Список статей

В условиях стремительной цифровизации и роста значимости онлайн-торговли задача прогнозирования объема продаж на маркетплейсах приобретает критическое значение для поддержки управленческих и стратегических решений. Несмотря на значительные достижения нейросетевых моделей, их практическое применение в условиях цифровых платформ сопряжено с рядом ограничений, включая высокую волатильность спроса, разреженность данных, наличие множества гетерогенных факторов с различной динамикой, сложности масштабирования, а также высокие требования к вычислительным ресурсам и объемам обучающих данных. Кроме того, многие нейросетевые модели функционируют как «черные ящики», что затрудняет их применение в задачах, требующих прозрачности и обоснованности прогнозов, что подчеркивает актуальность разработки специализированных моделей, обеспечивающих одновременно высокую точность и интерпретируемость результатов. Целью настоящего исследования являются разработка и апробирование гибридной архитектуры нейросетевой модели, ориентированной на преодоление подобных ограничений с учетом специфики функционирования маркетплейсов. Предлагаемая модель сочетает рекуррентный кодировщик для извлечения временного контекста, модифицированные декодер-блоки, выполняющие разложение временного ряда по обучаемому базису скрытых компонент, и механизм управляемого объединения, обеспечивающий адаптивное включение контекстной информации на каждом уровне декодирования. Применяемый способ формирования прогноза как аддитивной суммы специализированных компонент, каждая из которых обучается выделять определенные структурные элементы, обеспечивает контекстно-зависимое и структурированное представление временного ряда, позволяя точнее учитывать долгосрочные тенденции и периодические колебания, а также повышает устойчивость модели к шуму и разреженности данных. Экспериментальная проверка модели на данных маркетплейса Wildberries продемонстрировала ее превосходство по точности прогнозирования над классическими и базовыми моделями, что подтверждает ее применимость в условиях, характерных для цифровых торговых платформ. Продолжение...

Купить статью

Самые различные прикладные области, включая медицину, безопасность, экономику, промышленность, связаны с моделированием процессов наступления различных событий, таких как выздоровление пациента, финансовое банкротство предприятия, отказ промышленного оборудования и т. д. Моделирование этих процессов может выполняться в рамках анализа выживаемости (survival analysis), являющегося статистическим методом анализа времени до событий и отличительной особенностью которого от многих других статистических методов и методов машинного обучения является наличие цензурированных данных, имеющих место тогда, когда событие не наблюдается и известно только то, что оно не произошло до определенного момента времени. Цензурированные данные значительно усложняют моделирование и предсказание наступления критических событий. Одним из эффективных инструментов анализа выживаемости при наличии цензурированных данных является машинное обучение. В частности, современные модели машинного обучения на основе трансформеров демонстрируют перспективные результаты в анализе выживаемости благодаря своей способности учитывать сложные зависимости. Однако стандартный механизм внимания в них часто игнорирует фундаментальную структуру данных времен до наступления события, а именно различие между цензурированными и нецензурированными наблюдениями. Для преодоления этого недостатка в работе предлагается новая модель и новый подход к реализации механизма внимания, который переопределяет веса внимания за счет включения априорных характеристик анализа выживаемости на основе оценки Берана или модели Кокса. Вместо того чтобы полагаться исключительно на расстояния между векторными представлениями признаков, как это осуществляется в современных моделях, предлагаемая модель вычисляет веса внимания как взвешенную линейную комбинацию компонентов, полученных из основных априорных характеристик анализа выживаемости, таких как расстояния между оценками функций выживаемости или математическими ожиданиями времени до наступления события для различных обучающих объектов. Предлагаемый подход позволяет существенно расширить класс трансформенных моделей анализа выживаемости для получения более высокой точности предсказаний. Алгоритм, реализующий предлагаемую модель, является основой для трансформеров. Эксперименты на реальных наборах данных подтверждают, что обобщенная модель обеспечивает наилучшее предсказание среди ряда известных моделей. Продолжение...

Купить статью

Работа посвящена исследованию вопросов обнаружения атак модификации цифровых моделей изделий (деталей), предназначенных для 3D-печати в современных комплексах интеллектуальных аддитивных производств. В общем случае такие системы представляют собой сети, включающие множество параллельно функционирующих 3D-принтеров (3D-фермы), способные по запросам пользователей печатать тиражи изделий, таких как элементы физических конструкций роботов и транспортных средств, лопасти беспилотных летательных аппаратов и другие детали из пластика, металла и иных материалов. Существующие примеры таких 3D-установок оказываются уязвимыми к действиям атакующих, пытающихся, воздействуя на цифровую модель, внести в нее скрытую несанкционированную модификацию. После такой атаки готовые изделия могут оказаться с конструктивным дефектом, но их визуальные характеристики будут почти неотличимы от оригинальных образцов таких изделий. Например, осуществив воздействие на дефективный элемент корпуса БПЛА, атакующий способен понизить его управляемость и даже привести к его разрушению. В работе проводится экспериментальное обоснование гипотезы о возможности обнаружения атак модификации цифровых моделей изделий на основе обработки и анализа программного кода таких моделей. Анализируются особенности дефектов моделей 3D-изделий, представленных на языке G-кодов и отобранных из открытых баз 3D-моделей. Сформирован набор данных, состоящий из оригинальных и модифицированных моделей изделий. Предложен подход к обнаружению модификаций с применением эмбеддинга для преобразования данных в числовые векторы и обучения на них классификаторов с использованием методов обучения с учителем. Эксперименты на тестовых выборках данных продемонстрировали работоспособность предложенного подхода к обнаружению модификаций и перспективность его дальнейшего развития и применения на практике. Продолжение...

Купить статью

Перспективным способом обеспечения конкурентоспособности промышленной продукции является повышение энергоэффективности технологических процессов за счет снижения объемов потребления топливно-энергетических ресурсов. Для такого энергоресурсоемкого производства, как химико-технологическая система переработки отходов обогащения рудного сырья, данная задача сводится к оптимизации режимов работы конвейерных обжиговых машин, осуществляющих термическую подготовку сырья к переплавке. Высокая вычислительная сложность задачи, вызванная наличием обширного набора управляемых параметров технологической линии и полифракционностью рудного сырья, ограничивает возможности применения аналитических методов. Предлагается использовать природовдохновленный метод, построенный на принципах социального поведения колоний тараканов. Его специфика привела к следующим модификациям базового варианта Cockroach Swarm Optimization: во-первых, для сужения пространства поиска используется мультиколониальный подход, предполагающий рассмотрение варианта многослойной укладки разноразмерных дисперсных составляющих рудного сырья в рамках отдельной колонии; во-вторых, для повышения скорости сходимости алгоритма предложено введение в него элементов теории нечетких множеств для определения «свободных» параметров (расстояния «восприятия», задающего максимальную удаленность от лучших решений; размера шага перемещения агентов в пространстве поиска в направлении к лучшим). Разработанный нечеткий мультиколониальный метод был реализован в виде программы для ­ЭВМ с использованием языка Python. Результаты вычислительных экспериментов показали сходимость предлагаемого метода оптимизации режимов работы конвейерной обжиговой машины, а их сравнение с ее номинальным режимом – перспективность использования для управления химико-технологическим процессом термической подготовки полифракционного рудного сырья к переплавке. Продолжение...

Купить статью

Исследование направлено на разработку алгоритма применения аппарата кватернионов при моделировании динамики экзоскелетов и аналогичных по структуре антропоморфных механизмов в виде роботов, скафандров, тренажеров и т. п. Исследуется фундаментальная задача разработки экзоскелетов, антропоморфных механизмов и робототехнических систем, требующая ускорения процесса аналитического построения математических моделей, описываемых дифференциальными уравнениями. Для решения этой задачи предлагается применить алгебру гиперкомплексных чисел, в частности кватернионов. Применение алгебры кватернионов для исследования локомоций антропоидных роботизированных устройств типа экзоскелета, имеющих активные движители, которые управляют сменой относительных положений звеньев во время движения, должно позволить совершенствовать построение математической модели. Эти доводы определяют актуальность темы работы и научную новизну исследований. Создание скоростных методов записи дифференциальных уравнений движения, основанных на алгебре кватернионов, для описания локомоций пространственных механических антропоидных систем определяет практическую значимость результатов исследования. В работе излагается метод построения алгоритма моделирования динамики голени экзоскелета, представленного звеном со сферическим шарниром, обеспечивающим вращение относительно неподвижной системы координат. Предложенная механическая модель реализована в виде программы в среде универсальной системы компьютерной математики Wolfram Mathematica. Программа предназначена для моделирования динамики звена экзоскелета. В системе компьютерной математики не реализованы функции для работы с аналитически заданными кватернионами, поэтому авторы самостоятельно программировали необходимые функции. Программа состоит из нескольких блоков: блок работы с кватернионами, для контроля правильности и отладки блока работы с кватернионами введен блок работы с матрицами перехода, блок автоматизированного составления уравнений Лагранжа второго рода, блок задания программного движения модели и вычисления управляющих моментов в шарнирах, блок численного решения задачи Коши, блок анимационной визуализации движения модели и экспорта графических результатов численных расчетов. Результаты работы программы позволяют провести анализ динамики математической модели системы на основе решения прямой и обратной задач динамики и могут быть рекомендованы для проектирования экзоскелетов, антропоморфных роботов и манипуляторов с программируемым режимом работы. Продолжение...

Купить статью

Представлены результаты разработки программного микросервиса, встраиваемого в системы мониторинга качества атмосферного воздуха для поддержки процессов идентификации промышленных источников загрязнений. Выброс и последующее распространение вредных веществ в приземистых слоях атмосферы происходит в динамике и характеризуется высокой неопределенностью из-за особенностей технологических установок, их режимов работы, влияния рельефа местности, зданий и метеофакторов. Зависимости между местоположением источника выброса и информацией с датчиков, установленных в центральных районах города или на границах санитарно-защитных зон крупных производств, невозможно описать аналитически, в связи с чем формализация знаний экологов и последующая автоматизация обнаружения объектов, ответственных за формирование опасных уровней концентраций в точках контроля, является актуальной задачей. Цель исследования – разработка алгоритма непрерывной оптимизации поисковых стратегий за счет применения технологии аппроксимированного динамического программирования (Approximate Dynamic Programming). В статье впервые предложено реализовать механизм ­ADP на основе Q-обучения, которое, в свою очередь, производится в режиме имитационного моделирования за счет взаимодействия с моделью Лагранжа, описывающей физические процессы рассеиваний загрязнений. Разработанная модель учится выбирать наилучшие поисковые шаги (действия) на размеченной карте местности с учетом функции стоимости, аппроксимированной нейросетью, с учетом метеофакторов и рельефа местности, что является новым технологическим решением. Проведено проектирование базовых информационных процессов, в том числе рассмотрены процессы сбора и предобработки данных измерений концентраций вредных веществ и метеоданных в точках контроля, подготовка таблицы для Q-обучения и ее использование для тренировки нейросетевой модели, применение модели для решения задачи определения источника аварийного выброса. Результаты экспериментальной проверки показали, что разработанный и интегрированный в состав платформы цифрового экомониторинга микросервис хорошо улавливает особенности процессов рассеивания промышленных загрязнений в атмосферном воздухе и может быть использован для автоматизированной идентификации источника выброса в динамике. Средние значения вклада источника аварийного выброса в формирование загрязнения на заданной территории отличаются от значения, рассчитанного на примере ­УПРЗА, не более чем на ١٥ ٪, что позволяет судить о высокой степени достоверности результатов и возможности их сопоставления с методиками ­ГОСТа, работающими в статике. Продолжение...

Купить статью