Статьи журнала - Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН)
Все статьи: 225
Статья
В интернете «фейковые новости» - это распространенное явление, которое часто беспокоит общество, поскольку содержит заведомо ложную информацию. Проблема активно исследовалась с использованием обучения с учителем для автоматического обнаружения фейковых новостей. Хотя точность растет, она по-прежнему ограничивается идентификацией ложной информации через каналы на социальных платформах. Это исследование направлено на повышение надежности обнаружения фейковых новостей на платформах социальных сетей путем изучения новостей с неизвестных доменов. Особенно трудно обнаружить и предотвратить распространение информации в социальных сетях во Вьетнаме, потому что все имеют равные права на использование интернета для разных целей. Эти люди имеют доступ к нескольким платформам социальных сетей. Любой пользователь может публиковать или распространять новости через онлайн-платформы. Эти платформы не пытаются проверять пользователей, их местоположение или содержимое их новостей. В результате некоторые пользователи пытаются распространять через эти платформы фейковые новости для пропаганды против отдельного лица, общества, организации или политической партии. Мы предложили проанализировать и разработать модель распознавания фейковых новостей с использованием глубокого обучения (называемого AAFNDL). Метод выполнения работы: 1) во-первых, анализируем существующие методы, такие как представление двунаправленного кодировщика от преобразователя (BERT); 2) приступаем к построению модели для оценки; 3) подходим к применению некоторых современных методов к модели, таких как метод глубокого обучения, метод классификатора и т.д., для классификации ложной информации. Эксперименты показывают, что наш метод может улучшить результаты на 8,72% по сравнению с другими методами.
Бесплатно
Статья
Описываемые в статье исследования направлены на развитие методов составления расписаний. Принципиальным недостатком существующих методов смешано- целочисленного линейного программирования в применении к рассматриваемым задачам является то, что они слишком требовательны к объемам оперативной памяти. Сложность же применения процедур локального поиска к подобным задачам высокой размерности состоит в разработке эффективного способа нахождения приемлемого первоначального приближения и определении функции перехода в соседнее состояние, которая бы позволила достаточно быстро достичь оптимума. В теории исследования операций добавление к задаче дополнительных условий может привести к принципиальному изменению используемой схемы решения задачи. Предлагаемые в статье методы реализованы в рамках парадигмы программирования в ограничениях, что позволяет более экономно с точки зрения оперативной памяти представлять зависимости предметной области, а также обеспечивает возможность поэтапного учета разнородных условий задачи без принципиального изменения схемы поиска решений. Существенная часть исследований посвящена использованию методов логического вывода на ограничениях для снижения размерности пространства поиска и ускорения процесса вычислений. Подход к составлению расписаний проиллюстрирован на задаче оптимизации планирования открытых горных работ, которую впервые предложено решать как задачу удовлетворения ограничений. Для нахождения первого допустимого решения предложен метод «жадного» поиска, результат применения которого затем может быть улучшен с помощью разработанного гибридного метода. Оба метода опираются на оригинальные процедуры вывода на ограничениях. Предложенный подход доказал свою эффективность для блочных моделей размерностью в десятки и сотни тысяч блоков.
Бесплатно
H-Detect: алгоритм раннего выявления гидроцефалии
Статья
Гидроцефалия - это заболевание центральной нервной системы, которое чаще всего поражает младенцев и детей ясельного возраста. Оно начинается с аномального накопления спинномозговой жидкости в желудочковой системе головного мозга. Следовательно, жизненно важной становится ранняя диагностика, которая может быть выполнена с помощью компьютерной томографии (КТ), одного из наиболее эффективных методов диагностики гидроцефалии (КТ), при котором становится очевидным увеличение желудочковой системы. Однако большинство оценок прогрессирования заболевания основаны на оценке рентгенолога и физических показателях, которые являются субъективными, отнимающими много времени и неточными. В этой статье разрабатывается автоматическое прогнозирование с использованием фреймворка H-detect для повышения точности прогнозирования гидроцефалии. В этой статье используется этап предварительной обработки для нормализации входного изображения и удаления нежелательных шумов, что может помочь легко извлечь ценные признаки. Выделение признаков осуществляется путем сегментации изображения на основе определения границ с использованием треугольных нечетких правил. Таким образом, выделяется точная информация о природе ликвора внутри мозга. Эти сегментированные изображения сохраняются и снова передаются алгоритму CatBoost. Обработка категориальных признаков позволяет ускорить обучение. При необходимости детектор переобучения останавливает обучение модели и, таким образом, эффективно прогнозирует гидроцефалию. Результаты демонстрируют, что новая стратегия H-detect превосходит традиционные подходы.
Бесплатно
Статья
Проблема обучения глубоких нейронных сетей на малых выборках особенно актуальна для медицинских задач. В работе рассматривается влияние попиксельной разметки значимых объектов на изображении, в дополнении к истинной метке класса, на качество решения задачи классификации. Для достижения лучших результатов классификации на малых выборках предлагается мультизадачная архитектура Unet-boosted classifier (UBC), обучаемая одновременно для решения задач классификации и семантической сегментации. В качестве исследуемого набора данных используются МРТ-снимки пациентов c доброкачественной глиомой и глиобластомой, взятые из открытого набора данных BraTS 2019. В качестве входа рассматривается один горизонтальный срез МРТ-изображения, содержащий глиому (всего 380 кадров в обучающей выборке), в качестве выхода – вероятность глиобластомы. В качестве базового решения используется ResNet34, обученный без аугментаций с функцией потерь на основе взаимной энтропии (CrossEntropyLoss). В качестве альтернативного решения используется UBC-ResNet34 – тот же ResNet34 усиленный декодером, построенным по принципу U-Net, и предсказывающим положение глиомы. В качестве дополнительной функции потерь используется сглаженный коэффициент Соренсена-Дайса (DiceLoss). Результаты на тестовой выборке: доля правильных ответов (accuracy) для базовой модели составила 0.71, для альтернативной – 0.81, коэффициент Дайса (Dice score) при этом составил 0.77. Таким образом, глубокую модель можно качественно обучить даже на небольшом наборе данных, используя предложенную архитектуру и добавив в разметку информацию о пораженных тканях в виде семантической маски. Предлагаемый подход потенциально может быть полезен и в любых других задачах классификации изображений с ограниченным набором данных.
Бесплатно
Статья
Устройства Интернета вещей играют важнейшую роль в современном мире во многих отношениях, поскольку они обеспечивают поддержку для зондирования окружающей среды, автоматизации и ответственного сохранения ресурсов. В «умном» мире повсеместное присутствие устройств Интернета вещей в повседневной жизни неизбежно. Широкое использование устройств Интернета вещей привлекает к себе любопытные взгляды злонамеренных хакеров. Несмотря на то, что существует несколько систем и протоколов безопасности, доступных для обычных беспроводных сетей, наблюдается необходимость в разработке современного механизма безопасности исключительно для сетевых сред Интернета вещей. Эта работа представляет улучшения безопасности сетей Интернета вещей. В ней собраны три специализированных способа для достижения более высоких показателей безопасности в сетевых средах Интернета вещей. Fast Fuzzy Anomaly Detector, Legacy Naïve Bayes Attack Classifiers и Variable Security Schemer of Rivest-Shamir-Adleman algorithm – это новые модули, представленные в этой работе, сокращенно ASORI. Уникальные преимущества встроенного механизма сертификации Интернета вещей и выбор динамической стратегии безопасности являются новшествами, представленными в данной работе. Модель ASORI была проверена с использованием промышленного стандартного симулятора сети OPNET для обеспечения улучшенной безопасности наряду с существенными улучшениями параметров производительности сети.
Бесплатно
Алгоритм и технические решения динамического конфигурирования клиент-серверных вычислительных сетей
Статья
Проанализированы основные факторы, обуславливающие расширение возможностей и повышение результативности сетевой разведки по идентификации состава и структуры клиент-серверных вычислительных сетей вследствие стационарности их структурно-функциональных характеристик. Вскрытые особенности защиты клиент-серверных вычислительных сетей, основанных на реализации принципов пространственного обеспечения безопасности, а также формализация и внедрение множества запрещающих регламентов обосновывают актуальность задачи динамического управления структурно-функциональными характеристиками клиент-серверных вычислительных сетей, функционирующих в условиях сетевой разведки. Представлена математическая модель, позволяющая находить оптимальные режимы динамического конфигурирования структурно-функциональных характеристик клиент-серверных вычислительных сетей для различных ситуаций. Приведены результаты расчетов. Представлен алгоритм решения задачи динамической конфигурации структурно-функциональных характеристик клиент-серверной вычислительной сети, обеспечивающий уменьшение времени достоверности добываемых сетевой разведкой данных. Показаны результаты практических испытаний разработанного на основе алгоритма динамического конфигурирования клиент-серверных вычислительных сетей программного обеспечения. Полученные результаты свидетельствуют, что использование представленного решения по динамическому конфигурированию клиент-серверных вычислительных сетей позволяет повысить результативность защиты за счет изменения структурно-функциональных характеристик клиент-серверных вычислительных сетей в рамках нескольких подсетей. При этом достигнуто поддержание критически важных соединений, а интервалы времени изменения структурно-функциональных характеристик адаптивны к условиям функционирования и действиям злоумышленника. Новизна разработанной модели заключается в применении математического аппарата теории марковских случайных процессов и решении уравнений Колмогорова для обоснования выбора режимов динамического конфигурирования структурно-функциональных характеристик клиент-серверных вычислительных сетей. Новизна разработанного алгоритма состоит в применении модели динамического конфигурирования структурно-функциональных характеристик клиент-серверных вычислительных сетей для динамического управления структурно-функциональными характеристиками клиент-серверной вычислительной сети в условиях сетевой разведки.
Бесплатно
Алгоритм классификации вьетнамского текста с использованием долгой краткосрочной памяти и Word2Vec
Статья
В условиях текущей четвертой промышленной революции вместе с развитием компьютерных технологий увеличивается и количество текстовых данных. Следует понимать природу и характеристики этих данных, чтобы применять необходимые методологии. Автоматическая обработка текста экономит время и ресурсы существующих систем. Классификация текста является одним из основных приложений обработки естественного языка с использованием таких методов, как анализ тональности текста, разметка данных и так далее. В частности, недавние достижения в области глубокого обучения показывают, что эти методы хорошо подходят для классификации документов. Они продемонстрировали свою эффективность в классификации англоязычных текстов. Однако по проблеме классификации вьетнамских текстов существует не так много исследований. Последние созданные модели глубокого обучения для классификации вьетнамского текста показали заметные улучшения, но тем не менее этого недостаточно. Предлагается автоматическая система на основе длинной краткосрочной памяти и Word2Vec моделей, которая повышает точность классификации текстов. Предлагаемая модель продемонстрировала более высокие результаты классификации вьетнамских текстов по сравнению с другими традиционными методами. При оценке данных вьетнамского текста предлагаемая модель показывает точность классификации более 90%, поэтому может быть использована в реальном приложении.
Бесплатно
Статья
Данная статья посвящена проблеме автоматизации этапа объединения скважин в кусты, рассматриваемого в рамках процесса проектирования разработки нефтяных месторождений. Решение задачи объединения скважин в кусты заключается в определении наилучшего расположения кустовых площадок и распределения скважин по кустам, при которых будут минимизированы затраты на разработку и обслуживание нефтяного месторождения, а ожидаемый дебит максимизирован. Одним из используемых на сегодняшний день подходов является применение оптимизационных алгоритмов. При этом данная задача влечет за собой учет технологических ограничений при поиске оптимального варианта разработки нефтяного месторождения, обоснованным в том числе действующими в отрасли регламентами, а именно минимальное и максимальное допустимое количество скважин в кусте, а также минимально допустимое расстояние между двумя кустовыми площадками. Использование алгоритмов оптимизации не всегда гарантирует оптимальный результат, при котором соблюдаются все заданные ограничения. В рамках данного исследования предложен алгоритм, который позволяет обрабатывать получаемые проектные решения с целью устранения нарушенных ограничений на этапе оптимизации. Алгоритм последовательно решает следующие проблемы: нарушение ограничений на сверхмалое и сверхбольшое количество скважин в кусте; несоответствие числа кустов с заданным; нарушение ограничения на сверхблизкое расположение кустов. Для исследования эффективности разработанного подхода был проведен вычислительный эксперимент на трех сгенерированных синтетических месторождениях с разной геометрией. В рамках эксперимента сравнивалось качество работы оптимизационного метода и предложенного алгоритма, который является надстройкой к оптимизационному. Сравнение проводилось на различных значениях мощности оптимизации, которое обозначает максимальное количество запусков целевой функции. Оценка качества работы сравниваемых подходов определяется величиной штрафа, которая обозначает степень нарушения значений основных ограничений. Критериями эффективности в данной работе являются: среднее значение, среднеквадратичное отклонение, медиана, минимальное и максимальное значения величины штрафа. За счет использования данного алгоритма величина штрафа для первого и третьего месторождений в среднем уменьшается соответственно до 0.04 и 0.03, а для второго месторождения алгоритм позволил получить проектные решения без нарушения ограничений. По результатам проведенного исследования сделано заключение относительно эффективности применения разработанного подхода при решении задачи разработки нефтяных месторождений.
Бесплатно
Алгоритм оптимизации извлечения ключевых слов на основе применения лингвистического парсера
Статья
В данной статье представлено аналитическое исследование особенностей двух типов парсинга, а именно синтаксический анализ составляющих (constituency parsing) и синтаксический анализ зависимостей (dependency parsing). Также в рамках проведенного исследования разработан алгоритм оптимизации извлечения ключевых слов, отличающийся применением функции извлечения именных фраз, предоставляемой парсером, для фильтрации неподходящих фраз. Алгоритм реализован с помощью трех разных парсеров: SpaCy, AllenNLP и Stazna. Эффективность предложенного алгоритма сравнивалась с двумя популярными методами (Yake, Rake) на наборе данных с английскими текстами. Результаты экспериментов показали, что предложенный алгоритм с парсером SpaCy превосходит другие алгоритмы извлечения ключевых слов с точки зрения точности и скорости. Для парсера AllenNLP и Stanza алгоритм так же отличается точностью, но требует гораздо большего времени выполнения. Полученные результаты позволяют более детально оценить преимущества и недостатки изучаемых в работе парсеров, а также определить направления дальнейших исследований. Время работы парсера SpaCy значительно меньше, чем у двух других парсеров, потому что парсеры, которые используют переходы, применяют детерминированный или машинно-обучаемый набор действий для пошагового построения дерева зависимостей. Они обычно работают быстрее и требуют меньше памяти по сравнению с парсерами, основанными на графах, что делает их более эффективными для анализа больших объемов текста. С другой стороны, AllenNLP и Stanza используют модели парсинга на основе графов, которые опираются на миллионы признаков, что ограничивает их способность к обобщению и замедляет скорость анализа по сравнению с парсерами на основе переходов. Задача достижения баланса между точностью и скоростью лингвистического парсера является открытой темой, требующей дальнейших исследований в связи с важностью данной проблемы для повышения эффективности текстового анализа, особенно в приложениях, требующих точности при работе в реальном масштабе времени. С этой целью авторы планируют проведение дальнейших исследований возможных решений для достижения такого баланса.
Бесплатно
Статья
Автоматический синтаксический анализ предложения — одна из важных задач компьютерной лингвистики. В настоящее время для русского языка отсутствуют общедоступные и пригодные для практического применения анализаторы синтаксической структуры. Создание таких анализаторов «с нуля» требует составления корпуса деревьев, размеченного в соответствии с заданной формальной грамматикой, что представляет собой крайне трудоёмкую задачу. Однако, поскольку для русского языка существует несколько анализаторов синтаксических связей, представляется полезным использовать результаты их работы для анализа синтаксической структуры предложений. В настоящей работе предлагается алгоритм, позволяющий построить дерево синтаксических единиц русскоязычного предложения по данному дереву синтаксических связей. Алгоритм использует грамматику, сформулированную в соответствии с классическим справочником Д.Э. Розенталя. Приведены результаты экспериментов по оценке качества работы предложенного алгоритма на корпусе из 300 предложений на русском языке. 200 предложений были выбраны из вышеупомянутого справочника и 100 из открытого корпуса публицистических текстов OpenCorpora. В ходе экспериментов предложения подавались на вход анализаторов из состава библиотек Stanza, SpaCy и Natasha, после чего полученные деревья синтаксических связей обрабатывались предложенным алгоритмом. Полученные в результате обработки деревья синтаксических единиц сравнивались с размеченными вручную экспертами-филологами. Наилучшее качество было получено при использовании анализатора синтаксических связей из библиотеки Stanza: F1-мера построения синтаксических единиц составила 0.85, а точность определения членов предложения — 0.93, чего должно быть достаточно для решения многих практических задач в таких областях, как извлечение событий, информационный поиск, анализ тональности.
Бесплатно
Статья
Методы машинного обучения и цифровой обработки сигналов применяются в различных отраслях, в том числе при анализе и классификации сейсмических сигналов поверхностных источников. Разработанный алгоритм анализа типов волн позволяет автоматически идентифицировать и, соответственно, отделять приходящие сейсмические волны на основе их характеристик. Для выделения типов волн используется сейсмический измерительный комплекс, определяющий характеристики граничных волн поверхностных источников с использованием специальных молекулярно-электронных датчиков угловых и линейных колебаний. Представлены результаты работы алгоритма обработки данных, получаемых по методике сейсмических наблюдений, использующей спектральный анализ на основе вейвлета Морле. Также в работе описан алгоритм классификации источников сигнала, определения расстояния и азимута до пункта возбуждения поверхностных волн, рассмотрено использование статистических характеристик и MFCC (Мел-частотные кепстральные коэффициенты) параметров, а также их совместное применение. При этом в качестве статистических характеристик сигнала были использованы следующие: дисперсия, коэффициент эксцесса, энтропия и среднее значение, а в качестве метода машинного обучения был выбран градиентный бустинг; в качестве метода определения расстояния до источника сигнала применен метод машинного обучения на основе градиентного бустинга с применением статистических и MFCC параметров. Обучение проводилось на тестовых данных на основе выделенных особенных параметрах сигналов источников сейсмического возбуждения поверхностных волн. С практической точки зрения, новые методы сейсмических наблюдений и анализа граничных волн позволяют решить проблему обеспечения плотной расстановки датчиков в труднодоступных местах, устранить недостаток знаний в алгоритмах обработки данных сейсмических сенсоров угловых движений, выполнить классификацию и систематизацию источников, повысить точность прогнозирования, реализовать алгоритмы локации и сопровождения источников. Целью работы стало создание алгоритмов обработки сейсмических данных для классификации источников сигнала, определения расстояния и азимута до пункта возбуждения поверхностных волн.
Бесплатно
Алгоритмы первичного анализа локальных объектов флуоресценции в секвенаторе ДНК «Нанофор СПС»
Статья
В секвенаторе ДНК «Нанофор СПС», разработанном в Институте аналитического приборостроения РАН, реализован метод массового параллельного секвенирования для расшифровки последовательности нуклеиновых кислот. Этот метод позволяет определять последовательность нуклеотидов в ДНК или РНК, содержащих от нескольких сотен до сотен миллионов звеньев мономеров. Таким образом, имеется возможность получения подробной информации о геноме различных биологических объектов, в том числе человека, животных и растений. Важнейшей частью этого прибора является программное обеспечение, без которого невозможно решение задач по расшифровке генома. Выходными данными оптической детекции в секвенаторе являются набор изображений по четырем каналам, соответствующим типам нуклеотидов: A, C, G, T. С помощью специального программного обеспечения определяется положение молекулярных кластеров и их интенсивностные характеристики вместе с параметрами окружающего фона. В ходе создания программного обеспечения прибора были разработаны алгоритмы и программы обработки сигналов флуоресценции, рассмотренные в работе. Также, для отладки и тестирования рабочих программ созданы модели построения изображений, аналогичных реальным данным, получаемым в ходе работы секвенатора. Данные модели позволили получить значительный массив информации без запуска дорогостоящих экспериментов. За последние годы достигнуты значительные успехи в области машинного обучения, в том числе и в области биоинформатики, что привело к реализации наиболее распространенных моделей и возможности их применения для практических задач. Однако, если на этапе вторичного анализа биоинформационных данных эти методы широко зарекомендовали себя, то их потенциал для первичного анализа остается недостаточно раскрытым. В данной работе особое внимание уделяется разработке и внедрению методов машинного обучения для первичного анализа оптических изображений сигналов флуоресценции в реакционных ячейках. Описаны методы кластеризации и их апробация на моделях и на изображениях, полученных на приборе. Цель этой статьи – продемонстрировать возможности алгоритмов первичного анализа сигналов флуоресценции, получающихся в процессе секвенирования на приборе «Нанофор СПС». В работе описаны основные задачи анализа сигналов флуоресценции и сравниваются традиционные методы их решения с использованием технологий машинного обучения.
Бесплатно
Алгоритмы планирования траекторий в двумерной среде с препятствиями
Статья
В данной статье предложены алгоритмы планирования и управления движением мобильного робота в двухмерной стационарной среде с препятствиями. Задача состоит в том, чтобы сократить длину запланированного пути, учесть динамические ограничения робота и получить плавную траекторию. Для учета динамических ограничений мобильного робота на карту добавляются виртуальные препятствия, перекрывающие невыполнимые участки движения. Такой способ учета динамических ограничений позволяет использовать картографические методы без увеличения их сложности. В качестве алгоритма глобального планирования используется модифицированная версия алгоритма быстрого исследования случайных деревьев (Multi parent nodes RRT – MPN-RRT). В этом алгоритме, в отличие от оригинальной версии, используется несколько родительских узлов, что уменьшает длину запланированной траектории по сравнению с исходной версией RRT с одним узлом. Кратчайший путь на построенном графе находится с помощью алгоритма оптимизации муравьиной колонии. Методами численного моделирования показано, что использование двух родительских узлов позволяет уменьшить среднюю длину пути для городской среды с низкой плотностью застройки. Для решения проблемы медленной сходимости алгоритмов, основанных на случайном поиске и сглаживании путей, алгоритм RRT дополнен алгоритмом локальной оптимизации. Алгоритм RRT ищет глобальный путь, который сглаживается и оптимизируется итеративным локальным алгоритмом. Алгоритмы управления нижнего уровня, разработанные в этой статье, автоматически уменьшают скорость робота при приближении к препятствиям или повороте. Общая эффективность разработанных алгоритмов продемонстрирована методами численного моделирования с использованием большого количества экспериментов.
Бесплатно
Статья
В работе представлено применение алгоритма статистического анализа данных разновременной мультиспектральной аэрофотосъемки с целью выявления участков исторического антропогенного воздействия на природную среду. Исследуемый участок расположен на окраине поселка городского типа Знаменка (Знаменский район Тамбовской области) в лесостепной зоне с типичными черноземными почвами, где во второй половине XIX – начале XX вв. были расположены пашни. Признаком для выявления следов исторического антропогенного воздействия может быть растительность, возникшая в результате вторичной сукцессии на заброшенных участках. Отличительной особенностью такой растительности от окружающей природной среды является ее тип, возраст и плотность произрастания. Таким образом, задача обнаружения границ антропогенного воздействия по мультиспектральным изображениям сводится к задаче классификации растительности. Исходными данными являлись результаты разновременной мультиспектральной съемки в зеленом (Green), красном (Red), краевом красном (RedEdge) и ближнем инфракрасном (NIR) спектральных диапазонах. На первом этапе алгоритма предполагается вычисление текстурных признаков Харалика по данным мультиспектральной съемки, на втором этапе – уменьшение количества признаков методом главных компонент, на третьем – сегментация изображений на основе полученных признаков методом k-means. Эффективность предложенного алгоритма показана при сопоставлении результатов сегментации с эталонными данными исторических картографических материалов. Полученный результат сегментации отражает не только конфигурацию участков анотропогенно-преобразованной природной среды, но и особенности зарастания заброшенной пашни, поскольку исследование разновременных мультиспектральных снимков позволяет более полно охарактеризовать и учесть динамику наращивания фитомассы в разные периоды вегетации.
Бесплатно
Анализ и визуализация данных в задачах многокритериальной оптимизации проектных решений
Статья
Накопление данных о процессах управления проектами и типовых решениях сделало актуальными исследования, связанные с применением методов инженерии знаний для многокритериального поиска вариантов, которые задают оптимальные настройки параметров проектной среды. Цель: разработка методики поиска и визуализации групп проектов, которые могут быть оценены на основе концепции доминирования и интерпретироваться в терминах проектных переменных и показателей эффективности. Методы: обогащение выборки с сохранением неявной связи между проектными переменными и показателями эффективности осуществляется с помощью прогнозирующей нейросетевой модели. Для обнаружения фронта Парето в многомерном критериальном пространстве используется набор генетических алгоритмов. Онтология проектов определяется после кластеризации вариантов в пространстве решений и преобразования кластерной структуры в критериальное пространство. Автоматизация поиска в многомерном пространстве зоны наибольшей кривизны фронта Парето, определяющей равновесные проектные решения, их визуализация и интерпретация осуществляются с помощью плоского дерева решений. Результаты: плоское дерево строится при любой размерности критериального пространства и имеет структуру, которая имеет топологическое соответствие с проекциями разделяемых образов кластеров из многомерного пространства на плоскость. Для различных видов преобразований и корреляций между показателями эффективности и проектными переменными показано, что участки наибольшей кривизны фронта Парето определяются либо содержимым целого кластера, либо частью вариантов, представляющих “лучший” кластер. Если на плоском дереве к правому верхнему углу примыкает неразделенный прямоугольник кластера, то его представители в критериальном пространстве хорошо отделены от остальных кластеров и при максимизации показателей эффективности наиболее приближены к идеальной точке. Все представители такого кластера являются эффективными решениями. Если кластер-победитель содержит внутри дерева решений доминируемые варианты, то “лучший” кластер представляют оставшиеся варианты, которые задают оптимальные настройки проектных переменных. Практическая значимость: предложенная методика поиска и визуализации групп проектов может найти применение при выборе условий ресурсного и организационно-экономического моделирования проектной среды, обеспечивающих оптимизацию рисков, стоимостных, функциональных и временных критериев.
Бесплатно
Статья
В статье представлен аналитический обзор исследований в области аффективных вычислений. Это направление является составляющей искусственного интеллекта, и изучает методы, алгоритмы и системы для анализа аффективных состояний человека при его взаимодействии с другими людьми, компьютерными системами или роботами. В области интеллектуального анализа данных под аффектом подразумевается проявление психологических реакций на возбуждаемое событие, которое может протекать как в краткосрочном, так и в долгосрочном периоде, а также иметь различную интенсивность переживаний. Аффекты в рассматриваемой области разделены на 4 вида: аффективные эмоции, базовые эмоции, настроение и аффективные расстройства. Проявление аффективных состояний отражается в вербальных данных и невербальных характеристиках поведения: акустических и лингвистических характеристиках речи, мимике, жестах и позах человека. В обзоре приводится сравнительный анализ существующего информационного обеспечения для автоматического распознавания аффективных состояний человека на примере эмоций, сентимента, агрессии и депрессии. Немногочисленные русскоязычные аффективные базы данных пока существенно уступают по объему и качеству электронным ресурсам на других мировых языках, что обуславливает необходимость рассмотрения широкого спектра дополнительных подходов, методов и алгоритмов, применяемых в условиях ограниченного объема обучающих и тестовых данных, и ставит задачу разработки новых подходов к аугментации данных, переносу обучения моделей и адаптации иноязычных ресурсов. В статье приводится описание методов анализа одномодальной визуальной, акустической и лингвистической информации, а также многомодальных подходов к распознаванию аффективных состояний. Многомодальный подход к автоматическому анализу аффективных состояний позволяет повысить точность распознавания рассматриваемых явлений относительно одномодальных решений. В обзоре отмечена тенденция современных исследований, заключающаяся в том, что нейросетевые методы постепенно вытесняют классические детерминированные методы благодаря лучшему качеству распознавания состояний и оперативной обработке большого объема данных. В статье рассматриваются методы анализа аффективных состояний. Преимуществом использования многозадачных иерархических подходов является возможность извлекать новые типы знаний, в том числе о влиянии, корреляции и взаимодействии нескольких аффективных состояний друг на друга, что потенциально влечет к улучшению качества распознавания. Приводятся потенциальные требования к разрабатываемым системам анализа аффективных состояний и основные направления дальнейших исследований.
Бесплатно
Анализ мер центральности узлов сетей на основе метода главных компонент
Статья
Анализ сетей разнообразной природы, которыми являются сети цитирования, а также социальные или информационно-коммуникационные сети, включает изучение топологических свойств, позволяющих оценивать взаимосвязи между узлами сети и различные характеристики, такие как плотность и диаметр сети, связанные подгруппы узлов и тому подобное. Для этого сеть представляется в виде графа – совокупности вершин и ребер между ними. Одной из важнейших задач анализа сетей является оценивание значимости узла (или в терминах теории графов – вершины). Для этого разработаны различные меры центральности, позволяющие оценить степень значимости вершин сетевого графа в структуре рассматриваемой сети. Существующее многообразие мер центральности порождает проблему выбора той, которая наиболее полно описывает значимость центральность узла. Актуальность работы обусловлена необходимостью анализа мер центральности для определения значимости вершин, что является одной из основных задач изучения сетей (графов) в практических приложениях. Проведенное исследование позволило с использованием метода главных компонент среди известных мер центральности выявить коллинеарные меры, которые в дальнейшем можно исключать из рассмотрения. Это позволяет уменьшить вычислительную сложность расчетов, что особенно важно для сетей с большим числом узлов, и повысить достоверность интерпретации получаемых результатов при оценивании значимости узла в рамках анализируемой сети при решении практических задач. Выявлены закономерности представления различных мер центральности в пространстве главных компонент, что позволяет классифицировать их с точки зрения близости образов узлов сети, формируемых в определяемом применяемыми мерами центральности пространстве.
Бесплатно
Статья
Нейросетевой подход к ИИ, получивший особенно широкое распространение в последнее десятилетие, обладает двумя существенными ограничениями – обучение моделей, как правило, требует очень большого количества образцов (не всегда доступных), а получающиеся модели не являются хорошо интерпретируемыми, что может снижать доверие к ним. Использование символьных знаний как основы коллаборативных процессов с одной стороны и распространение нейросетевого ИИ с другой, обусловливают необходимость синтеза нейросетевой и символьной парадигм применительно к созданию коллаборативных систем поддержки принятия решений. В статье представлены результаты аналитического обзора в области онтолого-ориентированного нейро-символического интеллекта применительно к решению задач обмена знаниями при коллаборативной поддержке принятия решений. А именно, в ходе обзора делается попытка ответить на два вопроса: 1. как символьные знания, представленные в виде онтологии, могут быть использованы для улучшения ИИ-агентов, действующих на основе нейронных сетей (передача знаний от человека к ИИ-агентам); 2. как символьные знания, представленные в виде онтологии, могут быть использованы для интерпретации решений, принимаемых ИИ-агентами и объяснения этих решений (передача знаний от ИИ-агента к человеку). В результате проведенного обзора сформулированы рекомендации по выбору методов внедрения символьных знаний в нейросетевые модели, а также выделены перспективные направления онтолого-ориентированных методов объяснения нейронных сетей.
Бесплатно
Статья
В последнее время предпринимались различные попытки охарактеризовать угрозы информационной безопасности, особенно в промышленном секторе. Тем не менее, существует ряд загадочных угроз, которые могут поставить под угрозу безопасность данных, информации и ресурсов пищевой промышленности. Целью данного исследования было изучение рисков для информационной безопасности в информационной системе пищевой промышленности, а участниками этого исследования были эксперты исполнительного руководства, штатный персонал, технические и активные операторы, сторонние консалтинговые компании и управление рисками, специалисты пищевой промышленности в информационной системе стран Африки к югу от Сахары. Анкета и интервью с различными вопросами с использованием подходов качественного и количественного анализа рисков были использованы для сбора идентификаций рисков, а также метод системы нечётких выводов, приманенный для анализа фактора риска в этой статье. Выводы показали, что среди проблем информационной безопасности электронные данные в угрозе кражи данных имеют высокий риск 75,67%, а управление человеческими ресурсами (HRM) в угрозе социальной инженерии имеет низкий риск воздействия 26,67%. В результате факторы риска с высокой вероятностью требуют оперативных действий. Компоненты риска с высокой вероятностью требуют быстрых корректирующих действий. В результате необходимо выявить и контролировать первопричины таких угроз до того, как возникнут пагубные последствия. Также важно отметить, что при изучении информационной безопасности в промышленных информационных системах пищевой промышленности необходимо принимать во внимание основные интересы и глобальную политику.
Бесплатно
Анализ устойчивости роя гетерогенных роботов с ограниченным полем зрения
Статья
Представлен анализ устойчивости роя гетерогенных роботов, где каждый робот имеет разный уровень чувствительности сенсоров и различные физические ограничения, включая максимальную скорость движения и ускорения. Каждый робот обладает уникальной областью восприятия в условиях ограниченного поля зрения. Изначально предлагался децентрализованный метод навигации для роя гетерогенных роботов, состоящего из ведущего робота и многочисленных ведомых роботов. С децентрализованным методом навигации ведущий робот может направлять ведомых, поддерживая соединение и учитывая физические ограничения, уникальные для каждого робота. Данное исследование сосредоточено на анализе устойчивости равновесия такого роя ргетерогенных роботов. С математической точки зрения доказывается, что когда ведущий робот двигается с постоянной скоростью, форма и направление всех остальных ведомых роботов в конечном счете стремятся к равновесию. Чтобы продемонстрировать совпадение этого состояния равновесия, сперва необходимо доказать, что оно существует. Проводятся эксперименты и численные моделирования, чтобы подтвердить наличие стабильности, то есть достижение роем роботов состояния равновесия.
Бесплатно
