Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) @ia-spcras
Статьи журнала - Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН)
Все статьи: 258
Статья
Рассматривается новый подход к синтезу самопроверяемых устройств, основанный на контроле вычислений контролируемыми объектами с помощью кодов Хэмминга, проверочные символы (контрольные биты) которых описываются самодвойственными функциями. При этом структура работает в импульсном режиме, что фактические основано на внесении временнóй избыточности при построении самопроверяемого устройства. Это, к сожалению, приводит к некоторому снижению быстродействия, однако существенно повышает характеристики контролепригодности, что особенно актуально для устройств и систем критического применения, входные данные для которых изменяются не столь часто. Дается краткий обзор методов построения схем встроенного контроля на основе свойства самодвойственности вычисляемых функций. Приведены основные структуры организации схем встроенного контроля. Отмечены предполагаемые пути развития теории синтеза схем встроенного контроля на основе проверки принадлежности вычисляемых функций классу самодвойственных булевых функций. Установлены все возможные значения числа информационных символов для кодов Хэмминга, которые будут обладать свойством самодвойственности функций, описывающих контрольные биты. Кодеры таких кодов Хэмминга будут являться самодвойственными устройствами. Так как функции, описывающие контрольные биты кодов Хэмминга, являются линейными, то для того, чтобы они были самодвойственными необходимо, чтобы в каждой из них использовалось нечетное количество аргументов. Доказано, что число разрядов кодовых слов кодов Хэмминга с самодвойственными контрольными функциями равно n=3+4l, l∈N0. Приводятся результаты моделирования самодвойственных устройств со схемами встроенного контроля по двум диагностическим признакам в среде Multisim. Предложен способ модификации структуры контроля вычислений по двум диагностическим признакам, позволяющий использовать любой линейный блоковый код (не обязательно код Хэмминга). Он основан на дооснащении кодера устройством преобразования функций в самодвойственные. Фактически это устройство для формирования модифицированного кода. Доказано, что для получения модифицированного кода Хэмминга с самодвойственными контрольными функциями для случаев n≠3+4l, l∈N0, достаточно сложить по модулю M=2 несамодвойственную контрольную функцию с функцией старшего информационного бита.
Бесплатно
Статья
Представлен метод итеративной настройки параметров моделей на основе ансамблей деревьев с использованием настройки байесовских гиперпараметров для прогнозирования состояний на примере рака молочной железы. Предлагаемый метод использует три различных набора данных, в том числе набор данных по диагностическому раку молочной железы Висконсина (WDBC), набор данных по надзору, эпидемиологии и конечным результатам (SEER) по раку молочной железы и набор данных по раку молочной железы в Коимбре (BCCD), а также реализует набор данных на основе древовидных ансамблей. Модели, в частности AdaBoost, Gentle-Boost, LogitBoost, Bag и RUSBoost, для прогнозирования рака молочной железы. Байесовская оптимизация использовалась для итеративной настройки гиперпараметров моделей, а производительность моделей оценивалась с использованием нескольких показателей, включая точность, прецизионность, полноту и оценку f1. Наши результаты показывают, что предложенный метод значительно повышает производительность моделей на основе ансамблей деревьев, что приводит к более высокой точности, прецизионности, полноте и оценке f1. По сравнению с другими современными моделями предлагаемый метод более эффективен. Он достиг 100% идеальных результатов по точности, прецизионности, полноте и оценке F1 в наборе данных WDBC. В наборе данных SEER BC точность метода составила 95,9%, прецизионность 97,6%, полнота 94,2% и оценка F1 95,9%. Для набора данных BCCD метод достиг точности 94,7%, прецизионности 90%, полноты 100% и оценки F1 94,7%. Результаты этого исследования имеют важное значение для медицинских работников, поскольку раннее выявление рака молочной железы может значительно повысить шансы на выживание. В целом, это исследование вносит ценный вклад в область прогнозирования рака молочной железы с использованием машинного обучения.
Бесплатно
К 90-летнему Юбилею Юсупова Рафаэля Мидхатовича
Статья
17 июля 2024 года исполнилось 90 лет Юсупову Рафаэлю Мидхатовичу, доктору технических наук, профессору, члену-корреспонденту РАН, заслуженному деятелю науки и техники РСФСР, научному руководителю Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации Российской академии наук (СПИИРАН).
Бесплатно
Калмановская фильтрация одного класса изображений динамических объектов
Статья
Рассматривается задача оценивания состояния динамического объекта по наблюдаемым изображениям, сформированным оптической системой. Цель исследования состоит в реализации нового подхода, обеспечивающего повышение точности автономного слежения за динамическим объектом по последовательности изображений. Используется векторная модель изображения объекта в виде ограниченного количества вершин (базовых точек). Предполагается, что в процессе регистрации объект удерживается в центральной области каждого кадра, поэтому параметры движения могут описываться в виде проекций на оси системы координат, связанной с оптической осью камеры. Новизна подхода состоит в том, что наблюдаемые параметры (расстояние вдоль оптической оси и угловое положение) объекта вычисляются по координатам заданных точек на изображениях объекта. Для оценки состояний объекта строится фильтр Калмана-Бьюси в предположении, что движение динамического объекта описывается совокупностью уравнений поступательного движения центра масс вдоль оптической оси и изменений углового положения относительно плоскости изображения. Приведен пример оценивания углового положения объекта, иллюстрирующий работоспособность предложенного метода.
Бесплатно
Каскадный классификатор для обнаружения и идентификации птиц в видеопотоке
Статья
В статье представлен разработанный метод и прототип программы для определения наличия птиц в видеопотоке данных в режиме реального времени. Этот метод основан на использовании каскадного классификатора, который был применен для решения задачи обнаружения и идентификации птиц в биоакустической установке отпугивания птиц в аэропорту Томска. В рамках исследования был использован каскадный классификатор Виолы-Джонса, который является одной из реализаций алгоритма каскад Хаара. Этот алгоритм позволяет с высокой точностью и скоростью обнаруживать объекты на изображениях и видео. В данном случае классификатор был обучен на наборе данных, содержащем изображения птиц, что позволило достичь высокой точности обнаружения и идентификации птиц на видео. Также приведены результаты оценки возможностей созданного классификатора и продемонстрирована его высокая результативность. В ходе исследования были использованы различные методы машинного обучения и анализа видеоданных, что позволило получить точные и надежные результаты. В целом, данная работа представляет собой инновационный подход к решению актуальной задачи защиты аэропортов от птиц. Применение разработанного метода позволило повысить эффективность работы биоакустической установки отпугивания птиц и обеспечить безопасность полетов в аэропорту Томска, снизив вероятность столкновения самолетов с птицами. Новизна работы заключается в применении метода Виолы-Джонса к задаче обнаружения и идентификации птиц с оценкой его результативности. Таким образом, представленная в статье работа является важным вкладом в развитие методов обнаружения и идентификации объектов на видео и может быть использована в других областях, где требуется автоматическое обнаружение и классификация объектов в видеопотоке данных.
Бесплатно
Статья
Сельское хозяйство является одним из основных источников экономического роста в России; мировое производство яблок в 2019 году составило 87 миллионов тонн. Болезни листьев яблони являются основной причиной ежегодного сокращения производства яблок, что приводит к огромным экономическим потерям. Автоматизированные методы выявления болезней листьев яблони позволяют сократить трудоемкую работу по мониторингу яблоневых садов и раннему выявлению симптомов болезни. В этой статье предложена многослойная сверточная нейронная сеть (MCNN), которая способна классифицировать листья яблони по одной из следующих категорий: парша яблони, черная гниль и болезни яблоневой кедровой ржавчины, используя недавно созданный набор данных. В этом методе мы использовали методы аффинного преобразования и перспективного преобразования для увеличения размера набора данных. После этого операции предварительной обработки на основе метода кадрирования и выравнивания гистограммы OpenCV использовались для улучшения предлагаемого набора данных изображения. Экспериментальные результаты показывают, что система достигает точности обучения 98,40% и точности проверки 98,47% для предложенного набора данных изображения с меньшим количеством параметров обучения. Результаты предполагают более высокую точность классификации предложенной модели MCNN по сравнению с другими известными современными подходами. Эта предложенная модель может использоваться для обнаружения и классификации других типов болезней яблони из разных наборов данных изображений.
Бесплатно
Статья
Анализ вредоносных программ является важнейшим аспектом кибербезопасности, направленным на выявление и дифференциацию вредоносного ПО от безвредных программ для защиты компьютерных систем от угроз безопасности. Несмотря на достижения в мерах кибербезопасности, вредоносные программы продолжают представлять значительные риски в киберпространстве, требуя точных и быстрых методов анализа. В этой статье представлен инновационный подход к классификации вредоносных программ с использованием анализа изображений, включающий три ключевых этапа: преобразование кодов операций в данные изображений RGB, использование генеративно-состязательной сети (GAN) для синтетической передискретизации и использование упрощенного классификатора на основе визуального трансформера (ViT) для анализа изображений. Данный метод повышает богатство функций и объяснимость с помощью данных визуальных изображений и устраняет несбалансированную классификацию с использованием методов передискретизации на основе GAN. Предложенная структура сочетает в себе преимущества сверточных автоэнкодеров, гибридных классификаторов и адаптированных моделей ViT для достижения баланса между точностью и вычислительной эффективностью. Как показали эксперименты, наш подход без использования сверток обладает превосходной точностью и прецизионностью по сравнению со сверточными моделями и превосходит модели CNN на двух наборах данных благодаря механизму многоголового внимания. На наборе данных Big2015 наша модель превосходит другие модели CNN с точностью 0,8369 и площадью под кривой (AUC) 0,9791. В частности, наша модель достигает точности 0,9697 и оценки F1 0,9702 на MALIMG, что является экстраординарным результатом.
Бесплатно
Классификация пространственно-временных паттернов на основе нейроморфных сетей
Статья
Эта работа посвящена проблемам разработки нейроморфных классификаторов пространственно-временных паттернов, а также их применению в нейроинтерфейсах для решения задачи управления робототехническими устройствами. Рассматриваются классификаторы пространственно-временных паттернов на основе нейронных сетей, метода опорных векторов, глубоких нейронных сетей, римановой геометрии. Проводится сравнительное исследование этих классификаторов на точность многоклассового распознавания электроэнцефалографических сигналов, показывающих зависимую от времени биоэлектрическую активность в различных зонах мозга при воображении разных движений. Показано, что такие классификаторы могут обеспечить точность 60-80% при распознавании от двух до четырех классов воображаемых движений. Предложен новый тип классификатора на основе нейроморфной сети, биоподобные нейроны которой построены на модели Ижикевича. Исходный электроэнцефалографический сигнал кодируется в импульсные потоки на основе алгоритма временного кодирования. Предложенная нейроморфная сеть обрабатывает импульсные входные последовательности и формирует на выходах импульсные потоки разной частоты. Обучение сети проводится по размеченной информации, содержащей примеры правильного распознавания нужных классов паттернов воображаемых движений с применением алгоритма Supervised STDP. Распознанный класс паттерна воображаемого движения определяется по максимальной частоте импульсного потока выходной последовательности. Нейроморфный классификатор показал среднюю точность классификации 90% для 4-х классов воображаемых двигательных команд, а максимальная точность составила 95%. Путем моделирования задачи управления роботом в виртуальной среде показано, что такая точность классификации достаточна для эффективного применения классификатора в составе неинвазивного интерфейса «мозг-компьютер» при бесконтактном управлении робототехническими устройствами.
Бесплатно
Кластеризация сетей с использованием алгоритма поиска косяков рыб
Статья
Сеть представляет собой совокупность узлов, соединенных ребрами, которые представляют сущности и их взаимосвязи. В кластеризации социальных сетей узлы организованы в кластеры в соответствии с их шаблонами соединений с целью обнаружения сообществ. Выявление структур сообществ в сетях является важным. Однако существующие методы обнаружения сообществ еще не использовали потенциал алгоритма поиска косяков рыб (FSS) и принципов модулярности. Мы предложили новый метод, основанный на кластеризации с использованием алгоритма поиска рыбной школы и функции модулярности (FSC), который улучшает модулярность в кластеризации сети путем итерационного разбиения сети и оптимизации функции модулярности. Этот подход облегчает обнаружение высокомодулярных структур сообществ, улучшая разрешение и эффективность кластеризации сети. Мы протестировали FSC на известных и неизвестных структурах сетей. Также мы протестировали его на сети, сгенерированной с использованием модели LFR, чтобы проверить его производительность на сетях с различными структурами сообществ. Наша методология демонстрирует высокую эффективность в выявлении структур сообществ, что указывает на ее способность эффективно захватывать сплоченные сообщества и точно определять фактические структуры сообществ.
Бесплатно
Комбинированная геоинформационная многослойная пространственно-временная модель
Статья
Современные технологии организационного управления предусматривают сбор и обработку большого объема данных для расчета параметров функционирования исследуемых объектов и процессов. Поскольку основная особенность собираемых параметров состоит в их привязке к территориям, с одной стороны, и отнесении к периодам времени, с другой стороны, требуется применение геоинформационных систем и технологий. Несмотря на развитие современных геоинформационных технологий, вопросы их практического применения для поддержки принятия решений с учетом комбинированного влияния пространственного и временного факторов, в полной мере не решены. В статье предложена комбинированная геоинформационная многослойная пространственно-временная модель, которая представляет собой граф, вершинами которого являются значения параметров, упорядоченные по слоям с размещением временных меток в слой времени, а дугами – отношения между ними, разделенные на три типа: топологические, семантические и хронологические. Сопряжение и упорядочивание параметров, согласно предложенной модели, позволяет корректно поставить и решить задачу оптимизации, а, следовательно, устранить проблему практического использования накапливаемой аналитики в процессах поддержки принятия управленческих решений. Предложенная модель использована в цифровой платформе интегрального мониторинга для цифровой трансформации процессов сбора, анализа и визуализации данных коммунальных ресурсов. Рассмотрена общая задача управления, а также приведен конкретный пример для одной из актуальных задач регионального управления – социальной газификации, в котором производится оптимизация процесса обработки заявок по подключению жилых домов к системе газоснабжения в границах выбранного региона. Комбинированная геоинформационная многослойная пространственно-временная модель позволяет формулировать универсальные постановки задач поддержки принятия решений для различных приложений геоинформатики в логистике, при управлении транспортными ресурсами, а также в ситуационных центрах управления предприятиями и регионами, в системах бизнес-аналитики и управления организационными системами.
Бесплатно
Статья
Извлечение терминов является важным этапом автоматизированного построения систем знаний на основе естественно-языковых текстов, поскольку обеспечивает формирование базовой системы понятий, используемой затем в прикладных задачах интеллектуальной обработки информации. В статье рассмотрена проблема автоматизированного извлечения терминов из естественно-языковых текстов с целью их дальнейшего использования при построении формализованных систем знаний (онтологий, тезаурусов, графов знаний) в рамках задачи мониторинга тематических обсуждений в социальных медиа. Данная задача характеризуется необходимостью включения в формируемую систему знаний как понятий из нескольких различных предметных областей, так и некоторых общеупотребительных понятий, используемых аудиторией социальных медиа в рамках тематических обсуждений. Кроме того, формируемая система знаний является динамичной как с точки зрения состава охватываемых ею предметных областей, так и состава релевантных понятий, подлежащих включению в систему. Применение существующих классических методов извлечения терминов в данном случае затруднительно, поскольку они ориентированы на извлечение терминов в рамках одной предметной области. Исходя из этого, для решения рассматриваемой задачи предложен комбинированный метод, совмещающий в себе подходы на основе внешних источников знаний, инструментов NER и правил. Результаты проведенных экспериментов демонстрируют эффективность предложенной комбинации подходов к извлечению терминов для задачи мониторинга и анализа тематических обсуждений в социальных медиа. Разработанный метод значительно превосходит по точности существующие инструменты извлечения терминов. В качестве дальнейшего направления исследования рассмотрена возможность развития метода для решения задачи выделения вложенных терминов или сущностей.
Бесплатно
Компенсация ошибок, вызванных временной задержкой цифровых датчиков
Статья
Исследование посвящено повышению точности цифровых датчиков с запаздыванием по времени. Актуальность темы обусловлена широким распространением датчиков этого типа, что во многом обусловлено резким повышением требований к точности датчиков, а также расширяющимся применением цифровых технологий для обработки информации в системах управления, связи, мониторинга и многих других. Для устранения ошибок, обусловленных временной задержкой цифровых датчиков, предлагается использовать астатический быстродействующий корректор. Целесообразность применения этот корректора обосновывается свойствами дискретных динамических систем. В связи с этим сначала рассматриваются условия, при которых дискретные системы являются физически реализуемыми и имеют конечную длительность переходных процессов, поскольку в этом последнем случае они являются наиболее быстродействующими. Также показано, что для измерения полиномиального сигнала ограниченной интенсивности с нулевой ошибкой в установившемся режиме, датчик должен иметь порядок астатизма на единицу больше степени этого сигнала. На основе приведенных условий доказывается основной результат статьи – теорема, в которой устанавливаются условия существования астатического быстродействующего корректора. При включении этого корректора на выходе цифрового датчика или коррекции программного обеспечения последнего образуется модернизированный датчик, ошибка которого в установившемся режиме будет равна нулю. Это происходит вследствие того, что корректор устраняет ошибку цифрового датчика, обусловленную имевшейся в нём задержкой по времени, которая предполагается кратной периоду дискретизации. Порядок корректора как системы определяется целочисленным решением полученного в работе уравнения, которое связывает степень измеряемого полиномиального сигнала, запаздывание цифрового датчика, допустимое перерегулирование модернизированного датчика и относительный порядок искомого корректора. Это уравнение решено для случаев, когда степень измеряемого сигнала не больше единицы, перерегулирование равно часто назначаемым значениям, а задержка по времени не превышает четырёх периодов дискретизации. Порядки соответствующих модернизированных цифровых датчиков приведены в табличной форме. Это позволяет находить необходимый корректор без решения указанного уравнения во многих практических случаях. Эффективность предлагаемого подхода к повышению точности цифровых датчиков показана на численном примере. Нулевое значение ошибки модернизированного датчика подтверждается как путем компьютерного моделирования, так и численным расчетом. Полученные результаты могут использоваться при разработке высокоточных цифровых датчиков различных физических величин.
Бесплатно
Комплексная система защиты от уязвимостей, основанных на возвратно-ориентированном программировании
Статья
Затруднительно или невозможно создать программное обеспечение, не содержащее ошибок. Ошибки могут приводить к тому, что переданные в программу данные вызывают нештатный порядок выполнения ее машинного кода. Разбиение на подпрограммы приводит к тому, что инструкции возврата из подпрограмм могут использоваться для проведения атаки. Существующие средства защиты в основном требуют наличия исходных текстов для предотвращения таких атак. Предлагаемая методика защиты направлена на комплексное решение проблемы. Во-первых, затрудняется получение атакующим контроля над исполнением программы, а во-вторых, снижается количество участков программ, которые могут быть использованы в ходе атаки. Для затруднения получения контроля над исполнением применяется вставка защитного кода в начало и конец подпрограмм. При вызове защищенной подпрограммы производится защита адреса возврата, а при завершении – восстановление – при условии отсутствия повреждения его атакующим. Для снижения количества пригодных для атак участков применяются синонимичные замены инструкций, содержащие опасные значения. Предложенные меры не изменяют алгоритм работы исходного приложения. Для проверки описанных решений была выполнена программная реализация и проведено ее тестирование с использованием синтетических тестов, тестов производительности и реальных программ. Тестирование показало правильность принятых решений, что обеспечивает устранение пригодных для атак участков и невозможность использования штатных инструкций возврата для проведения атак. Тестирование производительности показало 14 % падения скорости работы, что находится на уровне ближайших аналогов. Сравнение с аналогами показало, что количество реализуемых сценариев атаки для предложенного решения меньше, а применимость выше.
Бесплатно
Статья
Беспроводные сенсорные сети (WSN) стали незаменимыми в различных областях применения, от мониторинга окружающей среды до отслеживания состояния здоровья. По мере их развития вопросы безопасности и энергоэффективности остаются приоритетными. В данной аналитической работе проводится сравнение современных методов в рамках двух ключевых категорий протоколов: многоканальных протоколов управления доступом к среде (MAC) и кластерных протоколов. Оценка сосредоточена на различных стратегиях назначения каналов и методах кластеризации, включая статическое и динамическое распределение ресурсов связи, адаптивные методологии и гибридные подходы, а также стратегии выбора и ротации кластерных голов и эффективного агрегирования данных. С помощью комплексного исследования мы выделяем ограничения и потенциал каждого подхода, предлагая гибридную структуру, которая объединяет преимущества обоих типов протоколов для повышения безопасности и энергоэффективности в беспроводных сенсорных сетях. Результаты исследования показывают, что интеграция динамического распределения ресурсов с энергоэффективной кластеризацией и адаптивными стратегиями с ротацией кластерных голов может привести к более надежным и эффективным развертываниям. Данный анализ служит основой для будущих исследований, направленных на разработку усовершенствованных гибридных протоколов, которые отвечают динамическим требованиям WSN, обеспечивая устойчивую и эффективную работу сети.
Бесплатно
Статья
Обоснован общий подход к моделированию случайных процессов обслуживания в условиях возмущений и неопределенности исходных данных. Предложен композиционный подход построения имитационных моделей массового обслуживания с параметрической неопределенностью на основе распределений фазового типа и фазовых функций. Проведены расчет и сравнение характеристик разработанных имитационных моделей с аналитическими решениями для подтверждения их эффективности и точности. Освещена проблематика неопределенности исходных данных и их влияние на моделирование систем обслуживания. Подчеркивается важность учета параметрической неопределенности в имитационных моделях для повышения их адекватности и применимости на практике. Проведенное исследование включает описание общего подхода к моделированию случайных процессов обслуживания с неопределенностью, а также методологические основы применения фазовых распределений и функций в композиционном моделировании. Рассмотрены четыре класса моделей обслуживания, отличающихся типом интегрального ядра и фазовой функции, что позволяет реализовать разнообразие случайных процессов обслуживания с учетом их особенностей и условий их возникновения. Проведен анализ модели с экспоненциальным интегральным ядром и различными видами фазовых функций, что демонстрирует гибкость и широкие возможности предложенного композиционного подхода к изучению и моделированию систем обслуживания. Представлены результаты имитационного моделирования, подтверждающие аналитические исследования и показывающие применимость и эффективность разработанного подхода при построении и анализе моделей систем обслуживания со случайными параметрами. Отмечается практическая значимость композиционного метода для проектирования и модернизации информационно-вычислительных систем на различных этапах их развития с учетом неопределенности исходных данных. Рассмотрены примеры расчета характеристик элементов архитектуры АСУ железнодорожного транспорта обработки информации в среде имитационного моделирования GPSS World для сетевого узла и сетевой модели массового обслуживания сегмента. Работа ориентирована на развитие методов имитационного моделирования систем массового обслуживания и открывает новые перспективы для их исследования и оптимизации в условиях неопределенности исходных параметров.
Бесплатно
Статья
Разрабатывается контекстно-управляемый подход к интеллектуальной поддержке принятия решений на основе цифровых следов пользователей. Рассматриваются вопросы использования концепции жизни человека в цифровой среде при интеллектуальной поддержке принятия решений. Исследуются цели обращения к цифровым следам человека в различных проблемных областях и выявляются подходы к моделированию жизни человека в цифровой среде. Предлагается подход к интеллектуальной поддержке принятия решений, в котором цифровые следы служат источником информации для выявления предпочтений пользователей и их поведения при принятии решений. Развиваются взгляды на поддержку принятия решений на основе учета следов пользователей в цифровой среде. Результатами исследования являются спецификация требований к интеллектуальной поддержке принятия решений на основе цифровых следов пользователя, принципы, концептуальная и информационная модели такой поддержки.
Бесплатно
Статья
Одним из основных подходов к обработке, анализу и визуализации геофизических данных является применение геоинформационных систем и технологий, что обусловлено их геопространственной привязкой. Вместе с тем, сложность представления геофизических данных связана с их комплексной структурой, предполагающей множество составляющих, которые имеют одну и ту же геопространственную привязку. Яркими примерами данных такой структуры и формата являются гравитационные и геомагнитные поля, которые в общем случае задаются трех и четырехкомпонентными векторами с разнонаправленными осями координат. При этом на сегодняшний день отсутствуют решения, позволяющие визуализировать указанные данные в комплексе, не декомпозируя их на отдельные скалярные значения, которые, в свою очередь, могут быть представлены в виде одного или многих пространственных слоев. В этой связи в работе предложена концепция, использующая элементы тензорного исчисления для обработки, хранения и визуализации информации такого формата. Формализован механизм тензорного представления компонент поля с возможностью его комбинирования с другими данными такого же формата, с одной стороны, и свертки при сочетании с данными более низкого ранга. На примере гибридной реляционно-иерархической модели данных предложен механизм хранения информации по тензорным полям, предусматривающий возможность описания и применения инструкций по трансформации при переходе между различными системами координат. В работе рассматривается применение подхода при переходе от декартовой к сферической системе координат при представлении параметров геомагнитного поля. Для комплексной визуализации параметров тензорного поля предложен подход, основанный на применении тензорных глифов. В качестве последних при этом используются суперэллипсы с осями, соответствующими рангу тензора. При этом атрибутивные значения предлагается визуализировать относительно осей графического примитива таким образом, что распределение данных может быть задано посредством варьирования градиента монохромного представления параметра вдоль оси. Работоспособность концепции была исследована в ходе сравнительного анализа тензорного подхода с решениями, основанными на скалярной декомпозиции соответствующих комплексных значений с последующим их представлением в виде одного или многих пространственных слоев. Проведенный анализ показал, что применение предложенного подхода позволит в значительной степени повысить наглядность формируемого геопространственного изображения без необходимости сложного перекрывания пространственных слоев.
Бесплатно
Статья
В статье описывается общая концепция построения коллаборативных систем поддержки принятия решений, в которых коллективы, осуществляющие поддержку принятия решений, а) формируются гибко в соответствии с задачей и б)состоят как из людей-экспертов, так и из интеллектуальных агентов, реализующих те или иные методы искусственного интеллекта. Проводится анализ ключевых проблем создания коллаборативных систем поддержки принятия решений, основанных на взаимодействии человека и искусственного интеллекта. В частности, выделены следующие проблемы: обеспечение интероперабельности (взаимопонимания) между разнородными участниками коллектива, согласование различающихся позиций участников, обеспечение доверия между участниками, обеспечение эффективности планирования совместных действий и соблюдение баланса между предопределенными потоками работ и самоорганизацией. Сформированы принципы построения подобных систем, предлагающие решения выделенных проблем. В частности, предлагается онтолого-ориентированное представление информации о проблеме (в частности, применение мультиаспектных онтологий), набор методов для мониторинга деятельности команды, схема репутации, элементы объяснимого искусственного интеллекта, а также применение механизма ограниченной самоорганизации. Предложенная концепция положена в основу программной платформы для создания коллаборативных систем поддержки принятия решений, основные архитектурные положения которой также представлены в статье. Применение платформы иллюстрируется на примере из области рационального управления дорожной инфраструктурой и создания коллаборативной системы поддержки принятия решений для разработки мероприятий по снижению аварийности.
Бесплатно
Статья
Информация о том, какие персональные данные собираются и обрабатываются различными устройствами и цифровыми сервисами, представлена в политиках конфиденциальности, однако, как показывают исследования, пользователи крайне редко их читают и, как следствие, не осознают, какие риски информационной безопасности, связанные с обработкой персональных данных, возникают. Решение проблемы повышения информированности субъектов персональных данных связано с разработкой методов поддержки принятия решений, которые представляют политики конфиденциальности в виде, более простом для понимания, например, в виде количественных оценок рисков и пиктограмм и позволяют принимать осознанные решения. Их разработка требует наличия структурированного и размеченного корпуса документов. В настоящей работе систематизируются корпусы политик конфиденциальности, находящиеся в открытом доступе, показываются их отличительные характеристики, такие как год создания, объем и наличие аннотаций. Также представлено описание нового корпуса документов, написанных на русском языке, даются результаты структурного и семантического анализа собранных политик безопасности, и выполняется сравнение с корпусом политик конфиденциальности, написанных на английском языке. Показано, что описание сценариев хранения, сбора и обработки данных в документах на русском языке составляет всего 25% объема текста документа, что может говорить об отсутствии деталей о том, какие типы данных собираются, какие механизмы для сбора используются, и каковы сроки их хранения, что влияет на “прозрачность” использования персональных данных.
Бесплатно
Корреляционные свойства коэффициентов кратномасштабного преобразования типовых изображений
Статья
Увеличивающийся поток фото и видеоинформации, передаваемый по каналам инфокоммуникационных систем и комплексов, стимулирует к поиску эффективных алгоритмов сжатия, позволяющих существенно снизить объем передаваемого трафика, при сохранении его качества. В общем случае, в основе алгоритмов сжатия лежат операции преобразования коррелированных значений яркостей пикселов матрицы изображения в их некоррелированные параметры, с последующим кодированием полученных коэффициентов преобразования. Поскольку основные известные декоррелирующие преобразования являются квазиоптимальными, то задача поиска преобразований, учитывающих изменения статистических характеристик сжимаемых видеоданных, все еще является актуальной. Указанные обстоятельства определили направление проведенного исследования, связанного с анализом декоррелирующих свойств формируемых вейвлет-коэффициентов, получаемых в результате кратномасштабного преобразования изображений. Основным результатом проведенного исследования явилось установления факта того, что вейвлет-коэффициенты кратномасштабного преобразования имеют структуру вложенных матриц, определенных как субматрицы. Поэтому, корреляционный анализ вейвлет-коэффициентов преобразования, целесообразно проводить раздельно для элементов каждой субматрицы на каждом уровне декомпозиции (разложения). Основным теоретическим результатом явилось доказательство того, что ядром каждого последующего уровня кратномасштабного преобразования является матрица, состоящая из вейвлет-коэффициентов предшествующего уровня декомпозиции. Именно данный факт и позволяет сделать вывод о зависимости соответствующих элементов соседних уровней. Кроме того, установлено, что между вейвлет-коэффициентами внутри локальной области изображения размером 8×8 пикселей существует линейная зависимость. При этом максимальная корреляция элементами субматриц непосредственно определяется формой их представления, и наблюдается между соседними элементами находящимися, соответственно в строке, столбце или по диагонали, что подтверждается характером рассеивания. Полученные результаты подтверждены на проведенном анализе выборок, более чем из двухсот типовых изображений. При этом обосновано, что между низкочастотными вейвлет-коэффициентами кратномасштабного преобразования верхнего уровня разложения сохраняются примерно одинаковые зависимости равномерно по всем направлениям. Практическая значимость исследования определяется тем, что все полученные в ходе его проведения результаты подтверждают наличие характерных зависимостей между вейвлет-коэффициентами преобразования на различных уровнях разложения изображений. Данный факт указывает на возможность достижения более высоких значений коэффициентов сжатия видеоданных в процессе их кодирования. Дальнейшие исследования авторы связывают с разработкой математической модели адаптивного арифметического кодирования видеоданных и изображений, учитывающей корреляционные свойства вейвлет-коэффициентов кратномасштабного преобразования.
Бесплатно
