Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) @ia-spcras
Статьи журнала - Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН)
Все статьи: 287
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
Дистанционно управляемый сервисный робот с иммерсивным интерфейсом смешанной реальности
Статья
Сервисные роботы с дистанционным управлением могут выполнять более сложные и точные задачи, поскольку они сочетают в себе навыки робота и человеческий опыт. Связь между оператором и роботом важна для удаленной работы и сильно влияет на эффективность системы. Существует мнение, что улучшение ощущения присутствия оператора также улучшает выполнение задачи. Иммерсивные интерфейсы используются для улучшения опыта удаленной работы, поскольку ощущение присутствия является результатом погружения. Однако задержка или временная задержка могут снизить производительность робота. Временная задержка между входом и визуальной обратной связью сильно влияет на обмен данными между распределенными ведущими и ведомыми системами по сети. Поскольку удаленная визуализация включает в себя передачу большого количества видеоданных, проблема заключается в снижении нестабильности связи. Затем эффективная система дистанционного управления должна иметь подходящий рабочий интерфейс, способный визуализировать удаленную среду, управлять роботом и иметь быстрое время отклика. Эта работа представляет собой разработку системы дистанционного управления сервисным роботом с иммерсивным операционным интерфейсом смешанной реальности, где оператор может визуализировать реальную удаленную среду или виртуальную трехмерную среду, представляющую ее. Виртуальная среда направлена на сокращение задержки при обмене данными за счет уменьшения объема информации, отправляемой по сети, и улучшения взаимодействия с пользователем. Робот может выполнять навигацию и простые задачи автономно или переключаться в дистанционно управляемый режим для более сложных задач. Система была разработана с использованием ROS, UNITY 3D и сокетов для легкого экспорта на различные платформы. Эксперименты показывают, что наличие иммерсивного рабочего интерфейса повышает удобство использования для оператора. Задержка при использовании виртуальной среды увеличивается. Пользовательский опыт улучшается за счет использования техник смешанной реальности; это может привести к более широкому использованию дистанционно управляемых систем сервисных роботов.
Бесплатно
Статья
Резкое ухудшение состояния на фоне развития жизнеугрожающих аритмий с симптомами острой сердечной недостаточности (ОСН), синдрома полиорганной недостаточности (СПОН) или отёка головного мозга (ОГМ) может привести к гибели пациента. Поскольку известные методы автоматизированной диагностики в настоящий момент не могут достаточно точно и своевременно определить, что пациент находится в жизнеугрожающем состоянии, ведущем к летальному исходу от ОСН, СПОН или ОГМ, существует необходимость в разработке соответствующих методов. Одним из способов выявить предикторы такого состояния является применение методов машинного обучения к накопленным наборам данных. В данной статье решалась задача проверки с помощью методов анализа данных гипотезы о наличии зависимости между результатами измерения ЭКГ и последующим летальным исходом пациента в результате развития СПОН, ОСН или ОГМ. Был предложен метод комбинирования данных, сводящейся к тому, чтобы на основе характеристик ЭКГ для каждого пациента предложить алгоритм, на вход которого подаются пары интервалов RR и QT, а на выходе получается число, которое является характеристикой состояния пациента. На основе полученной характеристики производится классификация пациентов на группы: основную (пациенты с летальным исходом) и контрольную (выжившие пациенты). Полученная модель классификации закладывает потенциал для разработки методов идентификации клинического состояния пациента, что позволит автоматизировать получение сигнала о его ухудшении. Новизна результата заключается в подтверждении гипотезы о наличии зависимости между результатами измерения ЭКГ и последующим летальным исходом пациента в результате развития СПОН, ОСН или ОГМ, а также предложенном критерии и модели классификации, которые позволяют решать актуальную задачу автоматической фиксации ухудшения состояния пациентов.
Бесплатно
Идентификация нейросетевой модели робота для решения задачи оптимального управления
Статья
Для расчета оптимального управления требуется достоверная математическая модель объекта управления. В дальнейшем при реализации расчетных управлений на реальном объекте эта же модель может быть использована в навигации робота для прогнозирования его положения и корректировки показаний сенсоров, поэтому важно, чтобы модель достаточно адекватно отражала динамику объекта. Вывод модели часто требует значительного времени и иногда даже невозможен с использованием традиционных методов. Ввиду все большего разнообразия и чрезвычайно сложной природы объектов управления, включая разнообразие современных робототехнических систем, все большую актуальность приобретает задача идентификации, которая позволяет построить математическую модель объекта управления, имея входные и выходные данные о системе. Идентификация нелинейной системы представляет особый интерес, так как большинство реальных систем имеют нелинейную динамику. И если раньше идентификация модели системы заключалась в подборе оптимальных параметров для выбранной структуры, то появление современных методов машинного обучения открывает более широкие перспективы и позволяет автоматизировать сам процесс идентификации. В настоящей работе в качестве объекта управления рассматривается колесный робот с дифференциальным приводом в симуляционной среде Gazebo, которая на сегодняшний день является наиболее популярным программным пакетом при разработке и моделировании робототехнических систем. Математическая модель робота заранее неизвестна. Основная проблема заключается в том, что существующие математические модели не соответствуют реальной динамике робота в симуляторе. В работе рассматривается решение задачи идентификации математической модели объекта управления с помощью машинного обучения на основе нейронной сети. Представлен новый смешанный подход, основанный на использовании известных простых моделей объектов и идентификации неучтенных динамических свойств объекта с помощью нейронной сети на основе обучающей выборки. Для формирования обучающих данных был написан программный пакет, автоматизирующий процесс сбора с помощью двух ROS-узлов. Для обучения нейросети использовался фреймворк PyTorch и был создан программный пакет с открытым исходным кодом. Далее идентифицированная модель объекта используется для расчета оптимального управления. Результаты вычислительного эксперимента демонстрируют адекватность и работоспособность полученной модели. Представленный подход на основе комбинации известной математической модели и дополнительной идентифицированной нейросетевой модели позволяет использовать преимущества накопленного физико-математического аппарата и повысить его эффективность и точность за счет использования современных средств машинного обучения.
Бесплатно
Идентификация сельскохозяйственных культур с использованием радарных изображений
Статья
Одной из наиболее важных задач в практической сельскохозяйственной деятельности является идентификация сельскохозяйственных культур, произрастающих на отдельных полях в данный момент и ранее. Для снижения трудоемкости процесса идентификации в последние годы используются данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), в том числе значения индексов, рассчитываемые по ходу периода вегетации. При этом обработка оптических спутниковых снимков и получение достоверных значений индексов зачастую бывает затруднено из-за облачности во время съемки. Для решения этой проблемы в статье предложено использовать в качестве основного показателя, характеризующего сельскохозяйственную культуру, кривую сезонного хода радарного вегетационного индекса с двойной поляризацией (DpRVI). В период 2017-2020 гг. для идентификации культур на опытных полях Дальневосточного научно-исследовательского института сельского хозяйства (ДВ НИИСХ) было получено и обработано 48 радарных снимков Хабаровского муниципального района Хабаровского края со спутника Sentinel-1 (разрешение 22 м, интервал съемки − 12 дней). В качестве основных идентифицируемых культур выступали соя и овес. Также были добавлены пиксели полей, не занятых данными культурами (кормовые травы, заброшенные поля). Были получены ряды значений DpRVI как для отдельных пикселей и полей, так и аппроксимированные ряды для трех классов. Аппроксимация проводилась с использованием функции Гаусса, двойной логистической функции, квадратного и кубического полиномов. Установлено, что оптимальным алгоритмом аппроксимации является использование двойной логистической функции (средняя ошибка составила 4,6%). В среднем, ошибка аппроксимации индекса вегетации для сои не превышала 5%, для многолетних трав – 8,5%, а для овса – 11%. Для опытных полей общей площадью 303 га с известным севооборотом была проведена классификация взвешенным методом k ближайших соседей (обучающая выборка сформирована по данным 2017-2019 гг, тестовая -2020 г.). В результате верно идентифицировано 90% полей. Общая точность классификации по пикселям составила 73%, что позволило выявить несоответствие реальных границ полей заявленным, определить заброшенные и заболоченные участки. Таким образом, установлено, что индекс DpRVI может быть использован для идентификации сельскохозяйственных культур юга Дальнего Востока и служить основой для автоматического классифицирования пахотных земель.
Бесплатно
Из истории математического моделирования боевых действий в России (1900-1917 гг.)
Статья
Статья посвящена оригинальным математическим моделям боевых действий, разработанным в России в начале XX века. Одной из первых работ, в которой излагались подходы к математическому моделированию боевых действий, можно считать статью Я. Карпова «Тактика крепостной артиллерии», опубликованную в 1906 году. В ней рассматривалась задача обороны крепости от атакующих пехотных цепей противника. Исходя из идеи непреодоления атакующими рубежа обороны, были получены математические соотношения, увязывающие параметры выстрела заряда шрапнели с перемещениями пехотинца. Аналогичным образом рассматривалась задача использования для обороны крепости пулемета. Проанализировав полученные соотношения, Я. Карпов пришел к выводу, что все средства обороны крепости можно соотнести через длину обороняемого этим средством участка. Идеи Я. Карпова развил П. Никитин. Им был рассмотрен широкий спектр средства поражения. Опираясь на результаты проведенных исследований, автором сделаны рекомендации по распределению сил и средств при обороне крепостей. М. Осипов в 1915 году опубликовал яркие и самобытные модели двухсторонних боевых действий, на год раньше известной теории Ланчестера. Суммируя численности сражающихся сторон на бесконечно малых интервалах времени, а затем, переходя к пределам, он получает линейный и квадратичный законы влияния соотношения численности сражающихся сторон на их потери, исследует разнородные средства поражения. Все это проверяется практикой различных сражений. М. Осипов показал, что коэффициенты в законах потерь зависят от выучки личного состава, рельефа местности, наличия укреплений, морально-психологического состояния войск и т.д. Опираясь на результаты математического моделирования, М. Осипов впервые обосновал ряд положений военного искусства. Он показал, что ни линейный, ни квадратичный законы потерь в общем случае не соответствуют практике проведенных сражений. Для удобства использования при том уровне развития вычислительной техники и для получения более достоверного результата М. Осипов предлагал использовать в законах потерь степень «три вторых», хотя сам понимал ее приближенный характер. Много внимания уделено проблеме авторства, поискам прототипа создателя первой двухсторонней модели боевых действий, применению теории для решения современных прикладных задач.
Бесплатно
Извлечение семантической информации из графических схем
Статья
Рассматривается задача извлечения семантической информации из электронного документа, заданного в формате векторной графики и содержащего графическую модель (схему), построенную с помощью графического редактора. Задача состоит в программном извлечении определенных структурных и параметрических свойств схемы и занесении их в базу данных для последующего использования. На основе проведенного анализа возможностей графических редакторов сделан вывод об актуальности этой задачи для универсальных редакторов, не привязанных к конкретным графическим нотациям и использующих открытые графические форматы документов, что допускает программную обработку. Предлагаемый подход рассматривает графические документы на трёх уровнях абстракции: концептуальном (семантические свойства схемы), логическом (представление семантических свойств на внутреннем уровне документа) и физическом (внутренняя организация графического документа). Решение задачи основано на построении концептуально-логического отображения, то есть отображения концептуальной модели схемы в логическую модель графического документа с учетом его физической модели. В рамках подхода разработан алгоритм построения указанного отображения, представленный в виде объектно-ориентированного псевдокода. Исследование внутренней разметки в открытых графических форматах позволило построить модели идентификации элементов схемы и их соединений между собой, что необходимо для конкретного применения алгоритма. Получены выражения для адресации элементов схемы и доступа к их свойствам. Предложенный подход реализован на основе ситуационно-ориентированной парадигмы, в рамках которой процесс извлечения управляется иерархической ситуационной моделью. Обрабатываемые данные задаются в ситуационной модели в виде виртуальных документов, отображаемых на разнородные внешние источники данных. Для решаемой задачи рассматривается отображение на два варианта форматов векторной графики: на «плоский» файл разметки и на набор таких файлов в электронном архиве. Практическое использование результатов иллюстрируется на примере извлечения семантической информации из графических моделей, разрабатываемых на различных этапах проектирования баз данных.
Бесплатно
Статья
Представлен подход к верификации функционально-структурных спецификаций, реализованных в заказных интегральных схемах, основанный на инвазивных методах исследования. Актуальность проведённого исследования обусловлена необходимостью проведения верификации функционально-структурных спецификаций, поставляемых сторонними исполнителями аппаратных реализаций алгоритмов обеспечения информационной безопасности, сложностью выявления на аппаратном уровне модификаций этих алгоритмов и внедрённых в них недокументированных возможностей и отсутствием единых универсальных или стандартизированных методов решения этой задачи. Сформулирована математическая постановка задачи исследования, суть которой состоит в проверке равенства значений параметров заявленной спецификации с их значениями, восстановленными методом обратного проектирования. Представлены результаты применения предложенного подхода к верификации функционально-структурных спецификаций на примерах аппаратно-реализованных алгоритмов шифрования DES и AES. Восстановленные функционально-структурные блоки алгоритмов (в частности – блок подстановок) были успешно верифицированы.
Бесплатно
Статья
Облачные вычисления (CC) являются известной технологией, которая позволяет пользователям и организациям получать доступ к сервисам в соответствии с их требованиями. Этот метод вычислений предлагает хранилище, платформы развертывания и подходящий доступ к веб-сервисам через интернет. Балансировка нагрузки является важным фактором оптимизации вычислительных ресурсов и хранения. Она направлена на разумное распределение рабочей нагрузки между каждой виртуальной машиной. Было разработано несколько традиционных методов балансировки нагрузки, которые доступны в литературе. Однако достижение эффективной балансировки нагрузки с минимальным временем завершения и улучшенной пропускной способностью остается сложной задачей. Для повышения эффективности балансировки нагрузки был разработан новый метод, известный как индексированный регулируемый метод Ружички балансировки нагрузки глубокого нейронного обучения (RITLBDNL). Основная цель RITLBDNL состоит в том, чтобы повысить пропускную способность и минимизировать время выполнения работы в облаке. В методе RITLBDNL модель глубокого нейронного анализа включает входной слой, два скрытых слоя и выходной слой для улучшения производительности балансировки нагрузки. На входном слое собираются задачи пользователей облака и отправляются на скрытый слой 1. На этом слое балансировщик нагрузки в облачном сервере анализирует состояние ресурсов виртуальной машины в зависимости от энергии, пропускной способности, объема памяти и ЦПУ с использованием индекса сходства Ружички. Затем виртуальные машины классифицируются как перегруженные, слабо загруженные или сбалансированные. Результаты анализа передаются на скрытый слой 2, где выполняется регулируемая балансировка нагрузки для распределения нагрузки с сильно загруженных виртуальных машин на минимально загруженные. Облачный сервер эффективно распределяет рабочую нагрузку между виртуальными машинами с более высокой пропускной способностью и меньшим временем отклика для обработки огромного количества входящих задач. Для оценки результатов экспериментов предложенный метод сравнивается с другими существующими методами балансировки нагрузки. Результат показывает, что предложенный метод RITLBDNL обеспечивает эффективность балансировки нагрузки с увеличением на 7%, пропускной способностью на 46%, уменьшением времени завершения на 41% и времени отклика на 28% по сравнению с традиционными методами.
Бесплатно
Статья
Фотоактивация растений посредством лазерной обработки является перспективным направлением развития современного аграрного производства. Обработка растений излучением с заданными характеристиками стимулирует развитие растений, формирование генеративных признаков и рост урожайности. Для автоматизации процесса фотоактивации больших посевных площадей предложен подход, основанный на использовании специализированной лазерной установки, монтируемой на беспилотный летательный аппарат (БпЛА). При помощи БпЛА можно производить лазерную обработку сельскохозяйственных полей большой площади при минимальных затратах временных и человеческих ресурсов. В работе предложен алгоритм расчета траектории для равномерного покрытия прямоугольного участка земли лазерным излучением с заданными характеристиками. Приводится методика расчета требуемой мощности лазерной установки в зависимости от высоты и времени полета БпЛА. Преимуществом разработанного подхода является его универсальность, поскольку данный подход учитывает характеристики лазерного устройства и может применяться с устройствами различного типа. В зависимости от параметров лазера алгоритм строит такую траекторию для БпЛА, чтобы облучение всходов растений было равномерным на протяжении всего процесса обработки. При проведении полевых экспериментов при движении БпЛА вдоль рассчитанной траектории со скоростью 0,3 м/c время обработки поля длиной в 200 м и шириной 1 м составило 9 мин. Результаты полевых экспериментов показывают, что лазерное облучение для большей части изучаемых культур увеличило урожайность и высоту травостоя (у злаковых – для четырех из шести культур, у бобовых – для четырех из пяти изучаемых культур). Предлагаемый алгоритм построения пути для равномерного лазерного облучения участка учитывает площадь проекции лазерного излучения для обеспечения требуемых характеристик обработки поля.
Бесплатно
Статья
Статья посвящена разработке модельно-алгоритмического обеспечения и программных средств для автоматизации процессов интеграции данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) и других разнородных информационных ресурсов при решении задач мониторинга и проактивного управления развитием территорий. Отличительной особенностью постановки задачи является включение в состав интегрируемых ресурсов средств моделирования состояния природно-технических объектов, расположенных на анализируемой территории. Основу разработки составляет обоснование технологии интеграции разнородных информационных ресурсов, включающей алгоритм выбора типа архитектуры создаваемого комплекса средств автоматизации, способ описания информационного процесса интеграции данных и их совместной обработки, алгоритм определения наилучшей конфигурации информационных ресурсов при решении тематических задач, а также совокупность программно-технологических решений по интеграции данных ДЗЗ с другими необходимыми данными и их совместному использованию при моделировании. В результате исследований и применения разработанных алгоритмов установлено, что наиболее предпочтительным типом архитектуры систем интеграции разнородных информационных ресурсов является сервис-ориентированная архитектура. Для описания информационного процесса интеграции предложено использование нотации Business Process Model and Notation. Ключевым компонентом разработки в части программно-технологических решений по интеграции разнородных данных является предложенная схема взаимодействия с поставщиками и потребителями данных на основе создания слоя абстракции данных. Применение предложенного решения позволяет привести разнородные данные к единому универсальному формату для последующей совместной обработки на средствах моделирования. Проведенная апробация на конкретных тематических задачах мониторинга и управления развитием территорий показала реализуемость предложенной технологии интеграции и разработанных программно-технологических средств, а также достижение существенного выигрыша в оперативности решения тематических задач.
Бесплатно
Интегрированный алгоритм многокритериального группового принятия решений для задач эвакуации
Статья
В данной статье представлен интегрированный алгоритм многокритериального группового принятия решений на основе интуиционистского нечеткого гибридного оператора усреднения для выбора оптимальной стратегии эвакуации. Данный алгоритм является многоуровневым, где на первом уровне осуществляется построение модели задачи в виде эвакуационной транспортной сети. На втором уровне производится ранжирование помещений для эвакуации для нахождения их оптимального порядка на основе различных критериев, таких как вместимость помещения, легкость эвакуации, уровень безопасности помещения как убежища, время организации эвакуации из этого места и отдаленность от источника опасности. Ранжирование помещений для эвакуации осуществляется на основе многокритериального группового принятия решений и интуиционистского нечеткого гибридного оператора усреднения для моделирования сомнений и неуверенности экспертов для оценки критериев эвакуации, эвакуационных альтернатив и важности экспертов. Алгоритм оперирует лингвистическими оценками экспертов, позволяя на их основе вычислять веса экспертов и критериев для эффективного принятия решения. Агрегирование оценок осуществляется на основе модифицированного алгоритма, который позволяет оперировать весами критериев, представленными в виде нечетких интуиционистских значений, в отличие от традиционных четких чисел, на основе разработанных модифицированных операторов возведения нечетких чисел в нечеткую степень для учета сомнений и неуверенности группы экспертов. На третьем уровне осуществляется макроскопическая потоковая динамическая эвакуация с учетом возможности размещения пострадавших в помещениях для эвакуации, не являющихся убежищами. Достоинством предложенного алгоритма является возможность моделирования транспортировки эвакуируемых в динамических условиях из опасных зон с учетом их размещения в промежуточных пунктах для максимизации числа спасенных жизней, учитывая неопределённость окружающей среды, нечёткий характер факторов, влияющих на приятие эвакуационных решений, неуверенность и сомнения группы экспертов при оценке эвакуационных стратегий. Для подтверждения эффективности разработанного алгоритма было проведено моделирование эвакуации и создана программная среда, реализованная на языке JavaScript. Проведено сравнение разработанного алгоритма принятия решения на основе оператора IFHA, оперирующего нечеткими весами критериев, с существующими алгоритмами и сделан вывод о достоверности предлагаемого алгоритма. Проведена оценка зависимости времени работы алгоритма от размера входных, подтверждающая возможность использования предложенного алгоритма для больших зданий и транспортных сетей.
Бесплатно
