Статьи журнала - Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника
Все статьи: 1059
Проблемы децентрализации хранения и обработки информации ограниченного доступа на предприятии
Краткое сообщение
В условиях интенсивного информационного развития общества все острее становится проблема перехода от бумажного к электронному хранению документации на предприятиях. Особенно актуальны эти вопросы в отношении информации ограниченного доступа. В статье рассмотрены основные проблемы децентрализации процессов хранения и обработки информации ограниченного доступа, связанные с ее конфиденциальностью, целостностью и доступностью, а также возможные направления деятельности предприятий по их устранению в контексте информационной безопасности.
Бесплатно
Проблемы измерения качества программного кода
Статья научная
Контроль качества кода - важная задача программной инженерии. Однако невозможно контролировать качество без числовых показателей. В этой статье предлагается математическая модель для определения показателей качества программного кода.
Бесплатно
Статья научная
Обоснован комплекс типовых программных решений для предприятий малого бизнеса, которые позволили бы им самостоятельно организовать защищенный электронный документооборот с минимальными экономическими затратами, адекватной сложностью разработки и сопровождения. С учетом нынешнего уровня развития информационных технологий, появления новых механизмов глобального взаимодействия большого числа разработчиков и ориентированности на минимизацию затрат в качестве основы для формирования набора решений было выбрано программное обеспечение с открытым исходным кодом.
Бесплатно
Проблемы формирования обучающей выборки в задачах машинного обучения
Статья научная
Правильное формирование обучающей выборки часто имеет решающее значение в задачах машинного обучения, что признаётся большинством специалистов в данной области. Зачастую решение задач машинного обучения сводится к грамотному формированию обучающей выборки. Несмотря на это, в современной литературе по машинному обучению вопросам формирования обучающей выборки почти не уделяется внимание, теоретическая база практически отсутствует. В настоящей статье постараемся исправить данный недостаток. В статье исследуются возможные проблемы и ошибки при формировании обучающей выборки, обобщается опыт авторов в решении задач машинного обучения, предлагаются теоретические модели для описания явлений, связанных с формированием множества обучающих данных, приводятся методы улучшения обучающей выборки. Даются практические рекомендации на основе разработанных теоретических моделей. В конце статьи представлены результаты экспериментов, демонстрирующие некоторые из проблем формирования обучающей выборки и методы их решения на примере задачи обучения деревьев решений.
Бесплатно
Проблемы цифровой трансформации субъектов Российской Федерации
Статья научная
Работа посвящена исследованию процессов цифровой трансформации экономических субъектов, рассматриваемых в качестве открытых социально-экономических систем. С использованием статистических данных обосновано дальнейшее развитие процессов цифровой трансформации, а также необходимость разработки информационно-аналитического и методического обеспечения управления этими процессами. Систематизирована сущность и разработано авторское понятие цифровой трансформации социально-экономической системы, рассмотрены ее цели и направления для различных уровней экономики. Рассмотрены этапы, направления и индикаторы цифровой трансформации государственного управления. Исследованы направления и динамика цифровой трансформации субъектов РФ и ее проблемы. Цель исследования состоит в исследовании цифровой трансформации в контексте управления развитием социально-экономических систем, состояний субъекта, объекта и системы управления, а также формирования комплекса проблемных полей цифровой трансформации субъектов РФ в контексте их функциональных, структурных, ресурсных и информационных характеристик как открытых динамических социально-экономических систем. Материалы и методы. Статистической основой исследования выступили данные российских и зарубежных аналитических агентств, данные Росстата и международных статистических баз данных, характеризующие процессы информатизации и цифровизации российской и мировой экономик, данные о стратегиях цифровой трансформации субъектов РФ, представленные на сайтах Правительства России, федеральных и региональных органов исполнительной власти. В исследовании использованы методы корреляционно-регрессионного, кластерного, структурного и контент-анализа, а также системный подход. Теоретической и методической базой выступили работы российских и зарубежных исследователей, отчёты мировых и российских консалтинговых агентств и исследовательских центров, нормативно-правовые документы РФ и международных организаций. Результаты. Систематизированы роль, значение и функции цифровизации. Разработано определение цифровой трансформации как характеристики социально-экономической системы, используемой для описания целей, процесса и результатов цифрового развития, приводящего к трансформационному изменению параметров управляющей и управляемой систем, переводу систем на качественно новый уровень, который проявляется в радикальном изменении бизнес-модели, бизнес-процессов, выпускаемых продуктов и оказываемых услуг. Диагностированы региональные диспропорции в цифровом развитии субъектов Российской Федерации. Определены проблемные поля цифровой трансформации субъектов РФ в контексте четырех составляющих - функционального, структурного, информационного и ресурсного их описания как социально-экономических систем (далее - СЭС). Заключение. Разработанное понятие цифровой трансформации основано на системной парадигме и может использоваться для разработки комплекса методов, моделей, показателей и индикаторов цифрового развития СЭС. Разработанный комплекс проблемных полей цифровой трансформации субъектов РФ как СЭС может использоваться для разработки систем поддержки управленческих решений, активизации цифрового развития субъектов РФ, повышения его результативности, эффективности и устойчивости.
Бесплатно
Проблемы экспликации понятия «информация» и обоснование предложений по их преодолению
Статья научная
Проведен анализ различных трактовок понятия «информация» и проблем, с ними связанных. Исследованы два общепризнанных подхода к трактовке понятия «информация», в основе которых лежат очень близкие по смыслу слова «неопределенность» и «неразличимость». Установлено, что существующие определения понятия «информация» в той или иной мере объединяют такие разные понятия как «информация», «информационное взаимодействие», «результат информационного взаимодействия» и другие. На основании философского подхода обоснована правомерность предложенных авторами статьи определений основных понятий теории информации: «информация», «информационное взаимодействие» и «результат информационного взаимодействия». Определения указанных выше понятий содержат отличительные содержательные признаки, определяющие их правомерность применения в различных областях науки и техники инфокоммуникаций.
Бесплатно
Прогнозирование временного ряда с учетом хаотической компоненты
Статья обзорная
Представлена модель хаотического ряда, основанная на разложении процесса по системе ортогональных функций. Приведен пример прогнозирования потребления электроэнергии с учетом хаотической компоненты.
Бесплатно
Статья научная
Спектроскопия среднего инфракрасного диапазона с преобразованием Фурье представляет собой быстрый и дешевый способ анализа проб коровьего молока для определения содержания жира, белка, лактозы и других количественных и качественных показателей молока. Современные инструменты анализа данных позволяют выявить наиболее значимые зависимости между различными парами количественных и качественных признаков состава молока. Цель исследования. Выполнить прогнозирование ряда ключевых признаков состава молока коров с использованием данных инфракрасной спектроскопии для изучения точности разработанной математической модели. Методы. Работу проводили в зимний период 2022 года на базе экспериментального стада голштинизированного черно-пестрого скота (Краснодарский край). Анализ компонентов молока осуществляли с использованием автоматического анализатора MilkoScan (FOSS) с применением метода инфракрасной спектроскопии путем выгрузки полученных спектров при анализе состава сырого молока. Исследованы 23 показателя количественного состава молока: массовая доля жира, белка (истинного и общего), лактозы, СОМО (сухого обезжиренного молочного остатка), сухого вещества, казеина, следы ацетона и бета-гидроксибутирата, мочевина, точка замерзания, кислотность молока, миристиновая, пальмитиновая, стеариновая, олеиновая жирные кислоты (ЖК), длинноцепочечные ЖК, среднецепочечные ЖК, короткоцепочечные ЖК, мононенасыщенные и полиненасыщенные ЖК, насыщенные ЖК, трансизомеры жирных кислот. Рассмотрены методы на основе линейной регрессии (Linear Regression), подходы к регуляризации модели линейной регрессии (Ridge, Lasso и ElasticNet), а также полиномиальная регрессия, метод частичной регрессии (PLSRegression) и метод Байесовской регрессии для задачи прогнозирования ключевых признаков состава молока. Реализован метод снижения размерности данных инфракрасной спектроскопии на основе алгоритма случайного перебора считывания по длине окна и выделены наиболее значимые признаки. Результаты. Разработаны модели прогнозирования шести основных показателей качества молока - массовая доля жира ('Fat'), массовая доля казеина ('Cas.B'), жирных кислот - миристиновой ('C14:0') и олеиновой ('C18:1'), мононенасыщенных ('MUFA') и полиненасыщенные жирных кислот ('PUFA') - со средней абсолютной ошибкой, не превышающей 0,016. Заключение. Результаты, полученные в ходе проведенного исследования, позволят в дальнейшем улучшить предиктивную способность уравнения для определения качества, состава молока по новым селекционным признакам молочной продуктивности, снизить издержки анализа и проводить контроль за состоянием здоровья животных на ранних стадиях.
Бесплатно
Прогнозирование кусочно-стационарных процессов
Краткое сообщение
Рассматриваются дискретные случайные процессы, содержащие параметры, меняющиеся скачкообразно в случайные моменты времени. Для прогнозирования процессов строится фильтр в предположении постоянства параметров. Момент изменения параметров фиксируется при существенном отличии прогнозируемых и наблюдаемых значений процесса. При обнаружении скачка параметры фильтра меняются на начальные. Задача решается в предположении нормальной аппроксимации всех случайных величин и использования линейных приближений нелинейных зависимостей. Имитационное моделирование предложенных алгоритмов показало их работоспособность. Причем, чем больше интервал постоянства параметров, тем точнее определяется момент скачка. И, наоборот, при частом изменении параметров предложенный метод становится неработоспособным (как и любой другой).
Бесплатно
Статья научная
Развитие цифровой экономики, высокий уровень неопределённости внешней среды, политические и экономические конфликты, изменение глобальных сырьевых рынков диктуют потребность в разработке и применении новых методов управления социально-экономическими системами, среди которых задачи прогнозирования спроса являются одними из самых значимых и сложных. От точности определения доли рынка и оценок факторов конкурентоспособности зависят не только показатели использования ресурсного потенциала предприятия, его ликвидности и рентабельности, но также и стратегическая эффективность и устойчивость. Цель исследования: разработка и апробация метода прогнозирования спроса на промышленном предприятии с использованием метода интеллектуального анализа данных, позволяющего принимать превентивные управленческие воздействия на потребительские характеристики товара для достижения целевой доли рынка. Материалы и методы: логические индукция и дедукция, анализа и синтеза, логический и статистический анализ, экономико-математическое моделирование, методы интеллектуального анализа данных, построение деревьев решений. В работе рассмотрены ключевые особенности, главные факторы и основные подходы прогнозирования спроса на промышленных предприятиях в современных условиях, современные методы, используемые для прогнозирования спроса в условиях нестабильной среды; обоснована целесообразность использования методов интеллектуального анализа данных для решения задач прогнозирования спроса на промышленных предприятиях. Использовано программное обеспечение Deductor, See5, WizWhy. Результаты. Разработаны метод прогнозирования спроса на промышленном предприятии, основанный на использовании интеллектуального анализа данных - построении деревьев решений - с использованием автоматических программных комплексов. Особенностью метода является его универсальный характер - он может быть использован для построения прогнозов в различных отраслях промышленности. Заключение. Практическая значимость разработанного метода заключается в возможности его использования в принятии организационно-управленческих решений, направленных на изменение потребительских свойств продукции, реализация которых позволит достичь заданных значений доли рынка. Выявлены ключевые факторы конкурентоспособности продукции на рынке дорожно-строительной техники; даны рекомендации по дальнейшему развитию метода прогнозирования доли рынка и объема спроса. Апробация метода проведена на российском рынке дорожно-строительной техники. Рассмотрены возможности использования программ WizWhy, Deductor и See5 в рамках реализации метода на практике и сделаны выводы о достоверности результатов прогнозов, полученных с их использованием.
Бесплатно
Статья научная
Введение. Рассматривается задача прогнозирования состояния электроприводного центробежного насоса в процессе эксплуатации. Простои и недоборы, вызванные поломкой насоса, приводят к потерям при добыче нефти и требуют времени для замены оборудования. При помощи прогнозирования технического состояния появляется возможность минимизировать затраты на обслуживание насоса и сократить время простоя скважины. Для анализа состояния систем используют экспертные системы, основанные на знаниях, и методы предиктивной аналитики, основным из которых является использование моделей машинного обучения. В работе используются методы, основанные на искусственных нейронных сетях. Цель исследования. Проработка вопросов возможности прогнозирования технического состояния насоса за счет использования современных моделей машинного обучения. Материалы и методы. Прогнозирование технического состояния оборудования осуществляется при помощи анализа временных рядов. Данные получены с телеметрических датчиков системы мониторинга, установленных на электроцентробежном насосе. Исходные данные снимались с интервалом в одну минуту. Была осуществлена предобработка исходных данных. Данные были очищены от пиков, которые явно выбиваются из нормального режима работы, и убраны периоды простоя скважины, на которых фазное напряжение равнялось нулю. Для прогнозирования временных рядов используется искусственная нейронная сеть с типом нейронов LSTM. Прогнозирование временного ряда осуществлялось на пять дней. Оценка параметров системы на длительные периоды времени позволяет оценить состояние ее компонентов и предотвращать поломку оборудования. Результаты. Исследованы возможности нейросетей, обученных на основе данных телеметрических датчиков системы мониторинга, предсказывать значения вертикальной вибрации насоса. Обосновано применение нейросетевой модели в виде LSTM, показавшей хорошие результаты при анализе временных рядов. Выявлено, что нейросети хорошо улавливают тренд внутри временного ряда, что говорит о возможности их применения совместно с экспертной системой. Заключение. Предложенные методы и модели апробированы на реальных данных, что подтверждает возможность их использования при разработке интеллектуальной информационной системы управления техническим состоянием электроцентробежного насоса в процессе эксплуатации.
Бесплатно
Прогнозная модель процесса флокуляции на основе нейронной сети
Статья научная
Обоснована задача построения прогнозной модели процесса флокуляции калийной руды. Показано, что результаты расчетов по традиционным моделям неудовлетворительно воспроизводят экспериментальные данные, а применение регрессионно-дифференциальной модели вызывает затруднения в объяснении ее коэффициентов. Предложено для моделирования процесса использовать нейронную сеть. Обоснованы выбор алгоритма обратного распространения для обучения сети и сигмоидальной активационной функции. Использована программная система реализации нейронных сетей на основе библиотеки FANN. На основании пяти экспериментов произведено обучение сети. Оценены статистические показатели нейронной сети данной структуры. Тестирование по данным шестого эксперимента показало удовлетворительное качество модели. Изучены вопросы рациональной организации обучения и тестирования нейронной сети для моделирования процесса флокуляции. В итоге показана возможность использования нейронных сетей для моделирования процесса флокуляции в конкретном оборудовании.
Бесплатно
Статья научная
Введение. Рассматривается задача прогнозного управления теплоснабжением потребителей с помощью нейросети, обученной на статистических данных, получаемых с подсистемы мониторинга. Оптимальное управление температурой воды на выходе из котельной позволяет экономить топливо и не допускать его перерасхода, особенно при быстрой смене погодных условий. Ожидаемая экономия топлива составит 5-15 % в зависимости от температуры воздуха в отопительный сезон и состояния теплосети. Цель исследования. Разработка интеллектуального модуля для программно-аппаратной автоматизированной системы управления «Aurora. Тепловой баланс в ЖКХ», позволяющего вести автоматическое регулирование температуры воды на выходе котельной с учетом прогнозного изменения погодных условий при выполнении обязательных требований на температуру на входе к потребителям. Материалы и методы. Искусственная нейронная сеть рассматривается в качестве основного инструмента, минимизирующего ошибки, связанные с ручным управлением температурой на выходе из котельной. Нейронные сети в виде многослойного персептрона и глубокого обучения LSTM позволяют предсказывать необходимую температуру котла с учетом инерционности теплосети и прогнозных температур воздуха. Для защиты модели от переобучения использовался метод dropout с вероятностью 0,2. Результаты. Исследованы возможности нейросетей, обученных на основе статистических данных, предсказывать оптимальную температуру нагрева котла с учетом ограничений на температуру теплоносителя, поступающего в дома, и прогнозных значений температуры воздуха. Обосновано применение нейросетевой модели в виде многослойного персептрона, показавшей хорошие результаты при исследовании временных рядов. Представлен демонстрационный пример применения интеллектуальной системы управления для заданной городской теплосети. Заключение. Предложенные методы и модели апробированы на реальных данных, что подтверждает возможность их использования при разработке интеллектуальной информационной системы управления теплоснабжением.
Бесплатно
Статья научная
В статье приводится анализ оценки качества работы моделей управления тепловой сетью города. Результатами анализа является рекомендация по выбору оптимальной модели управления с точки зрения точности и ресурсов, необходимых для её обучения. Данная рекомендация позволит реализовать интеллектуальный модуль для системы поддержки принятия решений, который используется при реализации автоматизированной системы управления тепловой сетью города и позволяет более экономно с точки зрения расходования ресурсов обеспечивать поддержание требуемого температурного режима в многоквартирных домах потребителей. Целью исследования является выбор модели, которая позволит с большей точностью вычислять величину потерь в сети теплоснабжения города. Применение такой модели позволит прогнозировать поведение тепловой сети и в соответствии с этим выбирать управляющее воздействие.
Бесплатно
Программа «Энерго- и ресурсосберегающие технологии» национального проекта «Образование»
Статья научная
Рассматриваются основные направления работ приборостроительного факультета Южно-Уральского государственного университета по реализации программы «Энерго-и ресурсосберегающие технологии» национального проекта «Образование».
Бесплатно
Статья научная
Статья посвящена проблеме прогнозирования эволюции термокарстовых озер в зонах мерзлоты как интенсивных источников природной эмиссии парниковых газов в атмосферу на арктических территориях. Цель работы. Целью работы является рассмотрение вопросов создания программно-алгоритмического комплекса прогнозирования пространственно-временной динамики озер Российской Арктики на основе методов и алгоритмов рандомизированного машинного обучения.
Бесплатно
Статья научная
В работе рассматривается постановка и решение задачи по разработке программного продукта, предназначенного для проведения научно-исследовательских работ в области металлургии черных металлов. В отличие от существующих работ в данной области автором предлагается комплексный подход, объединяющий в себе проектно-конструкторскую деятельность и математическое моделирование технологических процессов на основе компьютерных технологий. Итогом работы является программный продукт «Injector Cooling» для проведения анализа работы машин непрерывного литья заготовок (МНЛЗ) с произвольной конструкцией зон вторичного охлаждения (ЗВО).
Бесплатно
Программное обеспечение системы оптимизации бюджета продаж с использованием ценовой диверсификации
Статья
Бесплатно
Статья
Бесплатно
Программный и проектный подходы при решении крупномасштабных экологических проблем
Статья научная
В статье рассматривается федеральная программа «Экология Ангаро-Енисейского региона». Дано описание системного синтеза разных подходов к оценке программы восстановления и сохранения природного комплекса Енисея как скелетной основы эколого-ассимиляционного потенциала Ангаро-Енисейского региона. Обосновывается необходимость учёта фактора неопределенности при оценке крупномасштабных экологических проектов. Цель исследования. Показать, что эффекты, оказываемые крупномасштабными проектами, влияют на сам сценарий развития экономики, в этой связи некорректно использовать примитивное интегрирование альтернативы (стратегии) в один и тот же сценарий, показано, что необходимо оценивать соотношения «проект - сценарий». Материалы и методы. Авторами предлагается для оценки крупномасштабных проектов использовать три уровня оценки: макроуровень, мезоуровень и микроуровень. Такая классификация позволяет постепенно снижать уровень неопределенности. Информация, полученная на предыдущем уровне оценки, является исходной для нижестоящего уровня. Результаты. На первом этапе суждения экспертов обрабатывались с помощью компьютерных продуктов, разработанных в ИЭОПП. На втором шаге был проанализирован Национальный проект «Экология России» в составе 11 федеральных проектов, была разработана математическая модель многокритериальной задачи оптимального управления затратами проекта с учётом фактора неопределенности. Результатом третьего шага стало создание гибридной модели оценки крупномасштабных экологических проектов из логико-эвристической модели, базирующейся на экспертной информации, и экономико-математической модели. Аналоги подобных моделей, созданные с участием авторов, работают при оценке крупномасштабных железнодорожных проектов. Имеется в виду семейство полудинамических оптимизационных моделей, в разной степени апробированное при решении задач мезоуровня, как в плановой, так и в рыночной экономиках. Более того, на базе одной из версий этого семейства разработана медико-эколого-экономическая модель и с ее помощью осуществлен сценарный анализ развития субъектов Азиатской части России. Заключение. В статье даётся краткое описание функциональности и необходимости использования соответствующих математических и программных средств по мере продвижения этапов крупномасштабных экологических проектов от замысла до воплощения.
Бесплатно
