Список статей

Обнаружение аномалий является важной задачей в различных областях производства и технологий, таких как структурные изменения, вредоносные вторжения в системы управления и контроля, финансовый надзор и управление рисками, цифровой скрининг состояния здоровья и др. Все более возрастающие потоки разнообразных данных и их структурная сложность требуют разработки передовых подходов к их решению. В настоящее время методы глубокого обучения достигли значительных успехов в обнаружении аномалий. Популярными стали методы глубокого обучения на основе различных моделей автоэнкодеров. В работе исследованы методы обнаружения аномалий методами глубокого обучения без учителя на примере набора электрокардиограмм (ЭКГ), содержащих нормальные ЭКГ- сигналы и ЭКГ-сигналы людей с различными сердечно-сосудистыми заболеваниями (аномалиями). Для обнаружения аномальных электрокардиограмм разработана модель автоэнкодера в виде глубокой нейронной сети с несколькими полностью связными слоями. Также для решения поставленной задачи предложен метод подбора порога отделения аномальных ЭКГ-сигналов от нормальных, состоящий в оптимизации соотношения показателей производительности модели автоэнкодера. В работе проведен сравнительный анализ эффективности применения к решению задачи обнаружения аномальных ЭКГ-сигналов различных моделей машинного обучения, таких как одноклассовый метод опорных векторов, изолирующий лес, случайный лес и представленная модель автоэнкодера. Для этого были использованы метрики точности: точность (accuracy), чувствительность (recall), полнота (precision) и f1-score. Результаты анализа показали, что модель автоэнкодера превзошла остальные модели с показателями точности accuracy = 98,8%, precision = 95,75%, recall = 99,12%, f1-score = 98,75%. Продолжение...

Купить статью

Проблема рационального использования энергоресурсов особенно остро стоит перед энергоемкими производствами, к которым относятся высокотемпературная обработка горно-химического сырья (например, производство фосфоритовых окатышей из отходов апатит-нефелиновых руд путем сушки и обжига). В этой связи температурные режимы функционирования обжиговой конвейерной машины должны обеспечивать не только завершенность протекающих в ней химико-технологических процессов и требуемое качество продукции, но и энергоресурсосбережение. Таким образом, возникает актуальная научно-практическая задача оптимизации режимов нагрева шихты на основе результатов моделирования тепло- и массообменных процессов, протекающих в различных зонах обжиговой конвейерной машины. Невозможность проведения дорогостоящих натурных экспериментов приводит к необходимости использования методов компьютерного моделирования. Нелинейность, большая размерность поискового пространства, высокая вычислительная сложность затрудняют применение традиционных методов детерминированного поиска. В этих условиях хорошие результаты показывают стохастические методы, преднамеренно вводящие элемент случайности в поисковый алгоритм. Сегодня широкое распространение получили популяционные алгоритмы, основанные на моделировании коллективного поведения живых организмов и отличающиеся возможностью одновременной обработки нескольких вариантов. В качестве решения поставленной оптимизационной задачи предложено использование модифицированного алгоритма кукушкиного поиска (путем введения элементов нечеткости), которое обеспечивает комплексный учет огромного числа разнотипных параметров, задаваемых для каждой вакуум- камеры обжиговой конвейерной машины. Управление химико-энерготехнологической системой переработки отходов апатит-нефелиновых руд с учетом полученных данных и на основе имеющейся нейросетевой модели высокотемпературного процесса позволит максимально снизить количество возврата и обеспечить энергоресурсосберегающие условия функционирования обжиговых агрегатов. Продолжение...

Купить статью

Представлены результаты исследований, целью которых была разработка многоуровневых алгоритмов принятия решений по управлению энергетической и ресурсной эффективностью, техногенной и экологической безопасностью комплексной многостадийной системы переработки мелкодисперсного рудного сырья (МСПМРС). Отличительной особенностью такой системы является ее многомерность и многомасштабность, проявляющаяся в наличии двух вариантов реализации технологических процессов переработки мелкодисперсного рудного сырья (МРС), необходимости учета взаимодействия входящих в систему агрегатов, а также иерархии описания процессов, протекающих в них, – механических, теплофизических, гидродинамических, физико-химических. Такое разнообразие процессов характеризует междисциплинарность исследований и сложность получения аналитических, взаимоувязанных математических моделей. Эта ситуация инспирировала применение для описания и анализа процессов методы искусственного интеллекта, такие как глубокое машинное обучение и нечеткая логика. Научная составляющая результатов исследования заключается в разработанной обобщенной структуре МСПМРС, концептуальной основе многоуровневых алгоритмов оценки и принятия решений по оптимальному управлению этой системой, предложенном составе параметров и форме критерия оптимизации. Задача исследования состояла в проведении анализа возможных вариантов переработки рудного сырья, выработке концепции построения МСПМРС, допускающей возможность оптимизации ее функционирования по критерию энергоресурсоэффективности при обеспечении требований экологической безопасности. Анонсировано применение эволюционных алгоритмов для решения задачи оптимизации МСПМРС по критерию минимума энергоресурсопотребления и конкретизированы ее этапы. Представлена структура блока нейронечеткого анализа информации о параметрах процессов в МСПМРС, в основе которого лежит использование глубоких рекуррентных и сверточных нейронных сетей, а также системы нечеткого логического вывода. Приведены результаты имитационного эксперимента по апробации программной реализации данного блока в среде MatLab. Продолжение...

Купить статью

В статье представлены результаты исследования проблемы структурного синтеза системы технического зрения и ее параметрической идентификации с применением нового метода на основе математического аппарата теории модифицированных дескриптивных алгебр изображений. Теория модифицированных дескриптивных алгебр изображений представляет математический аппарат, позволяющий формально описать обработку и анализ изображений. В данном математическом аппарате можно описать математическую модель функции измерения системы технического зрения для выбранного признака объекта наблюдения. Для разработки математических моделей применяются процедурные и параметрические преобразования изображений. Любая математическая модель в теории модифицированных дескриптивных алгебр изображений обладает хотя бы одним вариационным параметром. В ходе параметрической идентификации требуется вычислить их значения. Данная задача является мультимодальной и всегда имеет хотя бы одно решение. Для решения задачи оптимизации обычно привлекаются численные методы. В статье изложен алгоритм построения математической модели измерения площади с использованием процедурных и параметрических преобразований. Задача параметрической идентификации решена в виде задачи нелинейной оптимизации. Проведена визуализация целевой функции и сформулированы рекомендации по выбору значений ее вариационных параметров. Осуществлен сбор статистических данных и построена гистограмма, на основе которых выбирается закон распределения для измеряемой величины. Решена статистическая задача по проверке гипотезы с выбранным законом распределения генеральной совокупности по критерию Пирсона при заданном уровне значимости. Для неизвестных параметров выбранного закона распределения проведена оценка доверительных интервалов. Материалы статьи носят прикладной характер и имеют практическую ценность. С использованием предлагаемого подхода можно разработать функцию измерения для любого признака объекта наблюдения в серии изображений. Продолжение...

Купить статью

В последнее десятилетие происходит активная цифровизация промышленного производства на основе бурно развивающихся информационных технологий, в том числе технологий искусственного интеллекта. Во многом это связано с развитием методов глубокого обучения и их применения в компьютерном зрении. С середины 2010-х сверточные нейронные сети демонстрируют исключительную эффективность при решении таких задач, как обнаружение, классификация и сегментация различных объектов. В результате методы компьютерного зрения начинают активно использоваться в задачах контроля качества сырья и готовой продукции. Все это относится к горнодобывающей промышленности. Однако в отечественной научной литературе практически отсутствуют систематические обзоры приложений компьютерного зрения в этой области. Настоящее исследование призвано восполнить этот пробел. В данной работе дается систематический обзор истории развития и современного состояния методов и технологий машинного зрения, применяемых в горнодобывающей промышленности для анализа твердых материалов, демонстрируются последние достижения в этой области и примеры их применения в горном деле. Авторы проанализировали 29 научных работ в области применения компьютерного зрения в горнодобывающей промышленности и классифицировали этапы развития технологий, начиная с середины 1980-х гг., когда компьютерное зрение использовалось без применения машинного обучения, и заканчивая современными исследованиями на основе использования глубоких сверточных нейронных сетей для решения задач классификации и сегментации. Приводится сравнение эффективности применяемых методов, обсуждаются их достоинства и недостатки, даются прогнозы развития методов компьютерного зрения в горнодобывающей промышленности на ближайшее будущее. Приведены примеры, показывающие, что использование сверточных нейронных сетей позволило перейти на качественно более высокий уровень в решении задач классификации и сегментации применительно к анализу объемов выпуска продукции горнодобывающей промышленности, гранулометрического состава, в том числе лещадности, угловатости и шероховатости, содержания пыли и глины, насыпной плотности и пустотности и др. Продолжение...

Купить статью

Представлены результаты исследований по разработке структуры интеллектуальной модели управления рисками нарушения характеристик электромеханических устройств в многостадийной системе переработки рудного сырья. Такие устройства задействованы на всех циклах технологического процесса, поэтому оценка указанного риска для них является актуальной задачей. Предложен метод оценки рисков, в основе которых лежит оценка времени полезного использования оборудования, выполняемого на основе прогноза характеристик глубокой рекуррентной нейронной сетью с дальнейшим обобщением получаемых результатов оценки в блоке нечеткого вывода. Применялись рекуррентные нейронные сети с долгой краткосрочной памятью, являющиеся одним из самых мощных аппаратов решения задач регрессии временных рядов, в том числе прогнозирования их значений на длительные интервалы. Применение глубоких нейронных сетей для прогноза характеристик электромеханических устройств позволило получить высокую точность прогноза, что, в свою очередь, позволило применить относительно менее точный рекуррентный метод наименьших квадратов для итерационного процесса оценки времени полезного использования оборудования. Такой подход дал возможность построить вычислительный процесс оценки с постоянным ее уточнением по мере поступления новых результатов измерений характеристик электромеханических устройств. Представлены результаты модельного эксперимента с программной реализацией предложенного метода, выполненной в среде MatLab 2021a, которые показали согласованность работы программных модулей и получение результата оценки риска, согласующегося с предполагаемой динамикой его изменения. Продолжение...

Купить статью