Новые информационные технологии. Рубрика в журнале - Инфокоммуникационные технологии
Искусственный интеллект как инструмент анализа литературных текстов
Статья научная
На сегодняшний день актуализируется вопрос интеграции технологии искусственного интеллекта при решении различного рода задач. Одним из наиболее перспективных направлений использования интеллектуальных систем является анализ текстов. Данная статья посвящена актуальной теме, связанной с интеграцией искусственного интеллекта в качестве инструмента для анализа литературных текстов. Авторами используются теоретические и эмпирические методы исследования. С целью получения наиболее актуальной и объективной информации в статье использованы научные материалы отечественного и зарубежного авторства. Преимущественная часть работы посвящена именно вопросу применения технологии искусственного интеллекта при анализе текстов.
Бесплатно
Использование контурных линий при поиске посторонних объектов на полутоновом изображении
Статья обзорная
Аварии на железнодорожном переезде являются одной из самых серьезных проблем безопасности. Предлагается алгоритм поиска посторонних объектов на полутоновых изображениях с использованием контурных линий для повышения безопасности на железнодорожных переездах.
Бесплатно
Использование копул в статистическом анализе телекоммуникационного трафика
Статья научная
В статье рассматривается использование копула-функций для анализа сильнокоррелированного самоподобного трафика мультисервисных сетей, а также моделирования двумерных плотностей вероятности коррелированных случайных величин. Приводится определение копула-функций, а также коэффициентов ранговой корреляции Кендалла и Спирмена, учитывающих более тонкую структуру зависимости между отсчетами трафика. В качестве примера рассматривается построение копул Гумбеля, Клейтона, а также копул семейства Фарли-Гумбеля-Моргенштерна для двумерного логнормального распределения. Устанавливается связь между ранговыми коэффициентами корреляции и коэффициентом корреляции Пирсона.
Бесплатно
Статья научная
Актуальность данной статьи определена развитием и укоренением цифровых технологий в разнообразных аспектах деятельности предприятий. В ходе работы были исследованы взаимосвязи основных показателей развития информационного общества в разрезе электронного бизнеса, в статье приведены и показаны основные показатели, которые имеют устойчивую взаимозависимость. Данные представлены в виде графиков. Для построения графиков использовались данные в целом по России, по отдельным показателям - по всем регионам. Проведенные исследования способствуют определению характера комплекса проблем при цифровой трансформации бизнеса и их решения, косвенно оценивают цифровую зрелость предприятий. Предстоящие исследования проблем подразумевают тщательное экспериментальное изучение и резюмирование научных данных. Макет цифровой зрелости предприятия устанавливает главный вектор требуемых преобразований.
Бесплатно
Исследование взаимосвязи ритма сердца и динамики амплитудных значений зубца R на электрокардиограмме
Статья научная
По данным 58 регистраций электрокардиограмм здоровых молодых людей проведен поиск связей и механизмов взаимовлияния динамики амплитудных значений зубца R и ритма сердца с использованием метода «скользящих средних». Проведена классификация совмещенных диаграмм вида RR(R) и выделено пять характерных типов. Для диапазонов частот ULF и VLF медленная волна влияния присутствует на всех диаграммах в форме кривой регуляционного цикла. Приведены ее отличительные признаки и способы формирования.
Бесплатно
Итеративные адаптационные алгоритмы в многокритериальных задачах
Статья научная
Данная статья рассматривает использование итеративных адаптационных алгоритмов для решения задачи определения места измерения комплекса интима-медиа сонной артерии. Приведена постановка многокритериальной задачи принятия решений, на основании которой происходит определение корректного критерия для выбора и успешного распознавания требуемого объекта на ультразвуковом снимке. В работе рассматриваются принципы построения каскадных классификаторов, применение каскадного классификатора Хаара и каскадного классификатора LBP (Local Binary Patterns), в качестве основы для которых использованы примитивы Хаара и локальные бинарные шаблоны. Приведены результаты экспериментальных исследований эффективности использования разных алгоритмов бустинга для решения данной задачи. Лучшие результаты показал каскадный классификатор Хаара, построенный с помощью итеративного адаптационного алгоритма, который успешнее справляется с решением многокритериальной задачи на данной обучающей выборке и определяет наиболее подходящие участки для измерения толщины комплекса интима-медиа общей сонной артерии.
Бесплатно
Итерационный алгоритм оценки смещений, угла поворота и масштаба для совмещения контуров
Статья научная
В статье представлен итерационный алгоритм для совмещения контуров. Совмещаемые контуры связаны между собой преобразованием, включающим смещения, угол поворота и масштаб. Точки обрабатываемых контуров не имеют однозначного соответствия. Для оценки параметров совмещения была разработана процедура. Она включает оценку смещений в декартовой системе координат, поворот и масштаб в логарифмически-полярной системе координат. Низкая погрешность оценки параметров обеспечивается итерационной процедурой. Оценка смещений используется для уточнения поворота и масштаба и наоборот. Для оценки погрешности параметров совмещения в зависимости от мощности шума проведено численное моделирование. Погрешность оценки параметров разработанного алгоритма сопоставима с погрешностями алгоритма полного перебора, но скорость обработки выше. Алгоритм может быть использован в измерительных системах, ориентированных на работу в режиме реального времени.
Бесплатно
Статья научная
Для оценки защищенности речевой акустической информации предлагается использовать сверточные нейронные сети. В данной работе рассматривается подбор наиболее подходящих параметров спектрограмм и мел-частотных кепстральных коэффициентов, сгенерированных на основе аудиозаписей речи с наложенной речеподобной помехой типа «речевой хор», для формирования обучающей выборки, используемой при обучении сверточной нейронной сети. Определены ключевые параметры архитектуры сверточной нейронной сети, а также сформулированы требования к набору данных, необходимому для ее обучения. В ходе исследования варьировался один из параметров обучающей выборки с целью выявления наиболее подходящих значений. По итогам анализа установлено, что наилучшие результаты в решении данной задачи достигаются при представлении данных в виде спектрограмм. В перспективе планируется расширение набора данных за счет увеличения количества дикторов.
Бесплатно
К вопросу применения туманных вычислений в интеллектуальных транспортных системах
Статья научная
В условиях стремительного развития технологий и увеличения числа автомобилей интеллектуальные транспортные системы становятся неотъемлемым инструментом для создания более эффективной, комфортной и устойчивой городской среды. Данная работа посвящена проектированию архитектуры транспортной системы на основе стандарта V2S и концепции туманных вычислений в целях снижения времени задержки в передаче данных, улучшения оперативности принятия решений и повышения надежности управления трафиком. Для обоснования эффективности применения предлагаемого подхода проводится имитационное моделирование облачной и туманной архитектуры системы интернета вещей. В работе анализируются ключевые параметры транспортной системы, такие как задержка передачи данных, нагрузка на серверные мощности, а также экономическая эффективность. Результаты моделирования показывают, что туманные вычисления значительно снижают задержки, но требуют больше вычислительных ресурсов, тогда как облачная архитектура минимизирует нагрузку на серверы, хотя может характеризоваться задержками. Исследование подчеркивает важность выбора подходящей архитектуры в зависимости от требований к скорости обработки и ресурсам сети.
Бесплатно
Статья научная
В статье рассмотрены методы автоматической обработки электрокардиосигнала. Предлагаются пути расширения списка диагностируемых заболеваний за счет анализа формы зубца P, а также повышения точности обнаружения поздних потенциалов желудочков сердца. Описываются алгоритмы классификации QRS-комплекса по форме на основе оценки взаимной ковариации и оптимальной оценки параметров P-зубца на основе статистических моделей.
Бесплатно
Комбинированный метод настройки гиперпараметров математической модели
Статья научная
Автоматизация процессов обработки данных является важным направлением в области информационных технологий. Основное внимание исследователей, как правило, сосредоточено на обучении интеллектуальных систем. Одним из ключевых аспектов упомянутого процесса является подбор гиперпараметров моделей. В работе рассмотрен комбинированный метод настройки гиперпараметров классификационной математической модели. Он совмещает в себе возможности двух известных подходов: полного и ограниченного переборов. Сначала для поиска предварительной оценки максимума значения метрики качества модели применяется первый из них. Далее посредством второго создается окончательная оценка достижимого качества и формируется список сочетаний значений гиперпараметров, максимизирующих эффективность классификатора. Проверка метода осуществлена посредством авторского программного обеспечения, созданного с применением алгоритма стохастического градиентного спуска. Полученные результаты свидетельствуют об эффективности предложенного метода.
Бесплатно
Комплексный анализ и имитационное моделирование загрязнений атмосферного воздуха города Самары
Статья научная
В статье предложено системное оценивание эффективности природоохранных мероприятий методами математического моделирования. Проведено имитационное моделирование и комплексный анализ эффективности финансовых вложений, обеспечивающих снижение уровня загрязнения окружающей среды на примере крупнейшего промышленного региона России - города Самары.
Бесплатно
Статья научная
В работе представлены методы и средства модернизации технологических СВЧ установок обработки сложных углеводородов и их производных, основанные на использовании оптоэлектронных информационных технологий в каналах мониторинга и предназначенные для решения задач контроля завершенности процессов СВЧ обработки по заданным критериям качества.
Бесплатно
Статья научная
В статье рассматривается проблема применения искусственного интеллекта для организации управления системами связи с подвижными объектами. Предложено решение по применению агентов искусственного интеллекта, которые взаимодействуют с окружением в виде систем подвижной связи с учетом контекста управления и автономности маневренных объектов. Новизна предлагаемого подхода заключается в применении семантики для выражения смыслового содержания команд и контекста управления, что позволяет использовать различные способы коммуникации между агентами с помощью семантической сети и в перспективе применять как языковые модели, так и голосовое управление подвижными объектами с генерацией новых команд на основе машинного обучения. Проведено исследование и определена концептуальная модель агентов искусственного интеллекта для управления, отличающаяся использованием двухуровневой иерархической схемы агентов с разными системными ролями в контексте взаимодействия с окружением и использованием сценарного подхода для управления знаниями. Рассмотрены имеющиеся аналоги агентов искусственного интеллекта, обозначены их отличия по сравнению с предлагаемой концептуальной моделью. Разработана классификация агентов искусственного интеллекта для управления системами связи с подвижными объектами с точки зрения их свойств и коммуникации с окружением. Приведен пример разработанных запросов прикладного сценария использования знаний и результатов при обращении агентов искусственного интеллекта к системе управления знаниями по обслуживанию и применению телекоммуникаций. Использование предлагаемой модели позволяет перейти к управлению на основе знаний с использованием агентов искусственного интеллекта.
Бесплатно
Концепция ИСУП для усовершенствования управления распределением трудовых ресурсов в IT-компании
Статья научная
В данной статье предлагается концепция использования информационной системы управления проектами (ИСУП) для повышения эффективности деятельности IT-компании. Как показывает анализ, наиболее сложной и критичной выступает задача управления трудовыми ресурсами, от которой напрямую зависит успех IT-компании. Для решения задачи распределения сотрудников предлагается использовать методы нечеткой логики.
Бесплатно
Статья научная
Статья посвящена изучению алгоритмов управления манипуляционными роботами для выполнения сложных технологических операций на предприятии с целью оптимизации продолжительности рабочего процесса. В современной бизнес-среде для достижения максимальной эффективности управления производством в условиях жесткой конкуренции предприятиям необходимо постоянно совершенствовать способы автоматизации рабочих процессов с помощью роботов и искусственного интеллекта. Авторы статьи подробно рассматривают реальные проблемы, с которыми сталкиваются манипуляционные роботы при выполнении сложных операций в промышленной среде. В статье рассматриваются различные подходы к управлению манипуляционными роботами. К таким подходам относятся метод адаптивного управления, метод программного управления, метод сенсорного управления, метод коллаборативного управления. Применение искусственного интеллекта в управлении манипуляционными роботами позволяет принимать решения на основе анализа большого объема данных, обучаться на полученном опыте и адаптироваться к условиям окружающей среды.
Бесплатно
Статья научная
В статье рассмотрены проблемы совершенствования управления социальными и экономическими процессами (СЭП) современной телекоммуникационной компании в рамках предоставления корпоративным и частным клиентам Internet-услуг. Выделены основные задачи, требующие решения в рамках рассматриваемого совершенствования: определение наиболее эффективной структуры СЭП и алгоритмов управления ими.
Бесплатно
Математическая модель ЦОВ с учетом повторных вызовов
Статья научная
В статье приведена математическая модель функционирования центра обслуживания вызовов. Модель разрабатывалась для расчета вероятностно-временных характеристик, влияющих на эффективность работы центра обслуживания вызовов. Получены формулы для определения значений среднего времени нахождения вызова в точке входа при поступлении первичного и повторного вызовов, формулы для определения величины служебной нагрузки на операторов первого и второго уровня первичными и повторными вызовами. Приведен график зависимости вероятности потерь вызовов от интенсивности отказа в обслуживании из-за нетерпеливости абонентов, недопустимого значения времени ожидания и повторных вызовов.
Бесплатно
Машинное обучение агентов искусственного интеллекта на ассоциативно-гетерархической памяти
Статья научная
Обработка естественного языка является крайне важной задачей для всей области искусственного интеллекта. Авторами для решения этой задачи был предложен новый математический формализм - ассоциативно-гетерархическая память, основанная на понятии гиперграфа. Машинное обучение - повсеместно используемый метод искусственного интеллекта, особенно если человек при просмотре данных не может определить закономерности и периодичность выводимых значений. Именно для таких задач лучше всего применимо машинное обучение. Кассоциативно-гетерархической памяти также применимо машинное обучение, которое позволяет посредством нескольких методов (обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением) оптимизировать работу агентов искусственного интеллекта, основанных на ассоциативно-гетерархической памяти, и выполнять необходимые задачи. Выход же таких программ является семантическим или логическим. Таким образом, машинное обучение является важной частью всей структуры ассоциативно-гетерархической памяти. Эта статья посвящена взаимодействию ассоциативно-гетерархической памяти с методами машинного обучения. В дальнейшем авторский коллектив планирует написать дополнительную статью, рассматривающую метод вывода с помощью фокуса активации. Статья будет интересна специалистам в сфере искусственного интеллекта и математикам.
Бесплатно
Машинное обучение для прогнозирования трафика в сети LTE
Статья научная
Прогнозирование сетевого трафика играет ключевую роль в организации управления ресурсами и планировании развития современных телекоммуникационных сетей. Традиционно прогнозирование трафика строилось на основе статистических авторегрессионных моделей, которые устанавливали корреляционные связи между текущими объемами трафика и его возможными будущими значениями. Однако данные модели имеют сущест венные ограничения, в частности, большинство из них применимы только к стационарным статистическим данным, что сужает их область применения до сетей простой структуры со стабильными во времени объемами потребляемого трафика. Большинство современных сетей имеют сложную структуру и подвержены быстрым изменениям потоков трафика. Для преодоления ограничений традиционных моделей и улучшения прогнозирования в последнее время предпринимаются активные усилия по использованию технологий машинного обучения. В статье рассмотрены основные методы машинного обучения на основе искусственных нейронных сетей в сравнении с традиционными статистическими подходами, а также их практическое применение для прогнозирования трафика в LTE-сети.
Бесплатно
