного пространства, а реализации значений фазового вектора модели и вектора рисков ограничены заданными многогранниками-компактами в соответствующих конечномерных векторных пространствах. Применение разработанной дискретной управляемой динамической модели, описывающей выпуск продукции предприятия при наличии рисков, и разработанной методики формирования и минимаксного оценивания прогнозного множества ее фазовых состояний в заданный период времени позволяют разрабатывать соответствующие численные алгоритмы, которые могут использоваться при разработке и создании компьютерных интеллектуальных информационных систем, обеспечивающих поддержку принятия эффективных управленческих решений на производственных предприятиях. Основными результатами данной работы являются разработка новой экономико-математической модели, описывающей динамику выпуска продукции предприятия при наличии рисков, и создание на ее основе методики для построения и минимаксного оценивания прогнозного множества ее фазовых состояний. Продолжение...

Купить статью

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. Продолжение...

Купить статью