Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) @ia-spcras
Статьи журнала - Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН)
Все статьи: 258
Статья
В работе рассмотрена задача анализа безопасного сеанса на физическом уровне беспроводной системы связи в условиях многолучевого канала распространения сигнала и наличия канала утечки информации. Для обобщения эффектов распространения была выбрана модель канала Beaulieu-Xie с затенениями. Для описания безопасности процесса передачи информации использовалась такая метрика, как вероятность прерывания безопасного сеанса связи. В рамках исследования было получено аналитическое выражение вероятности прерывания связи. Проведён анализ её поведения в зависимости от характеристик канала и системы связи: среднего значения отношения сигнал-шум в основном канале и канале утечки, эффективного значение показателя потерь на пути распространения сигнала, относительного расстояния между законным приемником и прослушивающим приёмником и пороговой пропускной способности, нормированной на пропускную способность гладкого гауссова канала. Рассмотрены совокупности параметров, которые покрывают важные сценарии функционирования беспроводных систем связи. К ним относятся как глубокие замирания (отвечающие гиперрэлеевскому сценарию), так и малые замирания. Учитываются условия наличия существенной по величине компоненты прямой видимости и значительного количества многопутевых кластеров, затенения доминантной компоненты и многопутевость волн, а также всевозможные промежуточные варианты. Обнаружено, что величина энергетического потенциала, необходимого для гарантированной безопасной связи с заданной скоростью, определяется в первую очередь мощностью многопутевых компонент, а также наличие неснижаемой вероятности прерывания безопасного сеанса связи с ростом для каналов с сильным общим затенением компонент сигнала, что с практической точки зрения важно учитывать при предъявлении требований к величинам отношения сигнал/шум и скорости передачи данных в прямом канале, обеспечивающим желаемую степень безопасности беспроводного сеанса связи.
Бесплатно
Статья
Рассмотрена задача анализа характеристик процесса передачи информации многоэлементными системами связи в условиях многолучевого канала распространения сигнала. Для обобщения эффектов распространения была выбрана модель канала κ–μ с коррелированными затенениями, а в качестве используемой технологии организации многоэлементной системы – SIMO система, использующая дифференциально-взвешенное комбинирование сигнала на приёмной стороне. Для описания характеристик процесса передачи информации использовался подход на основе статистик высшего порядка эргодической пропускной способности. В рамках исследования были получены аналитические выражения для статистик произвольного порядка для рассматриваемой модели канала. Проведён анализ поведения первых четырёх статистик (эргодической пропускной способности, величины надёжности, коэффициентов асимметрии и эксцесса) в зависимости от характеристик канала (количества многопутевых кластеров распространения, доли мощности, приходящейся на доминантные компоненты, степени затенения доминантных компонент и коэффициента корреляции затенений). В рамках исследования были рассмотрены 4 ситуации поведения исследуемой модели канала, существенно различающиеся по своим свойствам. Отмечено, что в отличие от пропускной способности, статистики высшего порядка оказываются существенно более чувствительными к параметрам канала и, как следствие, являются более значимыми индикаторами флуктуации скорости передачи информации в канале связи. Обнаружено наличие ярко выраженного экстремума (минимума) зависимости надёжности эргодической пропускной способности от среднего соотношения сигнал/шум, что с практической точки зрения важно учитывать при предъявлении требований к величине отношения сигнал/шум в канале, обеспечивающей желаемое качество функционирования системы связи.
Бесплатно
Взаимное влияние интеллектуального капитала и информационных технологий управления
Статья
На сегодняшний день существует общее представление об интеллектуальном капитале, разработаны различные подходы к его измерению на микро- и макроуровне. Разработаны методы патентной аналитики для анализа технологических трендов. На концептуальном уровне известно, что существует взаимовлияние интеллектуального капитала и технологических трендов, но отсутствуют методические разработки для количественного оценивания такого влияния с использованием данных из различных источников. Цель исследования заключается в количественном оценивании взаимного влияния национального интеллектуального капитала и современных информационных технологий управления на макроуровне. Рассмотрены математические основания разделения компонентов интеллектуального капитала и технологий. Подтверждена гипотеза о статистической значимости взаимовлияния интеллектуального капитала и информационных технологий управления. Определена регрессионная зависимость, которая достаточно хорошо аппроксимируется линейной регрессией индекса интеллектуального капитала от логарифма индекса патентной активности страны в области IT-методов управления, что может быть интерпретировано как замедление роста индекса интеллектуального капитала при достижении определенного уровня патентной активности. Установлено, что чем более развита экономика, тем выше в ней уровень интеллектуального капитала и выше уровень распространения IT-методов управления. Явными исключениями из этой закономерности являются Китай и Индия. Китай, который относится к странам с доходом выше среднего уровня, демонстрируют более высокие, чем страны его уровня экономического развития, взаимосвязанные значения индекса интеллектуального капитала и распространенности IT-методов управления. Индия, занимающая 3-е место среди стран с уровнем дохода ниже среднего, имеет соизмеримые показатели развития интеллектуального капитала и распространения IT-методов управления со странами с уровнем дохода выше среднего. Дальнейшие исследования могут быть связаны с проверкой гипотез о возможности выявления предложенным методом количественных зависимостей между интеллектуальным капиталом и технологическим развитием. Необходима детализация выявленных зависимостей по кодам Международной патентной классификации и составляющим интеллектуального капитала, выявление зависимостей для других технологических областей.
Бесплатно
Вопросы создания машинопонимаемых SMART-стандартов на основе графов знаний
Статья
Развитие цифровой трансформации требует широкого использования новых технологий в документах по стандартизации. Одной из задач является создание стандартов с машинопонимаемым содержанием, которые позволят использовать цифровые документы на различных этапах разработки и производства без необходимости участия человека-оператора. Целью данной работы является описание подхода для создания и перевода в машинопонимаемое представление нормативных документов отрасли для дальнейшего их использования в программных сервисах и системах. Содержимое SMART-стандарта бывает трех видов: машиночитаемое, машиноинтерпретируемое и машинопонимаемое. Для формализации данных и знаний при решении различных задач активно используются графы знаний. Предложен новый двухуровневый подход для создания и перевода в машинопонимаемое представление нормативных документов как графов знаний. Подход определяет два вида интерпретации такого документа (человекочитаемость и машинопонимаемость) через два связанных формата: граф, каждый семантический узел которого представляет текст на естественном языке, и сеть понятий и строгих связей. Каждому узлу «человекочитаемого» графа соответствует (в общем случае) поддерево машинопонимаемого графа знаний. В качестве основы для обеспечения преобразования одной формы представления SMART-стандарта в другую форму служат LLM модели, дополняемые специализированным адаптером, полученным в результате дообучения с помощью подхода Parameter-Efficient Fine-Tuning. Установлены требования к набору проблемно- и предметно-ориентированных инструментальных средств формирования графов знаний. Показана концептуальная архитектура системы поддержки решения комплекса задач на основе SMART-документов в виде графов, установлены принципы реализации программных компонентов, работающих со знаниями, для интеллектуальных программных сервисов.
Бесплатно
Восстановление аэрофотоснимков сверхвысокого разрешения с учетом семантических особенностей
Статья
В настоящее время происходит активное развитие технологий обработки изображений дистанционного зондирования, включающих как спутниковые снимки, так и аэрофотоснимки, полученные от видеокамер беспилотных летательных аппаратов. Зачастую такие снимки имеют артефакты, связанные с низким разрешением, размытостью фрагментов изображения, наличием шумов и т.д. Одним из способов преодоления таких ограничений является применение современных технологий для восстановления снимков сверхвысокого разрешения на основе методов глубокого обучения. Особенностью аэрофотоснимков является представление текстуры и структурных элементов более высокого разрешения, чем на спутниковых снимках, что объективно способствует лучшим результатам восстановления. В статье приводится классификация методов сверхвысокого разрешения с учетом основных архитектур глубоких нейронных сетей, а именно сверточных нейронных сетей, визуальных трансформеров и генеративно-состязательных сетей. В статье предлагается метод восстановления аэрофотоснимков сверхвысокого разрешения с учетом семантических особенностей SemESRGAN за счет использования на этапе обучения дополнительной глубокой сети для семантической сегментации. При этом минимизируется общая функция потерь, включающая состязательные потери, потери на уровне пикселов и потери воспирятия (сходства признаков). Для экспериментов использовались шесть наборов аннотированных аэрофотоснимков и спутниковых снимков CLCD, DOTA, LEVIR-CD, UAVid, AAD и AID. Было выполнено сравнение результатов восстановления изображений предложенным методом SemESRGAN с базовыми архитектурами сверточных нейронных сетей, визуальных трансформеров и генеративно-состязательных сетей. Получены сравнительные результаты восстановления изображений с применением объективных метрик PSNR и SSIM, что позволило оценить качество восстановления с использованием различных моделей глубоких сетей.
Бесплатно
Статья
В статье рассмотрена разработка математического и алгоритмического обеспечения для восстановления отсчетов на проблемных участках дискретной последовательности непрерывного сигнала. Цель работы состояла в том, чтобы обеспечить восстановление утраченных отсчетов или участков отсчетов с непостоянной искаженной временной сеткой при осуществлении дискретизации сигнала с равномерным шагом и одновременно обеспечить снижение вычислительной сложности цифровых алгоритмов восстановления. Решение поставленной задачи осуществлено на основе метода локальной аппроксимации. Спецификой применения этого метода стало использование двух подпоследовательностей отсчетов, расположенных симметрично по отношению к восстанавливаемому участку последовательности. В качестве аппроксимирующей модели используется ряд Фурье по ортогональной системе тригонометрических функций. Оптимальное решение задачи аппроксимации основано на критерии минимума квадратичной погрешности. Для данного вида погрешности получены математические соотношения. Они позволяют оценить ее значение в зависимости от порядка модели и числа отсчетов подпоследовательностей, по которым осуществляется процедура восстановления. Особенность полученных в настоящей работе математических соотношений для восстановления сигнала заключается в том, что они не требуют предварительного вычисления коэффициентов ряда Фурье. Они обеспечивают непосредственно вычисление значений восстанавливаемых отсчетов. При этом в случае выбора четного числа отсчетов в подпоследовательностях, используемых для восстановления, не требуется выполнять операции умножения. Всё это обеспечило снижение вычислительной сложности разработанного алгоритма для восстановления сигнала. Экспериментальные исследования алгоритма осуществлялись на основе имитационного моделирования с использованием модели сигнала, представляющей собой аддитивную сумму гармонических компонент со случайной начальной фазой. Численные эксперименты показали, что разработанный алгоритм обеспечивает результат восстановления отсчетов сигнала с достаточно низкой погрешностью. Алгоритм реализован в виде программного модуля. Работа модуля осуществляется на основе асинхронного управления процессом восстановления отсчетов. Он может быть применен в составе метрологически значимого программного обеспечения систем цифровой обработки сигналов.
Бесплатно
Статья
В статье рассмотрена разработка математического обеспечения для восстановления значений отсчетов дискретной последовательности, которая была получена в результате равномерной дискретизации непрерывного во времени сигнала. Задача восстановления решается исходя из того, что сигнал можно рассматривать как стационарный или стационарный хотя бы в широком смысле (квазистационарный). Разработка математического обеспечения для восстановления значений отсчетов сигнала осуществлена на основе построения модели скользящего среднего и оценки корреляционной связи отсчетов сигнала во времени при прямом и обратном прогнозировании. Необходимая для восстановления значений отсчетов выборка оценок корреляционной функции сигнала вычисляется по отсчетам с известными значениями. С учетом выполнения условия стационарности сигнала это можно сделать на любом участке последовательности независимо от места нахождения восстанавливаемого участка. Полученные оценки отсчетов корреляционной функции могут использоваться как для прямого, так и для обратного прогнозирования. При этом даже если необходимо восстановить несколько проблемных участков, достаточно только один раз вычислить необходимую для их восстановления выборку оценок корреляционной функции. На основе полученного математического решения поставленной задачи разработано алгоритмическое обеспечение. Тестовые испытания и функциональные проверки алгоритмического обеспечения были осуществлены на основе имитационного моделирования с использованием модели сигнала, представляющей собой аддитивную сумму гармонических компонент со случайными начальными фазами. Полученные результаты показали, что вычисление оценок значений утраченных отсчетов осуществляется с достаточно низкой погрешностью, как при прямом, так и при обратном прогнозировании, а также при их совместном использовании. На практике выбор алгоритма восстановления последовательности на основе прямого или обратного прогнозирования будет определяться исходя из реальных условий. В частности, если предыдущих отсчетов с известными значениями недостаточно для прямого прогнозирования, то осуществляется процедура обратного прогнозирования и наоборот. Разработанное алгоритмическое обеспечение может быть реализовано в виде метрологически значимого программного обеспечения для многофункциональных систем цифровой обработки сигналов.
Бесплатно
Вычислительная технология построения каскадных моделей магнитогидродинамической турбулентности
Статья
В работе рассматривается вычислительная технология построения одного вида моделей мелкомасштабной магнитогидродинамической турбулентности – каскадных моделей (shell models). Любая такая модель является системой обыкновенных квадратично-нелинейных дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами. Каждая фазовая переменная интерпретируется по абсолютной величине как мера интенсивности одного из полей турбулентной системы в определенном диапазоне пространственных масштабов (масштабной оболочке). Уравнения любой каскадной модели должны обладать несколькими квадратичными инвариантами, которые являются аналогами законов сохранения в идеальной магнитогидродинамике. Вывод уравнений модели заключается в получении таких выражений для постоянных коэффициентов, при которых наперед заданные квадратичные выражения действительно будут инвариантами. Вывод этих выражений вручную является достаточно громоздким и вероятность ошибок в формульных преобразованиях велика. Особенно это касается нелокальных моделей, в которых могут взаимодействовать далекие по величине масштабные оболочки. Новизна и оригинальность работы состоит в том, что авторами предложена вычислительная технология, которая позволяет автоматизировать процесс вывода уравнений каскадных моделей. Технология реализована с использованием методов компьютерной алгебры, что позволило получать параметрические классы моделей, в которых инвариантность заданных квадратичных форм выполняется абсолютно точно – в формульном виде. Определение значений параметров в полученном параметрическом классе моделей далее выполняется за счет согласования мер взаимодействия оболочек в модели с вероятностями их взаимодействия в реальной физической системе. Идея описанной технологии и ее реализация принадлежит авторам. Отдельные ее элементы публиковались авторами ранее, однако в настоящей работе впервые дается ее систематическое описание для моделей с комплексными фазовыми переменными и согласованием мер взаимодействия оболочек с вероятностями. Аналогичных работ других авторов ранее не было. Технология позволяет быстро и безошибочно генерировать уравнения новых нелокальных каскадных моделей турбулентности и может быть полезна специалистам, занимающимся моделированием турбулентных систем.
Бесплатно
Статья
В области рекрутинга и менеджмента персонала существует задача автоматизации процесса оценки характеристик человеческого капитала, учитывающего в том числе особенности личности сотрудника. Статья посвящена вопросу выявления характеристик индивидуального человеческого капитала, имеющих наибольший вклад в некоторые показатели эффективности сотрудника организации, таких как карьерный успех, по данным их самоотчетов о профессиональных навыках и ответов на вопросы–утверждения о различных психологических аспектах личности. Предлагается общая структура опросного инструментария, опирающегося на самоотчеты сотрудников, а также формализация предполагаемых методов анализа таких вопросов. Для выявления групп респондентов, обладающих схожими профессиональными навыками, было предложено использовать кластерный анализ, который позволяет сохранить сложную структуру их взаимосвязи. Для выявления личностных особенностей сотрудников из вопросов–утверждений предлагается формировать шкалы и посредством методов современной теории тестирования получить оценки латентной переменной, отражающей личностные особенности. На завершающем этапе исследования предполагается использование аппарата регрессии для оценивания взаимосвязи выявленных кластеров и латентных характеристик личности с тем или иным индикатором успешности сотрудника. Предлагаемый подход представляет собой структуру пилотного исследования, позволяющего выделить характеристики человеческого капитала (профессиональные навыки и особенности личности), обладающие наибольшим вкладом в показатели эффективности сотрудника или организации, и направлен на снижение трудозатрат на последующих этапах более подробного и прицельного исследования. Возможности предложенного подхода продемонстрированы на примере данных, собранных среди государственных гражданских служащих различных структур Российской Федерации. В качестве индикатора эффективности сотрудника рассматривается наиболее доступный к наблюдению аспект карьерного успеха, выраженный фактом наличия руководящей должности.
Бесплатно
Выявление экономических сговоров метриками квантовой запутанности
Статья
Эффективность экономики обусловлена оперативностью пресечения незаконного поведения хозяйствующих субъектов. В условиях ускорения деловой активности важной частью данного условия становится выявление рыночных сговоров на основе статистики электронных следов. В статье представлено решение этой задачи на основе кванто-теоретического подхода к моделированию принятия решений. А именно, когнитивные состояния субъектов представляются комплекснозначными векторами в пространстве, образованном базисными поведенческими альтернативами, тогда как вероятности принятия решений определяются проекциями этих состояний на соответствующие направления. Согласованность многостороннего поведения при этом соответствует запутанности порождающего когнитивного состояния, степень которой измеряется стандартными квантово-теоретическими метриками. Высокое значение метрики свидетельствует о вероятном наличии сговора между рассматриваемыми субъектами. Полученный таким образом метод выявления поведенческой координации апробирован на открытых данных об участии юридических лиц в государственных закупках за период с 2015 по 2020 годы, доступных на федеральном портале https://zakupki.gov.ru. Для использованной выборки построены квантовые модели примерно 80 тысяч уникальных пар и 10 миллионов уникальных троек ИНН. Достоверность выявления сговоров определялась сравнением подозреваемых с открытыми данными Федеральной антимонопольной службы https://br.fas.gov.ru. Согласно полученным функциям ошибок, половина известных парных сговоров выявляется с достоверностью более 50%, что сравнимо с методами выявления на основе классической корреляции и классической взаимной информации. В трёхстороннем случае, напротив, квантовая модель оказывается практически безальтернативной в силу ограниченности классических метрик двусторонней корреляцией. Половина таких сговоров выявляется с достоверностью 40%. Полученные результаты свидетельствуют об эффективности квантово-вероятностного подхода к моделированию многостороннего экономического поведения. Разработанные метрики могут быть использованы в качестве информативных признаков для аналитических систем и алгоритмов машинного обучения подобной направленности.
Бесплатно
Генерация данных для моделирования атак на БПЛА с целью тестирования систем обнаружения вторжений
Статья
На сегодняшний день вопросы, связанные с обеспечением безопасности БПЛА, весьма актуальны. Исследователям необходимо разрабатывать новые методы защиты для своевременного обнаружения атаки и реализации мер по смягчению ее последствий. В работе авторы предлагают новую концепцию обнаружения атак «изнутри» БПЛА. Идея состоит в анализе киберфизических параметров БПЛА, которые могут указывать на атаку и ее возможные последствия. Было определено, что для обнаружения атаки и определения последствий, к которым она может привести, необходимо контролировать не только исходные параметры, но и внутренние кибер-физические параметры БПЛА. Это позволит спрогнозировать возможные последствия нападения и принять экстренные меры. Проработана схема влияния атаки на БПЛА и взаимосвязь с инцидентами безопасности, построенная с использованием онтологического подхода. Рассмотрены две основные сущности БПЛА - физические и цифровые аспекты БПЛА. Также показаны примеры цепочек атак, приводящие к различным последствиям. В обзорной части выполнен анализ методов и алгоритмов обнаружения спуфинговых атак с использованием генераторов данных, на основании которого сделаны выводы об их достоинствах и недостатках. Далее, на основании проведенных экспериментов, авторы предлагают метод оценки качества данных и метод генерации аномальных наборов данных, похожих на реальные данные об атаках, которые могут применяться для разработки и тестирования методов обнаружения и блокирования атак. Описана архитектура экспериментального стенда, который был использован в рамках натурного моделирования. На данном стенде, предназначенном для разбора атак с подменой GPS (GPS-спуфинг), проходила отработка нескольких сценариев нормального полета, а затем нескольких сценариев атаки. По результатам проведенных экспериментов был предложен метод, позволяющий имитировать данные, соответствующие атаке, с требуемой точностью. Также был предложен метод оценки качества сгенерированных данных.
Бесплатно
Геометрический кусочно-кубический интерполяционный многочлен Безье с непрерывностью C2
Статья
Кривая Безье – это параметрический полином, который применяется для получения хороших методов кусочной интерполяции с большим преимуществом перед другими кусочными полиномами. Следовательно, критически важно построить кривые Безье, которые были бы гладкими и могли бы повысить точность решений. Большинство известных стратегий определения внутренних контрольных точек для кусочных кривых Безье обеспечивают только частичную гладкость, удовлетворяющую первому порядку непрерывности. Некоторые решения позволяют строить интерполяционные полиномы с гладкостью по ширине вдоль аппроксимирующей кривой. Однако они все еще не могут обрабатывать расположение внутренних контрольных точек. Частичная гладкость и неконтролирующее расположение внутренних контрольных точек могут повлиять на точность приблизительной кривой набора данных. Чтобы улучшить гладкость и точность предыдущих стратегий, предлагается новый кусочно-кубический многочлен Безье второго порядка непрерывности C2 для оценки пропущенных значений. Предлагаемый метод использует геометрическое построение для поиска внутренних контрольных точек для каждого смежного подынтервала указанного набора данных. Не только предлагаемый метод сохраняет стабильность и гладкость, анализ ошибок численных результатов также показывает, что результирующий интерполирующий полином более точен, чем те, которые получены с помощью существующих методов.
Бесплатно
Гибридные сетевые структуры и их использование при диагностировании сложных технических систем
Статья
Предложен подход к техническому диагностированию сложных технических систем по результатам обработки телеметрической информации внешней системой контроля и диагностирования с использованием гибридных сетевых структур. Рассмотрен принцип построения диагностических комплексов сложных технических систем, обеспечивающий автоматизацию процесса технического диагностирования и основанный на использовании при обработке телеметрической информации моделей в виде гибридных сетевых структур, включающих многослойные нейронные сети и дискретные байесовские сети со стохастическим обучением. Разработаны модель изменения параметров технического состояния сложных технических систем на основе многослойных нейронных сетей, позволяющая сформировать вероятностную оценку отнесения текущей ситуации функционирования сложной технической системы к множеству рассмотренных ситуаций функционирования по отдельным телеметрируемым параметрам, и многоуровневая иерархическая модель технического диагностирования сложных технических систем на основе дискретной байесовской сети со стохастическим обучением, позволяющая агрегировать полученную от нейросетевых моделей информацию и распознавать текущую ситуацию функционирования сложной технической системы. В условиях нештатных ситуаций функционирования сложной технической системы по результатам обработки телеметрической информации локализуются неисправные функциональные узлы и формируется объяснение причины возникновения нештатной ситуации. Детализированы этапы реализации технического диагностирования сложных технических систем с использованием предложенных гибридных сетевых структур при обработке телеметрической информации. Представлен пример использования разработанного подхода к решению задач технического диагностирования бортовой системы космического аппарата. Показаны преимущества предлагаемого подхода к техническому диагностированию сложных технических систем в сравнении с традиционным подходом, основанном на анализе принадлежности значений телеметрируемых параметров заданным допускам.
Бесплатно
Гибридный метод обучения сверточных нейронных сетей
Статья
Предложен гибридный метод обучения сверточных нейронных сетей. Метод заключается в объединении методов второго и первого порядка для разных элементов архитектуры сверточной нейронной сети. Гибридный метод обучения сверточных нейронных сетей позволяет добиваться значительно лучшей сходимости по сравнению с методом обучения сверточных нейронных сетей «Adam» и требует меньше вычислительных операций для реализации. Рассматриваемый метод применим для обучения сетей, на которых происходит паралич обучения при использовании методов первого порядка. Более того, предложенный метод обладает способностью подстраивать свою вычислительную сложность под аппаратные средства, на которых производится вычисление, вместе с тем гибридный метод позволяет использовать подход обучения мини-пакетов. Приведен анализ соотношения вычислений между сверточными нейронными сетями и полносвязными искусственными нейронными сетями. Рассмотрен математический аппарат оптимизации ошибки искусственных нейронных сетей, включающий в себя метод обратного распространения ошибки, алгоритм Левенберга-Марквардта. Проанализированы основные ограничения данных методов, возникающие при обучении сверточной нейронной сети. Проведен анализ устойчивости предлагаемого метода при изменении инициализирующих параметров. Приведены результаты применимости метода в различных задачах.
Бесплатно
Статья
Алгоритмы глубокого обучения сыграли важную роль в решении многих комплексных задач, за счет автоматического изучения правил (алгоритмов) на основе выборочных данных, которые затем сопоставляют входные данные с соответствующими выходными данными. Цель работы: выполнить классификацию земных покровов (LULC) спутниковых снимков Московской области на основе обучающих данных и сравнить точность классификации, полученной с применением ряда моделей глубокого обучения. Методы: точность, достигаемая при классификации земных покровов с использованием алгоритмов глубокого обучения и данных космической съёмки, зависит как от конкретной модели глубокого обучения, так и от используемой обучающей выборки. Мы использовали наиболее современные модели глубокого обучения и обучения с подкреплением вкупе с релевантным набором обучающих данных. Для тонкой корректировки параметров моделей и подготовки обучающего набора данных применялись разливные методы, в том числе аугментация данных. Результаты: Применены четыре модели глубокого обучения на основе архитектур Residual Network (ResNet) и Visual Geometry Group (VGG) на основе обучения с подкреплением: ResNet50, ResNet152, VGG16 и VGG19. Последующее до-обучение моделей выполнялось с использованием обучающих данных, собранных спутником ДЗЗ Sentinel-2 на территории Московской области. На основе оценки результатов, архитектура ResNet50 дала наиболее высокую точность классификации земных покровов на территории выбранного региона. Практическая значимость: авторы разработали алгоритм обучения четырёх моделей глубокого обучения с последующей классификацией фрагментов входного космического снимка с присвоением одного из 10 классов (однолетние культуры, лесной покров, травянистая растительность, автодороги и шоссе, промышленная застройка, пастбища, многолетние культуры, жилая застройка, реки и озера).
Бесплатно
Статья
Существующие на данный момент математические модели и алгоритмы обеспечивают оптимизацию расписаний выполнения единичных заданий либо фиксированных пакетов заданий на приборах конвейерных систем, содержащих буферы ограниченных размеров. Эти модели и алгоритмы не позволяют осуществлять поиск оптимальных решений по группированию однотипных заданий в пакеты и по последовательностям пакетов для реализации операций с ними на приборах конвейерных систем. Повышение эффективности использования ресурсов конвейерных систем достигается путем оптимизации решений по группированию однотипных заданий в пакеты и по последовательностям пакетов для проведения операций с ними. Решение этой задачи выполнено в работе посредством привлечения подхода, реализующего двухуровневую оптимизацию, который позволяет сформировать иерархию подзадач поиска эффективных решений. Привлечение упомянутого подхода предполагает разработку математических моделей иерархических игр, позволяющих идентифицировать эффективные решения рассматриваемого вида. Осуществлено построение двух математических моделей иерархических игр, использование которых позволяет реализовать оптимизацию составов пакетов на верхнем уровне ведущим игроком и оптимизацию расписаний выполнения пакетов в конвейерных системах на нижнем уровне ведомым игроком. Способ определения оптимальных решений каждым из игроков предусматривает заданный в игре порядок ходов и обмен решений между ними в процессе игры. Первая математическая модель иерархической игры реализует определение эффективных решений при учете простоев обрабатывающих приборов в процессе реализации операций с пакетами. Вторая математическая модель игры реализует определение эффективных решений при учете общего времени ожидания буферами размещения в них заданий, с которыми завершились операции на предшествующих приборах. Для этого сформированы выражения, позволяющие определять простои буферов в ожидании готовности заданий из пакетов к размещению на основе временных характеристик процессов выполнения операций с ними на приборах рассматриваемых систем. В основу алгоритма определения оптимальных решений по порядкам осуществления операций с пакетами на нижнем уровне в каждой из иерархических игр положена разработанная математическая модель процессов реализации действий с пакетам в указанных системах и соответствующий алгоритм моделирования. Реализация рассматриваемого подхода к оптимизации позволила получить результаты, которые показали, что использование буферов позволяет значительно повысить эффективность процессов осуществления операций с пакетами на приборах рассматриваемых систем; увеличение размеров промежуточных буферов позволяет в большей степени повысить эффективность указанных процессов при значительных неоднородностях значений временных параметров, их характеризующих; использование первой модели иерархической игры позволяет добиться большего повышения эффективности процессов в сравнении со второй моделью.
Бесплатно
Статья
Проведены исследования возможностей аугментации (искусственного размножения) обучающих данных в задаче классификации с использованием деформирующих преобразований обрабатываемых изображений. Представлены математическая модель и быстродействующий алгоритм выполнения деформирующего преобразования изображения, при использовании которых исходное изображение преобразуется с сохранением своей структурной основы и отсутствием краевых эффектов. Предложенный алгоритм используется для аугментации наборов изображений в задаче классификации, содержащих относительно небольшое количество обучающих примеров. Аугментация исходной выборки осуществляется в два этапа, включающих зеркальное отображение и деформирующее преобразование каждого исходного изображения. Для проверки эффективности подобной техники аугментации в статье проводится обучение нейронных сетей – классификаторов различного вида: сверточных сетей стандартной архитектуры (convolutional neural network, CNN) и сетей с остаточными связями (deep residual network, DRN). Особенностью реализуемого подхода при решении рассматриваемой задачи является также отказ от использования предобученных нейронных сетей с большим количеством слоев и дальнейшим переносом обучения, поскольку их применение несет за собой затраты с точки зрения используемого вычислительного ресурса. Показано, что эффективность классификации изображений при реализации предложенного метода аугментации обучающих данных на выборках малого и среднего объема повышается до статистически значимых значений используемой метрики.
Бесплатно
Статья
Аварийным службам часто приходится проводить спасательные и ликвидационные работы в условиях отсутствия централизованной связи. Невозможность обеспечения стабильной коммуникации между членами спасательного подразделения существенно снижает качество проведения работ. При этом в современных реалиях под стабильной коммуникацией понимается не только голосовой обмен, который может быть обеспечен коротковолновыми радиопередатчиками, но и интенсивный обмен большими объемами трафика. Применение стандартных решений на основе типового сетевого оборудования (Wi-Fi, спутниковая связь и др.) и существующих алгоритмов обеспечения качества обслуживания в рассматриваемых условиях не позволяет быстро обеспечить информационный обмен между разнородными абонентами. Более того, работа в высокогерцовых диапазонах может быть сильно затруднена при наличии препятствий, что снижает общую площадь покрытия и качество передачи данных. Мы предлагаем протокол маршрутизации сетевого уровня, предназначенный для организации децентрализованной связи в подразделении аварийной службы, где абоненты отличаются разной степенью мобильности и типом передаваемого трафика. Данный протокол включает алгоритмы подключения к сети, обнаружения оптимального и альтернативных маршрутов связи, передачи и балансировки трафика по найденным маршрутам. Оригинальный алгоритм поиска маршрутов анализирует производительность каналов связи и определяет все возможные пути передачи трафика между абонентами. С использованием функции оценки маршрутов, основанной на градиентном бустинге деревьев принятия решений, производится формирование оптимальных и альтернативных маршрутов связи, а при передаче данных, на основе полученной информации, выполняется балансировка трафика. Экспериментальное исследование предложенного протокола показало улучшение показателей скорости развертывания и качества обслуживания на сценариях с различной степенью мобильности абонентов.
Бесплатно
Динамическая модель популяционной инвазии с эффектом депрессии
Статья
Статья посвящена исследованию актуального сценария развития популяционных процессов в современных нестабильных биосистемах методами компьютерного моделирования. Биологические инвазии стали чрезвычайно распространенным явлением из-за изменений климата, целенаправленной деятельности с задачей улучшения продуктивности экосистем и случайного стечения обстоятельств. Динамика ситуаций после вселения чужеродного вида чрезвычайно разнообразна. Далеко не всегда вселенец гладко занимает экологическую нишу, как в логистических моделях. В отдельных случаях реализуется явление вспышки численности вплоть до начала разрушения видом своей новой среды. Развитие ситуации после инвазии зависит от суперпозиции биотических и абиотических факторов. На динамику численности вселенца влияет благоприятность сложившихся условий, возможность реализации репродуктивного потенциала и сопротивление биотического окружения. Противодействие развивается с запаздыванием и проявляется при достижении вселенцем значительной численности. Обоснована и разработана непрерывная модель инвазионного процесса с резким переходом в состояние депрессии численности. Стадия популяционного кризиса завершается с переходом к равновесию, так как оказываемое биотической средой сопротивление в модельном сценарии адаптивно и пороговым образом зависит от численности вида-вселенца. Применение вычислительного феноменологического описания сценария с активным, но запаздывающим противодействием среды практически целесообразно для оценки ситуаций при выработке мер искусственного противодействия нежелательному вселенцу. В модели существует режим сохранения колебаний после выхода из стадии депрессии, если эффективность подавления вселенца оказывается недостаточной.
Бесплатно
Статья
В этой статье предлагается гибридный подход, который объединяет интеллектуальные алгоритмы и модульную конструкцию для решения проблемы фуражирования в контексте роевой робототехники. Глубокое обучение с подкреплением (RL) и оптимизация роя частиц (PSO) используются в предлагаемой модульной архитектуре. Они используются для поиска множества ресурсов, которые различаются по размеру и демонстрируют динамическую природу с непредсказуемыми движениями. Кроме того, они транспортируют собранные ресурсы в гнездо. Рой состоит из 8 мобильных роботов E-Puck, каждый из которых оснащен датчиками света. Предлагаемая система построена на трехмерной среде с использованием симулятора Webots. С помощью модульного подхода мы решаем сложные проблемы фуражирования, характеризующиеся нестатичной средой и целями. Эта архитектура повышает управляемость, снижает вычислительные требования и упрощает процессы отладки. Наше моделирование показывает, что модель на основе RL превосходит PSO по времени выполнения задач, эффективности сбора ресурсов и адаптивности к динамическим средам, включая движущиеся цели. В частности, роботы, оснащенные RL, демонстрируют улучшенные способности к индивидуальному обучению и принятию решений, обеспечивая уровень автономии, который способствует коллективному интеллекту роя. В PSO коллективные знания роя в большей степени влияют на индивидуальное поведение роботов. Полученные результаты подчеркивают эффективность модульной конструкции и глубокого RL для продвижения автономных роботизированных систем в сложных и непредсказуемых условиях.
Бесплатно
