Информатика и вычислительная техника. Рубрика в журнале - Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника
О сократимости комитета системы линейных неравенств
Статья научная
Задача дискриминантного анализа при необременительных условиях сводится к системе линейных неравенств. Однако эта система может оказаться несовместной, и это не такой уж редкий случай. Тогда применяется метод комитетов. Качество комитета улучшается при уменьшении числа его членов. Здесь рассматривается метод сокращения числа членов комитета, если в принципе это возможно. Сначала рассматривается частный случай линейной системы неравенств и строится теория сократимости комитета. Приводится несколько примеров комитетов в пространстве R2 затем обобщается теория на пространство Rn . Делается замечание относительно связи между минимальным комитетом и несократимым. Приводится алгоритм нахождения минимального комитета, основанный на методе фундаментального свертывания системы линейных неравенств. Однако остаётся открытым вопрос оценки сложности представленного алгоритма. В завершении статьи приводится важное достаточное условие несократимости комитета и некоторые леммы, позволяющие несколько сократить алгоритм нахождения минимального комитета.
Бесплатно
Об одном подходе к реализации информационной инфраструктуры обновляемого информационного поиска
Статья научная
Основные задачи в сфере информационных технологий, стоящие перед бизнесом сегодня, так или иначе касаются обработки информации и поиска новых сведений в ней. Используются статистические методы, модели машинного обучения и более простые методы и модели. Однако всем решениям, направленным на поиск информации, необходима информационная инфраструктура, которая была бы адекватна основным требованиям, предъявляемым к системам такого рода. Цель исследования: описание основных функциональных и технических требований, которые предъявляются к современным системам, в задачи которых входит реализация обновляемого информационного поиска; формирование основополагающих архитектурных предложений по дизайну системы в целом и ее ключевых частей в частности; выявление основных составляющих частей информационной системы и подходов к решению ключевых задач для решений, построенных на основе механизма обмена сообщениями. Материалы и методы. Рассматривается современная постановка задачи по созданию корпоративных информационных систем обновляемого информационного поиска. Сравниваются наиболее интересные в рамках рассматриваемой постановки задачи брокеры обмена сообщениями. Результаты. В статье обосновывается актуальность задачи создания информационных систем обновляемого поиска информации. Делается постановка задачи по созданию систем такого рода. Дается обзор дизайна архитектуры решения на высоком уровне абстракции. Раскрывается модульный состав рассматриваемой информационной системы. Обосновывается и принимается решение использовать в качестве брокера обмена сообщениями инструмент Kafka. Разбираются нюансы технических решений для устранения проблем дублирующихся записей и фильтрации последних результатов поиска информации.
Бесплатно
Обзор и анализ подходов и практических областей применения распознавания эмоций человека
Статья научная
Человеческие эмоции сложны и многогранны, что делает их сложными для количественной оценки и анализа. Однако с развитием технологий исследователи изучают возможности использования искусственного интеллекта для лучшего понимания и классификации человеческих эмоций. В частности, нейронные сети становятся все более популярными для распознавания и анализа эмоций благодаря их способности обучаться и адаптироваться на основе больших массивов данных.
Бесплатно
Объективные факторы и их смыслы
Статья научная
Рассматривается метод построения факторов и новый метод вычисления их смыслов. Предложенный подход к теории факторного анализа тесно связан с комитетными конструкциями, такими как совместные подсистемы неравенств, а также с математической лингвистикой. Рассматривается комитет как коллективное решение. Фактор - латентный источник динамики взаимозависимых признаков объектов и явлений. В одном из популярных методов факторного анализа исследуется структура матриц ковариаций и корреляций. В ниже изложенном подходе используются семантические окрестности признаков. Также в данной статье приводятся элементы математической статистики и распознавания образов. Рассматривается проблема имён и значений факторов как функций имён и значений признаков.
Бесплатно
Онтологический инжиниринг в управлении ресурсом оборудования наукоемкого производства
Статья научная
Современные наукоемкие производства требуют высокой точности, надежности и эффективности работы оборудования. Отказ критически важных узлов может привести к значительным финансовым потерям, нарушению технологических процессов, а также угрозе безопасности. В этой связи управление оборудованием и прогнозирование остаточного ресурса становятся ключевыми задачами для обеспечения бесперебойной работы предприятий. В данной работе произведен анализ влияния технологических параметров и химического состава стали на остаточный ресурс кристаллизаторов машин непрерывного литья заготовок. Разработана комплексная онтологическая модель, интегрирующая данные о температуре стали, механических нагрузках, содержании легирующих элементов и геометрических характеристиках оборудования. Цель: разработка онтологической модели для семантической интеграции разнородных данных и повышения точности прогнозирования остаточного ресурса оборудования с помощью гибридного подхода онтологического инжиниринга и методов машинного обучения. Материалы и методы. Разработана OWL-онтология, включающая классы «Кристаллизатор», «Химический состав», «Технологические параметры». Реализованы SPARQL-запросы для выявления зависимостей между параметрами работы и остаточного ресурса кристаллизатора. Интегрированы методы машинного обучения для прогнозирования и обнаружения аномалий. Результаты. Выявлены ключевые факторы влияния: температура стали, содержание меди, геометрия заготовки. Достигнута точность прогнозирования R2 = 0,85, превышающая традиционные статистические методы. Разработаны правила логического вывода для автоматического определения критических состояний оборудования. Заключение. Проведенное исследование продемонстрировало эффективность комплексного подхода к прогнозированию остаточного ресурса кристаллизаторов машины непрерывного литья заготовок, объединяющего анализ технологических параметров, химического состава стали и геометрических характеристик оборудования. Внедрение методов машинного обучения и онтологического инжиниринга в управление оборудованием наукоемких производств позволяет перейти от реактивного к прогнозному обслуживанию, снижая затраты и повышая надежность. Это особенно важно в отраслях, где стоимость простоя крайне высока, а требования к безопасности и точности критичны. Дальнейшее развитие этих технологий, включая интеграцию с цифровыми двойниками и когнитивными системами, открывает новые возможности для Индустрии 4.0 и «умных» производств.
Бесплатно
Оптимизация алгоритмов в головоломке human resource machine по числу команд и операций
Статья научная
Видеоигры являются одним из распространенных видов современного досуга, а также относятся к синтетическому искусству коллективного авторства. Достаточно много написано о вреде компьютерных игр, однако есть и исследования, свидетельствующие о пользе некоторых их видов, в том числе различных головоломок. Часть из них являются весьма специфическими продуктами, в частности, различные симуляторы программирования. Цель исследования. Данная работа посвящена оптимизации наиболее сложных алгоритмов в видеоигре Human Resource Machine в соответствии с принятыми в ней критериями оптимальности. Предполагается, что решение каждой задачи должно содержать не более заданного числа команд и выполняться не более чем за определенное количество шагов. Для большей части задач может быть найдено решение, одновременно удовлетворяющее обоим критериям, однако некоторые головоломки требуют реализации двух отдельных алгоритмов. Всего в игре 36 задач различного типа и уровня сложности, из них выбрано 6 доставивших автору наибольшие трудности при прохождении. Материалы и методы. В работе описываются идеи и алгоритмы решения задач на естественном языке, удовлетворяющие заданным ограничениям, а также приводятся результирующие значения количества команд в коде и операций в процессе его исполнения. Точные решения не приводятся, поскольку в силу громоздкости игрового языка соответствующие алгоритмы с комментариями оказались слишком объемны для статьи. Кроме того, данная статья призвана лишь констатировать возможность нахождения собственных оптимальных решений рассматриваемых головоломок. Результаты. Для двух задач из шести рассмотренных в работе удалось получить алгоритмы, удовлетворяющие ограничениям и по числу команд, и по количеству операций. Для оставшихся четырех задач разработано по паре алгоритмов, каждый из которых удовлетворяет одному из ограничений. Заключение. По результатам проделанной работы можно утверждать, что существуют компьютерные игры, которые являются не просто развлечением, а могут представлять собой весьма непростой интеллектуальный вызов. Нахождение оптимальных решений в головоломках Human Resource Machine оказалось весьма непростым и интересным занятием, позволившим избавиться от шаблонов и иначе взглянуть на некоторые классические задачи программирования.
Бесплатно
Особенности применения деревьев решений в задачах классификации
Статья научная
Рассматривается применение деревьев решений в задачах классификации. В последние годы деревья решений широко применяются в задачах компьютерного зрения, таких как распознавание объектов, классификация текстов, распознавание жестов, обнаружение спама, обучение ранжированию в информационном поиске, семантическая сегментация и кластеризация данных. Этому способствуют такие отличительные особенности деревьев решений как интерпретируемость, управляемость, возможность автоматического отбора информативных признаков. Однако имеется и ряд принципиальных недостатков, из-за которых задача обучения деревьев решений существенно усложняется. В статье приводится анализ преимуществ и недостатков деревьев решений, рассматриваются вопросы обучения и тестирования деревьев решений. Особое внимание уделяется проблемам сбалансированности обучающей выборки. Рассматриваются также леса решений и методы их обучения. Приводится краткий обзор методов снижения взаимозависимости ошибок деревьев решений при обучении лесов решений. Предлагаются методы преодоления недостатков деревьев решений, приводятся результаты работы данных методов.
Бесплатно
Оценивание неопределённости в машинном обучении
Статья научная
Большинство методов машинного обучения основаны на статистической теории обучения, при этом часто используется упрощение процедур для достижения приемлемой скорости вычислений. Цель исследования. Сформировать общий подход к оценке неопределенности в моделях машинного обучения. В эконометрике в любой модели в обязательном порядке ставится неопределенность в форме стандартного отклонения («сигмы») для коэффициентов и для прогнозов. Проблема заключается в том, что в машинном обучении нельзя аналитически посчитать неопределенность через «сигму». Поэтому вместо аналитических методов мы предлагаем использовать численные методы. Материалы и методы. Для детального рассмотрения вопроса оценивания неопределённости выбраны классические методы регрессионного анализа, в которых уделяется большое внимание неопределённости коэффициентов модели и - что более важно - точности прогнозов, полученных по такой модели. Результаты. Предлагается технология оценки неопределённости, демонстрируемая на модельном примере для того, чтобы показать, что она согласуется с традиционными классическими методами по результатам. В дальнейшей практике мы предлагаем использовать кросс-валидацию. Заключение. При использовании машинных моделей сложных процессов, в том числе прогнозов, построенных по таким моделям, при принятии управленческих решений становится всё более актуальной проблема оценивания неопределённости и вытекающих из этой неизбежной неопределённости рисков. Данная проблема может быть решена на основе непараметрических методов, хотя для этого потребуется гораздо большая вычислительная мощность, чем та, которая используется для обучения машинной модели. Предлагаемый подход можно обобщить и для других методов машинного обучения, например, для задачи классификации и кластеризации.
Бесплатно
Переобучение в машинном обучении: проблемы и решения
Статья научная
Переобучение является одним из важнейших факторов, влияющих на качество работы алгоритмов машинного обучения. При решении задач машинного обучения важно уметь эффективно решать проблему переобучения. Цель исследования. Цель данной статьи - изучить проблему переобучения в задачах машинного обучения. В статье рассматриваются эффективные приёмы обучения, направленные на предотвращение переобучения.
Бесплатно
Статья научная
В настоящее время формируется методология системной инженерии, продуктом которой является, как правило, создание информационных моделей реальных объектов, дополненных виртуальными составляющими, и наоборот, виртуальных объектов, дополненных реальными составляющими. Например, информационная модель технологического объекта - спецификация реального оборудования, дополненная спецификацией приобретаемого оборудования какого-либо технологического процесса и наоборот. По аналогии с общей инженерией в области технической деятельности метаструктуры таких информационных моделей должны удовлетворять V-образной структуре процессов валидации и верификации. То есть модели в течение их жизненного цикла должны регулярно проверяться путем оценки степени соответствия её структуры и параметров реальным и виртуальным объектам. Сегодня существуют условия совместного решения задачи системного информационного моделирования технологических объектов с учетом их внутренней (физической) структуры и внешней структуры цифровой среды. В общетеоретическом плане в основе построения системных моделей лежит проблема формального непротиворечивого описания (грамматического исчисления) структуры и функциональных закономерностей множества объектов и их связей в исследуемой предметной области. В основу излагаемого подхода системного моделирования рассматриваемой предметной области положена классическая модель учебно-производственной деятельности машиностроительного предприятия (МП) и вуза. Цель исследования. Применить принципы проектного подхода для формирования метаструктуры цифрового двойника корпоративной информационной системы (КИС) машиностроительного предприятия, исследовать перспективы его применения, определить ключевые информационные компоненты в управлении предметно-ориентированными знаниями и данными, а также возможность масштабирования технологий при формировании цифровой среды для архитектуры современного МП, повышения эффективности взаимодействия участников бизнес-процессов. Методы исследования, использованные в работе: принципы методологии системной инженерии (процессного подхода, жизненного цикла и др.); комплексный подход и структурный анализ процесса проектирования по методологии SADT (Structured Analyze and Design Technology); методология TOGAF (The Open Group Architecture Framework). Результаты. Предложенный подход системного моделирования рассматриваемой предметной области является развитием работ коллектива авторов; демонстрируется возможность его масштабирования на примере взаимодействия участников НОЦ с использованием в составе вуза цифрового двойника КИС предприятия реального сектора экономики. Показана необходимость разработки модели управления знаниями, возрастающая роль информационно-поисковых систем. Заключение. Предложенный подход расширяет применение метаструктуры цифрового двойника, позволяет скорректировать архитектуру предприятия для повышения эффективности бизнес-процессов.
Бесплатно
Подходы к оценке защищённости информационных систем с криптографическим преобразованием объектов
Статья научная
Файловая система является одним из компонентов информационной системы, особенно уязвимых к атакам злоумышленников. Следовательно, повышение уровня защищённости информационной системы невозможно без обеспечения достаточного уровня защиты объектов файловой системы, атаки на которые затрагивают в том числе интересы пользователей информационных систем. Для принятия решений по использованию тех или иных механизмов защиты объектов файловой системы необходима регулярная оценка их текущего уровня защищённости. Цель исследования: построение модели оценки защищённости информационной системы с криптографическим преобразованием объектов файловой системы в условиях применения злоумышленником широкого спектра атак на файловую систему.
Бесплатно
Статья научная
Разработаны теоретические положения метода парных расстояний применительно к определению радиуса сферической поверхности, имеющей отклонения формы. Для реализации метода на исследуемой поверхности размещают реперные точки и измеряют между ними линейные расстояния. Рассмотрен наиболее общий случай определения радиуса, когда парные расстояния измеряются с погрешностями, а сфера имеет случайные отклонения формы. Рассматриваемый подход является развитием метода определения радиуса сферической поверхности по расстояниям, измеренным между 4 расположенным на поверхности точкам. Указанное количество точек является минимально необходимым для решения задачи. Представлена реализация метода для определения радиуса сферической поверхности по расстояниям, измеренным между произвольным, большим 4, количеством расположенных на поверхности точек. В рамках разработанного метода получены аналитические выражения радиуса сферической поверхности через расстояния между парами точек и вычислены среднеквадратические отклонения погрешностей оценок радиуса, вызванные погрешностями измерения расстояний и отклонением формы. Определены условия оптимальности конфигураций задаваемого количества точек на сфере, обеспечивающих минимальную дисперсию оценки радиуса. Метод позволяет исключить применение дорогостоящих координатных машин для получения оценки радиуса, так как для измерения парных расстояний можно использовать простой серийный измерительный инструмент. Оценка параметров методом парных расстояний целесообразна в случае крупногабаритных прерывистых поверхностей, когда измеряемая поверхность составляет только часть общей поверхности, прямые измерения невозможны из-за недоступности измерительных баз. Метод нашел приложение в комплексе работ по оценке параметров юстировки телевизионной системы измерения углового положения динамического стенда с газовой опорой.
Бесплатно
Статья научная
С каждым годом сетевые угрозы становятся все более изощренными и сложными, что требует от исследователей сферы сетевой безопасности искать и разрабатывать новые и более совершенные методы по обнаружению угроз безопасности. Несмотря на то, что ведутся постоянные исследования в данной области и исследователи совершенствуют алгоритмы машинного обучения, значительной проблемой остаются ложноположительные срабатывания систем обнаружения вторжений. В связи с этим разработка способов и подходов по уменьшению количества ложноположительных срабатываний является одной из наиболее актуальных задач. Цель исследования: изучить эффективность и возможности применения больших языковых моделей для снижения ложноположительных срабатываний систем обнаружения вторжений.
Бесплатно
Статья научная
Цель исследования: разработка метода глубокого обучения для аугментации и генерации проблемно-ориентированного набора данных, содержащего промышленные объекты, в том числе разработка более эффективных алгоритмов генерации и аугментации данных, основанных на глубоком обучении, которые позволяют создавать более разнообразные и реалистичные данные, соответствующие промышленным объектам, которые могут быть перенесены из одного стилевого домена в другой. Поставленная в исследовании цель связана с наличием актуальной научно-технической задачи обеспечения компьютерного зрения в системах, работающих в подводной среде. Это могут быть автономные необитаемые подводные аппараты, которые ищут прорывы в трубопроводах, анализируют утечку нефти, движение косяков рыб и т. п. Однако достаточного количества данных, содержащих описанные объекты в условиях их реального существования, сегодня нет. Таким образом, необходимо обеспечить обучающую выборку реалистичными изображениями. Методы исследования: архитектура CycleGAN, обеспечивающая преобразование набора данных, содержащего изображения различных объектов, сделанные в лабораторной или в обычной надземной среде, в набор данных, содержащий характеристики подводной среды. Для оценки разработанного алгоритма аугментации предлагается использовать классификацию изображений по доменам, которая может быть выполнена с помощью сверточной нейронной сети ResNet. Результаты исследования. Представлен инструмент для решения проблемы отсутствия подводных наборов данных, разработана модель глубокого обучения, которая применяется для создания изображений с подводными элементами. Модель работает по принципу циклической генеративно-состязательной сети, которая получает на вход реальное изображение промышленного объекта в надводных условиях, а на выход возвращает сгенерированное изображение того же промышленного объекта в подводных условиях. Визуальный анализ изображений показывает, что такой метод достаточно адекватен. Кроме того, проверка на классификационной модели показала почти 100%-ную способность нейросети различать домены. Заключение. Исследование показало, что модель CycleGAN можно использовать для создания изображений различных объектов в подводной среде. В будущем возможен поиск дополнительных процедур аугментации, кроме того, могут быть использованы аугментации сгенерированного набора изображений, что также обеспечит исследователей и разработчиков достаточным материалом с промышленными объектами в подводной среде. Это может повысить качество разработок.
Бесплатно
Применение компьютерного зрения для определения реперных точек при оценке геометрии лица
Статья научная
Применение компьютерного зрения для определения геометрии лица при помощи реперных точек является относительно новым подходом в медицине. Актуальность данного исследования обусловлена не только необходимостью разработки новых методов и подходов в определении геометрии лица, но и растущим интересом к развитию и применению искусственного интеллекта в медицине. Цель исследования. Цель данной статьи - разработать математические и нейросетевые алгоритмы, определяющие геометрию лица при помощи реперных точек.
Бесплатно
Статья научная
Данная работа посвящена изучению вопроса возможности применения математического пакета Mathcad 15.0 для решения задач аналитической геометрии с параметрами. Обзор отечественных и зарубежных источников показал, что при всем разнообразии применения различных математических пакетов для решения задач с параметрами их почти не используют. Цель исследования: изучение возможности применения математического пакета для решения задач аналитической геометрии с параметрами, что позволит не только избежать арифметических и прочих ошибок, свойственных человеку, но и получить инструмент генерации различных вариантов одной и той же задачи и шаблон для проверки соответствующих работ учащихся. Материалы и методы. Исследование выполнено в среде Mathcad 15.0 на примере решения задачи взаимного расположения прямой и эллипса с переменной ординатой центра симметрии. Были рассмотрены два различных способа аналитических решений задачи и выполнена реализация одного из них в среде Mathcad. Аналитическое решение задачи взаимного расположения прямой и кривой второго порядка с параметром возможно либо путем анализа числа их общих точек на основании выраженных через параметр координат, либо путем нахождения координат точки касания на основании равенства угловых коэф¬фициентов прямой и касательной к кривой в точке касания. Результаты. В рамках данного исследования установлено, что Mathcad позволяет как реализовать оба аналитических метода решения задачи, так и непосредственно найти выражения для координат точки касания в зависимости от параметра путем решения системы нелинейных уравнений и затем исследовать их на принадлежность множеству действительных чисел. Заключение. Проведенное нами исследование позволяет утверждать, что Mathcad позволяет реализовать различные варианты решения задачи аналитической геометрии с параметром и сделать соответствующую графическую интерпретацию результата. Полученное решение может быть использовано для составления различных вариантов задачи с решением из области рациональных чисел, проверки полученных студентами результатов, а также в качестве образца выполнения задания.
Бесплатно
Статья научная
В современном мире все популярнее становятся различные информационные системы, в том числе и корпоративные. Многие из таких систем хранят конфиденциальные данные своих пользователей. В основном эти данные защищены только логином и паролем, которые на сегодняшний день уже не могут обеспечить высокий уровень безопасности и гарантировать сохранность эти данных. Одновременно с развитием информационных систем развиваются методы и инструменты, с помощью которых злоумышленники могут завладеть конфиденциальной информацией. Довольно часто появляются новости о том, что какая-либо из крупных компаний допустила утечку личных данных пользователей. И для того чтобы минимизировать возможности для компрометации пользовательских данных, стоит более тщательно подходить к выбору способа аутентификации пользователей в системе. Цель исследования. Используя математический подход, определить наиболее подходящий способ аутентификации в корпоративных информационных системах с учетом определенных критериев. Материалы и методы. Рассматриваются такие виды аутентификации, как: аутентификация на основе многоразового пароля, TOTP (Time-based one-time password authentication), аутентификация на основе SMS, аутентификация на основе биометрии, OpenID, SAML (Security Assertion Markup Language). Используется метод построения множества Парето и определение с помощью метода идеальной точки наиболее предпочтительного для реализации метода аутентификации. Результаты. В статье авторами приводится описание рассматриваемых способов аутентификации, описание алгоритма их работы и диаграммы взаимодействия. С помощью метода идеальной точки было определено, что наиболее подходящим способом аутентификации является SAML.
Бесплатно
Применение нейросетевых алгоритмов обработки информации в автономных системах видеомониторинга
Статья научная
Статья посвящена проблеме обработки видеоинформации с использованием нейросетей в автономных системах в условиях ограниченных вычислительных ресурсов. Цель исследования. Целью статьи является исследование алгоритмов обработки видеоинформации в автономных системах с ограниченными вычислительными ресурсами на основе двухэтапной обработки данных. На первом этапе проводится определение контуров наблюдаемых объектов с помощью традиционных методов выделения ключевых признаков. Второй этап включает обработку с использованием нейросетевых алгоритмов, нацеленных на классификацию и распознавание объектов. Благодаря первичной обработке видеопотока существенно снижается объем информации, обрабатываемой нейронной сетью. Материалы и методы. В статье предложен вариант алгоритма первичной обработки видеоинформации, основанный на методах определения контуров объектов. Методы выделения границ, основанные на пространственной фильтрации, могут применяться как к стационарным, так и к подвижным объектам. Вторичная обработка основана на применении сверточной нейронной сети, коэффициенты которой подвергались квантованию для снижения вычислительной нагрузки. Для обучения нейронной сети были сгенерированы два набора данных (датасеты) для обучения, валидации и тестирования. Первый датасет состоял из исходных изображений с каким-либо объектом, второй содержал идеальный контур объектов (маски). Проведено сравнение двух нейронных сетей, обученных на исходных изображениях и на контурных масках изображений. Рассмотрены особенности реализации нейронных сетей на ПЛИС и предложена структурная схема проведения вычислений. Показана возможность итерационных вычислений с повторным использованием вычислительных ресурсов на каждой итерации (слое нейронной сети). Результаты. Приведены результаты предварительных исследований по обучению нейронной сети и квантованию ее коэффициентов, рассмотрены особенности аппаратной реализации нейронных сетей на базе программируемых логических интегральных схем. Заключение. Двухэтапный подход к обработке видеоинформации демонстрирует высокую эффективность в автономных системах, где существуют ограничения по энергопотреблению и вычислительным ресурсам. Статья может быть полезна разработчикам автономных систем видеомониторинга, обнаружения и сопровождения объектов наземного и воздушного базирования.
Бесплатно
Статья научная
В Российской Федерации агропромышленный комплекс является одной из лидирующих отраслей экономики с объемом внутреннего валового продукта 4,5 %. России принадлежат 10 % всех пахотных земель мира. Согласно данным о посевных площадях по культурам в 2020 году, большую часть сельскохозяйственных площадей России занимает пшеница. Российская Федерация занимает третье место в рейтинге стран-лидеров по производству данного вида зерновых культур, а также лидирующие позиции по ее экспорту. Бурая (листовая) и линейная (стеблевая) ржавчина - наиболее вредоносная болезнь зерновых культур. Она является причиной изреженности посевов пшеницы и приводит к резкому снижению урожайности. Поэтому одной из главных задач аграриев является сохранение урожая от заболеваний. Помочь справиться с этой задачей способно применение таких областей искусственного интеллекта, как компьютерное зрение, машинное обучение и глубокое обучение. Данные технологии искусственного интеллекта позволяют успешно решать прикладные задачи агропромышленного комплекса при помощи автоматизированного анализа фотоматериалов. Цель исследования. Рассмотреть применение методов компьютерного зрения для задачи классификации поражений культурных растений на примере пшеницы. Материалы и методы. Набор данных CGIAR Computer Vision for Crop Disease для задачи распознавания поражений культурных растений взят из открытого источника Kaggle. Предлагается использовать подход к распознаванию поражений культурных растений с использованием известных нейросетевых моделей ResNet50, DenseNet169, VGG16 и EfficientNet-B0. На вход нейросетевым моделям поступают изображения пшеницы. Выходом нейронных сетей является класс поражения растения. Для преодоления эффекта переобучения нейронных сетей исследуются различные техники регуляризации. Результаты. Приводятся результаты качества классификации, оцениваемые с использованием метрики F1-score, являющейся среднегармоническим между мерами Precision и Recall. Заключение. В результате проведенного исследования установлено, что наилучшую точность распознавания показала модель DenseNet c применением комбинации технологии трансферного обучения и технологий регуляризации DropOut и L2 для преодоления эффекта переобучения. Применение данного подхода позволило достичь точности распознавания 91 %.
Бесплатно
Проблематика использования текстовых DSL в информационных системах
Статья научная
Рассматривается современное положение дел в среде разработки информационных систем с точки зрения внедрения и использования предметно-ориентированных языков в системе для предоставления всего комплекса функционала пользователю. На сегодняшний день существует несколько методик по внедрению предметно-ориентированных языков в информационную систему. В первую очередь эти подходы различаются по типу внедряемого DSL: внутренний или внешний, API-подобный или полностью интегрированный. Если существующие подходы по внедрению предметно-ориентированных языков в информационные системы проанализировать на предмет выявления недостатков, то данные недостатки позволят определиться с кругом проблем, который возникает при использовании текстовых предметно-ориентированных языков в информационных системах. Подобный анализ позволит сформулировать задачи исследования, решение которых поможет преодолеть сложившуюся ситуацию с использованием текстовых предметно-ориентированных языков и соответствующих проблем, которые возникают при интеграции подсистемы интерпретации DSL в информационную систему.
Бесплатно
