Список статей

Работа посвящена проектированию и реализацию системы верификации субъектов по лицу на основе нейросетевой модели, исполняемой в защищенном режиме. Под защищенным режимом понимается режим, при котором система верификации личности обладает повышенной устойчивостью к деструктивным воздействиям, таким как состязательные атаки, и позволяет хранить и обрабатывать биометрические данные без их компрометации. В основе системы лежит нейросетевой преобразователь «биометрия-код», обучаемый по ГОСТ Р 52633.5, позволяющий связать образ лицевой биометрии субъекта с его криптографическим ключом или длинным паролем, который в дальнейшем может использоваться для аутентификации, и глубокие сверточные нейронные сети. Для детекции лица на изображении использована архитектура искусственной нейронной сети MTCNN, а для извлечения признаков апробировано несколько нейросетевых архитектур: InceptionResnet, Facenet512, VGG-Face и OpenFace. Наилучшие результаты показала нейросеть InceptionResnet. При оценке эффективности и тестировании надежности предложенной системы на специальном наборе данных лиц, собранном при различном освещении в помещении, удалось достичь сравнительно низкого значения равной вероятности ошибок первого и второго рода (EER = 0,0146 при длине ключа 278 бит), что подтверждает эффективность рассмотренного подхода к построению систем верификации по лицу. Продолжение...

Купить статью

Сделан анализ наиболее распространенных архитектур построения нейросетей для анализа изображений – нейронная сеть прямого распространения, рекуррентная нейросеть, сверточная нейросеть. Существующие на рынке решения хотя и позволяют распознавать эмоции, но не выдают рекомендаций по формированию эмоционального интеллекта, что является немаловажным результатом для самых разнообразных задач, поскольку подобная оценка позволяет более точно предсказывать возможное дальнейшее поведение как отдельных индивидов, так и групп людей. Целью данной статьи является проектирование прикладного программного продукта (приложения) и разработка прототипа, который мог бы выполнять функцию оценки эмоций. Задачи настоящего исследования включают в себя выбор архитектуры проектируемого приложения; разработку алгоритма работы приложения; проектирование пользовательского интерфейса; описание процесса обучения нейросети и его результатов, модель которой была определена в предыдущей статье; демонстрация работы прототипа (контрольный пример). Научная новизна проектируемого приложения заключается в способе формирования оценки психоэмоционального состояния и в том, что приложение вырабатывает комплекс упражнений для тренировки эмоций для тех людей, изображения чьих лиц подвергались оценке. Подобная оценка с рекомендациями может быть широко востребована в самых различных отраслях человеческой деятельности, так как очень важно уметь выражать эмоции, особенно тем, чья работа заключается в передаче своего эмоционального состояния другим: бизнес-тренерам, журналистам, актерам, аниматорам, танцорам и т. д. Наличие эмоционального интеллекта очень важно в настоящее время. Продолжение...

Купить статью

В статье рассмотрены особенности применения прецедентного подхода при управлении сложными энергоемкими системами в условиях необходимости учета различных энергетических, технических, экологических и эксплуатационных показателей, а также неопределенности влияния множества внутренних и внешних факторов. Это приводит к наличию большого объема слабоструктурированной информации, которая может быть представлена с помощью различных шкал, что определяет перспективность применения прецедентного подхода. Описана предложенная нечеткая онтологическая модель для поддержки принятия решений на основе прецедентов, отличающаяся использованием динамических концептов, а также концептов в виде разношкальных числовых и лингвистических переменных. Предложен алгоритм оценки близости прецедентов на основе онтологической модели, отличающийся учетом динамических аспектов изменения состояния управляемых систем. Представлены разработанные алгоритмы нечеткого логического вывода для поддержки принятия решений на основе прецедентов, которые позволяют использовать в качестве входных характеристик нечеткой продукционной модели как лингвистические, так и числовые переменные, а также различные логические связи между предпосылками правил. Описано программное обеспечение, реализующее разработанные модель и алгоритмы. Особое внимание уделено модулю модифицированного нечеткого логического вывода, выполненного с помощью средств языка Python 3.8.7. Для реализации пользовательского интерфейса указанного модуля применялась кросс-платформенная графическая библиотека Tkinter. Приведены результаты вычислительных экспериментов с использованием реальных данных, полученных при эксплуатации энергоемкой системы переработки мелкодисперсного рудного сырья, включающей обжиговую машину конвейерного типа. В качестве критерия эффективности управленческого решения рассматривалась минимизация удельных совокупных затрат на тепловую и электрическую энергию. Полученные результаты показали, что предложенные модель и программные средства позволяют получить результат, сопоставимый с результатом использования сложных аналитических зависимостей, обеспечивая при этом сокращение временных и финансовых затрат. Продолжение...

Купить статью

Работа направлена на повышение эффективности управления кибербезопасностью (­КБ) субъектов экономической деятельности (­СЭД) за счет организации эффективного мониторинга ­КБ, учитывающего такие особенности его процесса, как неоднородность источников исходных данных мониторинга ­КБ, их представление в разных форматах, их неточность, во многом неопределенность и зашумленность, а также большое количество событий ­КБ, обрабатываемых неоднородными компонентами системы мониторинга ­КБ ­СЭД. В данной работе, в отличие от существующих методов, предлагается комплексный двухэтапный метод нечеткой кластеризации событий ­КБ, учитывающий оценки критичности событий ­КБ и функциональные возможности системы мониторинга ­КБ ­СЭД. На первом этапе используется модель кластеризации событий ­КБ на основе метода нечетких c-средних. Эта модель позволяет разбить множество событий ­КБ на несколько нечетких кластеров по критерию априорной вероятности того, что событие ­КБ является инцидентом. На втором этапе для уточнения результатов кластеризации событий ­КБ, полученных на первом этапе, используется модель кластеризации инцидентов ­КБ на основе метода выделения α-ядер нечетких кластеров. Эта модель позволяет выбирать вручную пороги степеней принадлежности инцидентов ­КБ нечетким кластерам с учетом дополнительной информации и особенностей обработки инцидентов ­КБ в системе мониторинга ­КБ конкретного ­СЭД. В работе приводится оценка работоспособности и эффективности двухэтапного метода нечеткой кластеризации инцидентов ­КБ в системе мониторинга ­КБ ­СЭД. Предложенный подход позволяет повысить эффективность мониторинга ­КБ ­СЭД и сократить период времени, необходимый для принятия решения на управление ­КБ ­СЭД за счет комплексного учета особенностей обработки событий ­КБ в системе мониторинга ­КБ конкретного ­СЭД. Продолжение...

Купить статью

Исследование посвящено совершенствованию системы управления сложной технологической системы переработки рудных отходов. Такие отходы в больших объемах скапливаются на прилегающих к горно-обогатительным комбинатам территориях, представляя большую экологическую угрозу как для населения, так и для окружающей среды за счет пылеобразования и проникновения вредных соединений в почву и грунтовые воды. Поэтому задача совершенствования систем управления переработкой рудных отходов, как одна из приоритетных, стоит на актуальной повестке дня менеджмента горно-обогатительных комбинатов. Комплексность технологической системы проявляется в наличии двух линий переработки, отличающихся набором агрегатов, а выбор линии зависит от гранулометрического состава рудных отходов. Научную новизну результатов исследования составляет предложенная структура нейросетевого регулятора на основе эталонной модели процесса управления, в котором применены глубокие рекуррентные нейронные сети в качестве цифровой копии объекта управления. В состав общей структуры нейрорегулятора входит несколько локальных нейроконтроллеров для каждого из агрегатов технологической системы. Рекуррентные нейронные сети позволяют создать высокоточные цифровые копии отдельных агрегатов двух технологических линий переработки и использовать их для имитации отклика объектов управления при настройке контроллеров. Апробирование предложенной структуры нейрорегулятора проводилось в среде MatLab-Simulik, нейронные сети проектировались с помощью инструмента Deep Network Designer. Результаты апробирования показали, что быстродействие системы управления повышается по сравнению с другими архитектурами нейрорегуляторов, доступными в среде Simulik, что может положительно сказаться на работе всей технологической системы в переходных режимах, в частности снизить технологические потери. Продолжение...

Купить статью

Определение показателей технического качества электродвигателей, а также их моделирование востребованы при организации выходного контроля технического качества изделий. Большая роль в обосновании критериев технического качества электродвигателей и разработке методик их определения отводится компьютерному моделированию. Наряду с вращающимися электродвигателями в технических системах все шире применяются линейные асинхронные электродвигатели (ЛАЭД). Критерии и способы испытаний, разработанные для вращающихся электрических машин, не адекватны специфике ЛАЭД. Применительно к индукторам ЛАЭД предложен способ оценки показателей технического качества трехфазных неоднородных индукторов с неравномерным распределением магнитных свойств вдоль магнитопровода. Способ основан на импульсных воздействиях источника напряжения на индуктор ЛАЭД. Разработаны и представлены математическая модель, алгоритм и программа моделирования показателей технического качества индукторов ЛАЭД, реализующие предлагаемый способ. Программа написана с использованием собственного интерпретированного языка программирования программного продукта Maple и требует от пользователя ввода параметров электротехнического устройства. На выходе пользователь в автоматическом режиме получает изображение матрицы Грина, осциллограммы токов фаз по результатам проведения трех опытов и численные значения показателей качества. Результаты моделирования свидетельствуют о том, что предлагаемый способ может служить инструментом технического контроля индукторов, а также о том, что разработанные критерии технического качества, математическая модель, алгоритм и программа позволяют моделировать и оценивать технические качества индукторов ЛАЭД как при выходных испытаниях, так и при проведении мониторинга технического состояния устройства в процессе эксплуатации. Продолжение...

Купить статью