Список статей

К одной из важных социальных задач относится задача повышения эффективности работы систем общественного транспорта. В работе предлагаются подходы к решению задачи повышения эффективности бесконтактной оплаты проезда на пассажирском автомобильном транспорте, в основу которых положена технология геолокации. На основе рассмотрения схем оплаты проезда по замкнутому и разомкнутому циклам представлены сценарии реализации оплаты проезда по плоской системе тарификации, по зональной системе тарификации и по электронным билетам с QR-кодами. Разработано несколько рабочих схем реализации оплаты, базирующихся на применении концепции геолокации и использующих для реализации этой концепции различные технологии, а именно: 1) Bluetooth Low Energy, а также получение 2) координат от навигационных систем GPS/ГЛОНАСС, 3) данных, получаемых через точки доступа сетей Wi-Fi, и 4) данных местоположения, предоставляемых базовыми станциями сетей GSM. По каждому предложенному варианту проведен сравнительный анализ, определен базовый набор средств технической и программной поддержки, даны рекомендации по условиям, обусловливающим целесообразность его применения. Для экспериментального подтверждения работоспособности каждого из вариантов получения оценочных значений основных характеристик построены действующие образцы, на которых были проведены соответствующие измерения. Разработанный прототип информационной системы подтвердил свою бесперебойную и стабильную работу. Данное цифровое решение может стать основой, на которой строится единый билет – цифровой инструмент оплаты проезда на всех видах транспорта по всей территории страны. Продолжение...

Купить статью

К одной из наиболее важных составляющих сети Интернет относятся системы контроля и управления трафиком. С целью достижения бесперебойного информационно-коммуникационного взаимодействия организация процесса непрерывно видоизменяется, охватывая не только отдельные подсети, но и сетевые архитектуры вида p2p. В число доминирующих направлений совершенствования сетевой структуры входят технологии 5G, IoT и сети ­SDN, однако их внедрение в практику оставляет без удовлетворительного решения вопрос обеспечения информационной безопасности сетей, построенных на их основе. Существующие топологии развертки виртуального туннеля и компоненты интеллектуального распределения трафика обеспечивают лишь частичное решение, в частности в виде задач управления доступом на основе трафика пользователя и обеспечения безопасности за счет выделенных пользовательских сертификатов. Особое значение развертка туннеля имеет в тех случаях, когда необходимо обеспечить согласованность и координацию работы сложных социально-экономических систем, примером которых может служить информационно-коммуникационный обмен между участниками научно-промышленных кластеров, формируемых для реализации проектов создания инновационных продуктов. Однако существующим решениям сопутствуют недостатки в виде необходимости приобретения лицензии для полнофункционального доступа к программному продукту и специализированной настройки клиент-серверной аутентификации, обеспечивающей безопасный доступ к удаленному сетевому маршруту. Предлагаемый авторами подход на основе нейросетевого распределения трафика между клиентами частной выделенной сети позволяет отмеченные недостатки устранить. На этом принципе создана и проверена посредством модульного тестирования многомодульная система интеллектуальной маршрутизации пакетов. Представлен анализ эффективности применения обученной модели распределения сетевых адресов в сравнении с использованием ­DHCP-сервера на основе пакета isc-dhcp-server, распространяемого в качестве службы dhcpd. Продолжение...

Купить статью

Исследования влияния химического состава рудного сырья на свойства литейных изделий, как правило, не учитывают особенностей реальных производственных процессов. Основные причины этого заключаются в том, что, во-первых, результаты таких исследований, как правило, ограничиваются рамками лабораторных исследований, во-вторых, параметры используемых моделей не учитывают характеристик структуры рудного сырья, так как эти сведения могут быть получены лишь после завершения теплофизических и химико-энерготехнологических процессов термической обработки, в-третьих, само использование моделей затруднено вследствие необходимости оперативного учета изменения состава и значений системных и внешних факторов в процессе термической обработки. Цель данного исследования – разработка нейросетевых моделей и средств, обеспечивающих возможность адаптивной структурно-параметрической настройки к изменениям параметров анализируемых процессов термической обработки рудного сырья. При этом в качестве параметров создаваемых нейросетевых моделей используются данные о химическом составе рудного сырья, а также параметры плавильных процессов. В результате исследований подтверждена гипотеза о возможности опосредованного учета влияния структурных особенностей рудного сырья на качество изделий за счет характеристик химического состава рудного сырья и параметров плавильных процессов. Отмечается, что подтверждение этой гипотезы позволит создать эффективные инструменты для оперативного управления теплофизическими и химико-энерготехнологическими процессами термической обработки рудного сырья. Продолжение...

Купить статью

Предложен метод решения обратной задачи кинематики для трехзвенного робота-манипулятора на основе одной из разновидностей машинного обучения – обучения с подкреплением. В общем случае эта задача состоит в нахождении законов изменения обобщенных координат захватного устройства манипулятора, обеспечивающих заданные кинематические параметры. При аналитическом решении задачи основой для расчета инверсной кинематики являются параметры Денавита – Хартенберга с дальнейшим выполнением численных матричных вычислений. Однако с учетом кинематической избыточности многозвенных манипуляторов такой подход трудоемкий и не позволяет в автоматизированном режиме учитывать изменения внешней среды в реальном времени, а также особенности области применения робота. Поэтому актуальной исследовательской задачей является разработка решения, в структуре которого присутствует блок самообучения, обеспечивающий решение обратной задачи кинематики в условиях изменяющейся внешней среды, поведение которой заранее неизвестно. В основе предлагаемого метода лежит имитация процесса достижения цели управления роботом (позиционирования захватного устройства манипулятора) в заданной точке пространства методом проб и ошибок. За приближение к цели на каждом шаге обучения вычисляется функция награды, которая используется при управлении роботом. В предложенном методе агентом является рекуррентная искусственная нейронная сеть, а средой, состояние которой наблюдается и оценивается, – робот-манипулятор. Применение рекуррентной нейронной сети позволило учитывать предысторию движения манипулятора и преодолевать сложности, связанные с тем, что в одну и ту же точку рабочей области могут приводить разные сочетания углов между звеньями. Апробирование предложенного метода проводилось на виртуальной модели робота, выполненной с помощью набора инструментов MatLab Robotics System Toolbox и среды Simscape, и оно показало высокую эффективность по критерию «время – точность» предложенного метода решения обратной задачи кинематики. Продолжение...

Купить статью

Представлены результаты исследований, целью которых была разработка метода прогнозирования оттока клиентов коммерческого банка на основе применения моделей машинного обучения (в том числе глубоких искусственных нейронных сетей) для обработки клиентских данных, а также создание программных инструментов, реализующих указанный метод. Объектом исследования является коммерческий банк, а предметом исследования – его деятельность в B2C-сегменте, включающая коммерческое взаимодействие бизнеса и частных лиц. Актуальность выбранного направления исследований определяется активизацией деятельности банков в сфере внедрения цифровых сервисов по сокращению неоперационных расходов, связанных, в частности, с удержанием клиентов, так как затраты на привлечение новых клиентов значительно выше, чем на сохранение уже имеющихся. Научную новизну результатов исследований составляет разработанный метод прогнозирования оттока клиентов коммерческого банка, а также алгоритм, положенный в основу программного обеспечения, реализующего предложенный метод. В основе предложенной ансамблевой модели прогнозирования лежит три алгоритма классификации: k-средних, случайный лес и многослойный персептрон. Для агрегации выходов отдельных моделей предложено использовать обучаемое дерево систем нечеткого вывода типа Мамдани. Обучение ансамблевой модели выполняется в два этапа: сначала обучаются перечисленные три классификатора, а потом, на основе получаемых на их выходах данных, обучается дерево систем нечеткого вывода. Ансамблевая модель в предложенном методе реализует статический вариант прогноза, результаты которого используются в динамическом прогнозе, выполняемом в двух вариантах – на основе рекуррентного метода наименьших квадратов и на основе сверточной нейронной сети. Проведенные модельные эксперименты на синтетическом наборе данных, взятых с сайта Kaggle, показали, что ансамблевая модель имеет более высокое качество бинарной классификации, чем каждая модель в отдельности. Продолжение...

Купить статью

В последние годы особой популярностью у исследователей, занимающихся вопросами многомерной и многокритериальной оптимизации, пользуются биоинспирированные алгоритмы, основанные на использовании популяционного подхода и вероятностной стратегии поиска. Такие алгоритмы базируются на принципах кооперативного поведения децентрализованной самоорганизующейся колонии живых организмов (пчел, муравьев, птиц и т. п.) для достижения определенных целей (например, для удовлетворения пищевых потребностей). Однако их практическое применение встречается с рядом трудностей, приводящих к снижению сходимости. В данной статье рассматриваются возможности модификации алгоритма искусственной пчелиной колонии путем использования стратегии гибридизации с различными методами интеллектуального анализа данных. Одной из таких проблем является отсутствие обоснованного подхода к определению исходных позиций поиска. В качестве решения предлагается разбиение популяции на кластеры, центры которых будут выступать в качестве исходных позиций. Необходимость взаимодействия особей обуславливает целесообразность использования нечеткой кластеризации, которая позволяет формировать пересекающиеся кластеры. Другая проблема связана с выбором «свободных» параметров, для которых авторами не были разработаны рекомендации по выбору их оптимальных значений. Для ее решения предложено воспользоваться идеей коэволюции, заключающейся в параллельном запуске нескольких взаимодействующих субпопуляций, для каждой из которых применяются различные «настройки». Предлагаемый алгоритм применим для задач многомерной оптимизации, в рамках которых требуется найти такое сочетания разнотипных элементов, принадлежащих некоторой «большой» совокупности, которое обеспечит достижение максимального эффекта при заданных ограничениях. Примерами таких задач является определение видового и количественного состава растений для формирования наземной экосистемы карбоновой фермы или массовый рекрутинг (подбор большого количества персонала на одинаковые должности). Продолжение...

Купить статью