На правах рекламы:
www.play-name.com
ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2020 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,493
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,425
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,932
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,455
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,414
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 8847
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 165
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 255
Десятилетний индекс Хирша: 20
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2020 год: 165
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2020 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 4

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2020 гг. на сайте РИНЦ

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

1
Ожидается:
16 Марта 2021

Статьи журнала №4 2021

1. О реализации многофункциональной web-системы регистрации и учета результатов интеллектуальной деятельности ученых [№4 за 2021 год]
Авторы: Власова С.А. (svlasova@jscc.ru) - Межведомственный суперкомпьютерный центр (МСЦ) РАН – филиал ФГУ ФНЦ Научно-исследовательский институт системных исследований (НИИСИ) РАН (ведущий научный сотрудник), кандидат технических наук; Калёнов Н.Е. (nkalenov@jscc.ru) - Межведомственный суперкомпьютерный центр (МСЦ) РАН – филиал ФГУ ФНЦ Научно-исследовательский институт системных исследований (НИИСИ) РАН (профессор, главный научный сотрудник), доктор технических наук;
Аннотация: В статье описывается web-система, реализующая сервисы, связанные с формированием и предоставлением многоаспектной информации о результатах научной деятельности (публикациях и докладах на научных мероприятиях) сотрудников организации или группы организаций. Система ориентирована как на конечного пользователя, заинтересованного в получении конкретных данных, так и на административный персонал, формирующий отчетные материалы для вышестоящей организации. Информационная база системы содержит связанные данные о следующих классах объектов: персоны (авторы публикаций и докладов), организации и их подразделения, публикации на аналитическом, монографическом и сводном уровнях, авторские свидетельства, научные мероприятия (конференции, симпозиумы, семинары), доклады. В состав системы входят два модуля – административный, предназначенный для ввода и редактирования данных, и пользовательский, представляющий собой специальный аппарат, осуществляющий поиск информации, ее визуализацию, навигацию по связанным ресурсам и экспорт данных. Отличительной особенностью системы является введенное понятие эквивалентных объектов. Эквивалентными считаются объекты, представленные в системе различными метаданными, но относящиеся к одной физической сущности. Такими объектами являются персоны, соответствующие одному автору с различными написаниями фамилии в библиографических описаниях публикаций; организации, имеющие различные варианты названий; статьи, опубликованные без изменений на различных языках. В соответствии с современными требованиями к отчетности по публикациям в системе отражаются источники финансирования научных исследований, по результатам которых опубликована данная работа, а также аффилиации каждого автора, указанные в статьях. Удобный, не требующий специальных компьютерных навыков интерфейс системы позволяет рекомендовать ее использование в качестве инструмента для решения комплекса задач, связанных с оценкой результатов интеллектуальной деятельности сотрудников научных учреждений.
Abstract: The paper describes a WEB-system that implements services related to the formation and provision of multi-sided information about the results of scientific activities (publications and reports at sci-entific events) achieved by the employees of one organization or a group of organizations. The sys-tem focuses both on the end user seeking to obtain specific data, and on the administrative staff who forms reporting materials for the superior organization. The information base of the system contains related data on the following object classes: per-sons (authors of publications and reports), organizations and their divisions; publications at the an-alytical, monographic and summary levels; author's certificates; scientific events (conferences, symposiums, seminars); reports. The system consists of two modules: administrative (for data input and editing) and user, which is a special search engine that searches for information and visualizes it, provides the ability to navigate through related resources and to export data. A distinctive feature of the system is the introduced concept of equivalent objects. The objects represented in the system by different metadata, but related to the same physical entity, are consid-ered equivalent. Such objects are “persons” corresponding to the same author with different spell-ings of their surname in the bibliographic entries of publications; organizations with different vari-ants of their names; papers published unchanged in different languages. In accordance with modern requirements for reporting on publications, the system shows the funding sources for scientific re-search, as well as the affiliations of each author indicated in the papers. The system has a user-friendly interface, which does not require special computer skills. This al-lows recommending it as a tool for solving a set of tasks related to evaluating the results of intellec-tual activity of employees of scientific institutions.
Ключевые слова: программный продукт, сетевые технологии, бд, автоматизированная система, результаты научной деятельности
Keywords: software product, network technologies, database, an automated system issue, scientific activity results
Просмотров: 800

2. Демонстратор программной платформы для совместного использования алгоритмов теории свидетельств и нейронных сетей в нечетких системах [№4 за 2021 год]
Авторы: Иванов В.К. (mtivk@mail.ru) - Тверской государственный технический университет, кандидат технических наук; Палюх Б.В. (pboris@tstu.tver.ru) - Тверской государственный технический университет (профессор), доктор технических наук;
Аннотация: Диагностика состояния сложного многостадийного технологического процесса предполагает совместную обработку первичных данных для получения вероятностных характеристик аномальных критических событий или инцидентов в условиях неопределенности. В статье представлен исследовательский демонстратор «Статус-4» – прототип программной платформы для совместного использования методов алгоритмов теории свидетельств и нейронных сетей в нечетких диагностических системах. Цель разработки демонстратора – создание научно-технического задела для передачи готовых к внедрению решений на следующие этапы проекта. Демонстратор дает возможность показать основные функциональные компоненты платформы, оценить уровень их системной готовности, провести исследовательские испытания платформы, выполнить в различных режимах тестирование программных реализаций выбранных и теоретически подтвержденных методов, быстро проверить работоспособность и эффективность функционирования при различных значениях параметров и их сочетаниях. С помощью демонстратора могут быть показаны варианты совместного применения методов нейронных сетей и теории свидетельств в гибридной экспертной системе для диагностики технологического процесса, получены экспериментальные подтверждения эффективности совместного применения этих методов в части уменьшения уровня неопределенности и увеличения уровня доверия к данным при принятии решений. В статье приводятся краткие сведения о функциональных возможностях демонстратора, включая описание технологического процесса и предположений о влиянии диагностических переменных на его работоспособность, загрузку описаний инцидентов в технологическую БД, формирование гипотез о причинах инцидентов, генерацию продукционных правил, адаптацию параметров алгоритмов оценки состояния технологического процесса с помощью нейронной сети и нечеткого вывода. Рассматриваются основные параметры хранилища данных и объект-ной модели, приводятся сведения о программной реализации и пользовательском интерфейсе, которые иллюстрируются примерами. Выделены особенности используемых технологий, позволяющие надеяться на эффективность их совместного использования в диагностических си-стемах. Использование демонстратора способствует минимизации ключевых рисков создания полнофункциональной программной платформы для диагностики и оценки состояния сложного многостадийного технологического процесса.
Abstract: The diagnostics of a complex multi-stage technical process involves the joint primary data pro-cessing to obtain probabilistic characteristics of abnormal critical events or incidents under uncer-tainty. The paper presents the research demonstrator Status-4 that is a software platform prototype for joint using the evidence theory and neural network methods in fuzzy diagnostic systems. The purpose of the demonstrator development is to create a scientific and technical reserve for ready-to-implement solutions transfer to the next project stages. The demonstrator makes it possible to show the main platform functional components, assess their system readiness level, conduct the platform research tests, perform software implementations testing of the selected and theoretically confirmed methods in various modes, check the functioning operability and efficiency at various parameter values and their combinations quickly. The demonstrator shows the options for the joint application of neural network and evidence theory methods in a hybrid expert system for diagnos-tics process. In addition, these methods joint application effectiveness is experimentally confirmed in terms of reducing the uncertainty level and increasing the confidence in data level when making decisions. The demonstrator enables minimizing the key risks of creating a full-featured software platform for diagnosing and evaluating the complex multi-stage technologies state. The paper provides brief information about the demonstrator functionality, including the tech-nology description and the suppositions description about diagnostic variables influence on pro-cessing performance, loading incident descriptions into the technological database, forming hy-potheses about the incidents causes, generating production rules, adapting the parameters of the technology state assessing algorithms using neural network and fuzzy inference. The paper consid-ers the main data warehouse and object model parameters, provides the software implementation and user interface information and illustrates it by examples. It also highlights the used methods features, which allow us to hope for the effectiveness of their joint use in diagnostic systems.
Ключевые слова: технологический процесс, технологическая цепь, теория свидетельств, нечеткая система, нейронная сеть, неисправность, инцидент, диагностика, демонстратор
Keywords: technological process, technological chain, evidence theory, fuzzy system, neural network, malfunction, incident, diagnostics, demonstrator
Просмотров: 706

3. Термодинамические ограничения и информационные условия устойчивости, управляемости и робастности  интеллектуального когнитивного управления [№4 за 2021 год]
Авторы: Ульянов С.В. (ulyanovsv46_46@mail.ru) - Государственный университет «Дубна» – Институт системного анализа и управления, Объединенный институт ядерных исследований – лаборатория информационных технологий (профессор), доктор физико-математических наук; Шевченко А.А. (allabard@yandex.ru) - Государственный университет «Дубна» – Институт системного анализа и управления (аспирант); Шевченко А.В. (sh3vchenkoav@yandex.ru) - Государственный университет «Дубна» – Институт системного анализа и управления (аспирант); Тятюшкина О.Ю. (tyatyushkina@mail.ru) - Государственный университет «Дубна» – Институт системного анализа и управления (доцент), кандидат технических наук;
Аннотация: В данной статье рассмотрены информационные и физические (энтропийные и энергетические) закономерности, а также особенности модели квантового сильного искусственного вычислительного интеллекта в виде самоорганизующейся интеллектуальной системы управления. Модель основана на принципах минимальной информационной энтропии (в «интеллектуальном» пространстве состояний сигналов управления) и минимальной обобщенной термодинамической меры производства энтропии в единой системе «объект управления + интеллектуальный когнитивный регулятор». Основным результатом применения процесса самоорганизации является гарантированная возможность достижения необходимого уровня надежности и гибкости (адаптивности) воспроизводимой структуры когнитивной интеллектуальной системы управления. В работе кратко рассмотрены основные физические принципы процессов управления, позволяющие устанавливать взаимосвязь между качественными характеристиками динамического поведения объекта управления и исполнительным устройством системы автоматического управления: устойчивостью, управляемостью и робастностью управления. Для достижения этой цели используются информационный и термодинамический подходы, объединяющие однородным условием критерии динамической устойчивости (функция Ляпунова), управляемости и робастности. Приведены соотношения между количеством совершенной работы, информации и извлекаемой свободной энергии, которые подтверждают возможность повышения робастности интеллектуальной системы управления за счет производства энтропии когнитивного регулятора, уменьшающего потери полезного ресурса объекта управления. В свою очередь, производство негэнтропии когнитивного регулятора снижает требования к минимуму исходной информации для достижения робастности. На основе извлекаемой информации из баз знаний когнитивного регулятора возможно получить дополнительный ресурс для совершения полезной работы, эквивалентный целенаправленному действию на объект управления, гарантируя достижение цели управления.
Abstract: The paper considers information and physical (entropy and energy) patterns, as well as the features of the model of a quantum strong artificial computational intelligence as a self-organizing intelli-gent control system. The model is based on the principles of minimal information entropy (in the “intelligent” space state of control signals) and the minimal generalized thermodynamic measure of the entropy production in the unified system “control object + intelligent cognitive controller”. The main result of applying the self-organization process is the guaranteed possibility of achieving the necessary reliability and flexibility level of the reproducible structure of the cognitive intelligent control system. The paper briefly describes the main physical principles of management processes allowing es-tablishing the relationship between the qualitative characteristics of the dynamic behavior of the control object and the executive device of the automatic control system: control stability, controlla-bility, and robustness. To achieve this purpose, it uses the information and thermodynamic ap-proaches that combine dynamic stability (Lyapunov function), controllability and robustness crite-ria by a homogeneous condition. The authors give the relations between the amount of pure work, information and the extracted free energy, which confirm the possibility of increasing the intellectual control system robustness due to the production of entropy of a cognitive controller that reduces the loss of the useful re-source of the control object. In turn, the negative entropy of cognitive control reduces the require-ments for the minimum initial information to achieve robustness. Based on the retrieved infor-mation from the cognitive controller knowledge base, it is possible to obtain an additional resource for useful work, which is equivalent to a targeted action on the management object, ensuring the management goal achievement.
Ключевые слова: квантовый алгоритм самоорганизаций, неточные знания, термодинамика информационных процессов, когнитивные системы управления
Keywords: quantum self-organization algorithm, imperfect knowledge base, information process thermodynamics, , cognitive control system
Просмотров: 603

4. Знаковая система управления мобильной платформой [№4 за 2021 год]
Автор: Ровбо М.А. (rovboma@gmail.com) - Национальный исследовательский университет Московского физико-технического университета (инженер-исследователь); Сорокоумов П.С. (petr.sorokoumov@gmail.com) - Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ» (ассистент );
Аннотация: В работе рассматривается объединение системы управления роботом на основе знаковой модели мира и человеко-машинных интерфейсов, в частности, голосового, в единую систему, обрабатывающую как команды пользователя, так и автономное поведение робота. Разработанная система позволяет управлять роботом с помощью голосового интерфейса, отрабатывать длительные поведенческие процедуры, устранять неоднозначности команды за счет разрешения пространственных отношений и учета направления взгляда оператора. Это достигается путем интеграции всей необходимой для принятия решения и выбора действия ро-ботом информации в модель мира, применения логического вывода для ее пополнения и использования эвристик для устранения неоднозначностей в речевой команде, когда известных фактов для этого не хватает. Система принятия решения на основе данной модели мира также обеспечивает автономную реакцию робота на особые ситуации. Описывается архитектура разработанной системы и демонстрируется применимость данно-го подхода на примере имитационной модели мобильного робота в Gazebo. Моделирование показало возможность управления мобильной платформой с помощью разработанной системы, причем для оператора непрямое управление роботом оказалось более комфортным. Одна-ко следует отметить рост вычислительной нагрузки в случае обработки большого числа объектов в мире, который частично компенсируется алгоритмами, позволяющими дополнять модель лишь той информацией, которая необходима для обработки текущей команды при логическом выводе, а также невозможность обработки противоречивой информации в текущей реализации.
Abstract: The paper considers the problem of combining a control system based on a semiotic model of a ro-bot’s world and human-machine interfaces, in particular, a voice interface, into a single system that processes both user commands and the robot’s autonomous behavior. The developed system allows controlling a robot using a voice interface, executing extended be-haviors, eliminating command ambiguities by resolving spatial relationships and taking into account the operator's gaze direction. This is achieved by integrating all the information necessary for mak-ing a decision and choosing the robot's action into the world model, applying logical inference to supplement it, and using heuristics to eliminate ambiguities in the speech command when there are not enough known facts for this. The decision-making system based on this world model also pro-vides the robot’s autonomous response to special situations. The paper describes the developed system architecture and demonstrates the applicability of this approach using a simulated model of a mobile robot in Gazebo. The simulation showed the possibil-ity of controlling a mobile platform using the developed system and the indirect control proved to be more ergonomic. Although, it should be noted that the computational load increases substantially when it is necessary to process a large number of objects in the world and it is impossible to process conflicting information in the current implementation. The computational load is partially compen-sated by algorithms that make it possible to infer only the information necessary to process the current command.
Ключевые слова: голосовое управление, человеко-машинный интерфейс, робототехника, система управления, семиотическая модель
Keywords: voice control, human-machine interface, robotics, a control system, semiotic models
Просмотров: 659

5. Анализ гибридных регуляторов в моделях управления техническими объектами в изменяющихся условиях [№4 за 2021 год]
Авторы: Игнатьев В.В. (vova3286@mail.ru) - Южный федеральный университет (доцент), кандидат технических наук; Соловьев В.В. (soloviev-tti@mail.ru) - Южный федеральный университет (ст. преподаватель); Белоглазов Д.А. (vvignatev@sfedu.ru) - (доцент ), кандидат технических наук;
Аннотация: В статье рассмотрены модели, управление в которых осуществляется с помощью гибридных регуляторов, реализованных на основе последовательного взаимодействия PI- и IPI-FUZZY-регуля¬торов, а также PID- и IPD-FUZZY-регуляторов со сгенерированной структурой системы нечеткого вывода типа Cyгено и разработанной моделью ANFIS. В гибридных регуляторах база правил нечеткого регулятора формируется автоматически с помощью специально разработанного алгоритма на основе данных, полученных с классического регулятора с последующим обучением с помощью нейросети. Особенностью разработки ANFIS в виде гибридной сети для PI- и IPI-FUZZY-регуляторов является использование показателей ошибки выходного сигнала, ее интеграла (дифференциала для PID- и IPD-FUZZY-регуляторов) и управляющего воздействия. Для проверки эффективности гибридной сети с целью выявления факта ее переобучения применялись данные, полученные в результате работы классического регулятора, а для формирования обучающей выборки для построения гибрид-ной сети – данные, полученные в результате работы нечеткого регулятора. Это позволяет исключить участие эксперта при синтезе базы правил нечеткого регулятора и обеспечить эффективное и робастное управление объектом, функционирующим в непредвиденных внешних ситуациях. Регуляторы IPI-FUZZY и IPD-FUZZY продемонстрировали лучшие показатели качества по сравнению с соответствующими классическими регуляторами, что позволяет рекомендовать их к применению в реальных системах управления. Представленные модели были разработаны в среде Simulink и редакторе ANFIS пакета расширения Fuzzy Logic Toolbox.
Abstract: The paper analyzes hybrid controllers for control models of technical objects operating in changing conditions. It also considers the models which involve control based on hybrid controllers imple-mented on the basis of sequential interaction between PI- and IPI-FUZZY-controllers and PID- and IPD-FUZZY-controllers with the generated structure of the Sugeno-type fuzzy inference system and the developed ANFIS model. In hybrid controllers, the fuzzy controller rule base is formed automatically using a specially developed algorithm based on data obtained from a classical controller with subsequent training us-ing a neural network. The ANFIS design principle in the form of a hybrid network for PI and IPI-FUZZY controllers is the use of the output signal error indicators, its integral (differential for PID and IPD-FUZZY controllers) and control action. The following aspects have become the develop-ment features. In order to test the hybrid network efficiency to identify the fact of its retraining, the authors used the data obtained as a result of the classical regulator operation; to form a training sample for building a hybrid network they used the data obtained as a result of the fuzzy regulator operation. This makes it possible to exclude expert’s participation in the synthesis of the fuzzy con-troller rule base and to ensure efficient and robust control of an object functioning in unforeseen external situations. The IPI-FUZZY-controller and the IPD-FUZZY-controller have shown better quality indicators comparing to the corresponding classical ones, which makes it possible to recommend using in real control systems. The presented models were developed in the Simulink environment and the ANFIS editor of the Fuzzy Logic Toolbox extension package.
Ключевые слова: управление, гибридная модель, интеллектуальный регулятор, база правил, обучение, неопределенность
Keywords: control management, hybrid model, intelligent controller, rule base, the training, uncertainty
Просмотров: 610

6. Имитационная модель оценки срока службы  интернета вещей в условиях атакующих воздействий,  источающих энергию узлов [№4 за 2021 год]
Авторы: Татарникова Т.М. (tm-tatarn@yandex.ru) - Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения (доцент, профессор), доктор технических наук; Богданов П.Ю. (45bogdanov@gmail.ru) - Российский государственный гидрометеорологический университет (ст. преподаватель);
Аннотация: Малая мощность сенсорных узлов интернета вещей обусловливает поиск решения нескольких актуальных задач: увеличение срока службы сенсорных узлов и безопасность интернета вещей. В качестве источника питания сенсорные узлы используют батареи, ресурсы которых ограничены, и, если сенсорная сеть установлена и развернута в удаленном географическом пространстве для наблюдения за физическими явлениями, подзарядка или замена сенсорных узлов может стать невозможной или дорогостоящей из-за местоположения. Энергопотребление – один из важных показателей качества интернета вещей, определяемый как количество энергии, используемой и потраченной сенсорными узлами. От энергопотребления зависит срок службы сети – время, в течение которого она будет полностью функционировать. Внедрение механизмов защиты интернета вещей требует дополнительных затрат энергии, связанных с их реализацией, однако отсутствие этих механизмов чревато распространением атак, истощающих энергию узлов, и сокращением срока службы интернета вещей. В статье приведены результаты имитационного эксперимента, доказывающие, что своевременное обнаружение атак способствует увеличению срока службы сети по сравнению с сетью, в которой механизмы безопасности отсутствуют. Для понимания принципов работы имитационной модели описываются ее основные модули, имитирующие реальные объекты сети интернета вещей: сенсорные узлы, маршрутизаторы, протоколы, каналы связи, атаки, пакеты данных. Оценки потребляемой энергии и срока службы приведены в виде графиков зависимостей от разных параметров сети интернета вещей.
Abstract: The low power of the sensor nodes of the Internet of Things determines the search for solving sev-eral urgent problems: increasing the service life of sensor nodes and the security of the Internet of Things. Sensor nodes use batteries with limited resources as a power source, therefore if a sensor network is installed and deployed in a remote geographic space to observe physical phenomena, then recharging or replacing sensor nodes may become impossible or expensive due to the long dis-tance. Power consumption is one of the important quality indicators of the Internet of Things defined as the amount of energy used and spent by sensor nodes. Energy consumption determines the network lifespan – the time when the sensor network is fully functional. On the other hand, the implementa-tion of IoT security mechanisms requires additional energy costs associated with their implementa-tion. However, the lack of security mechanisms causes the proliferation of attacks that emit the node energy, as well as reduced service life of the Internet of Things. The paper presents the results of a simulation experiment proving that timely detection of at-tacks contributes to an increase in the service life of the network compared to a network with no se-curity mechanisms. To understand the operation principles of the simulation model, there is a a de-scription of its main modules, which simulate real objects of the Internet of Things network: sensor nodes, routers, protocols, communication channels, attacks, data packets. The estimates of energy consumption and service life are given in the form of graphs of dependences on various parameters of the Internet of Things network.
Ключевые слова: эксперимент на модели, имитационная модель, энергопотребление, срок службы интернета вещей, сеть интернета вещей
Keywords: model experiment, simulation model, energy costs, lifespan of internet of things, internet of things network
Просмотров: 720

7. Диагностика состояния технического объекта  с помощью классификации методами  машинного обучения [№4 за 2021 год]
Авторы: Ломовцева Н.А. (natalya.lomovtseva@gmail.com) - Ульяновский государственный технический университет, кафедра прикладной математики и информатики (магистрант); Кувайскова Ю.Е. (v_kl@mail.ru ) - Ульяновский государственный технический университет, кафедра прикладной математики и информатики (доцент ), кандидат технических наук; Клячкин В.Н. (v_kl@mail.ru) - Ульяновский государственный технический университет (профессор), доктор технических наук;
Аннотация: Для обеспечения безопасности и надежности функционирования сложных технических си-стем необходима их диагностика. Иногда она сводится лишь к разделению объектов на исправные и неисправные: проводится бинарная классификация методами машинного обучения по прецедентам (с учителем). Однако часто требуется более детальное исследование, когда состояние объекта нельзя отнести к этим двум вариантам. В таком случае проводится многоклассовая классификация состояний объекта. Как и при бинарной классификации, здесь могут эффективно применяться методы машинного обучения. Полученная по результатам предварительных испытаний выборка разбивается на две части – обучающую и тестовую. Обучающая предназначена для построения моделей, с помощью которых объекты разделяются на заданное количество классов. Предполагается, что есть определенная связь между показателями функционирования объекта и его состояниями. На основе обучающей выборки необходимо построить алгоритм, обеспечивающий для заданного набора показателей функционирования достаточно точную оценку состояния объекта. Разработана программа многоклассовой классификации для построения модели алгоритма, обеспечивающей надежную диагностику состояния объекта. Для исключения переобучения использована кросс-валидация. Оцениваемые три меры качества построенных моделей позволяют учесть особенности обучающей выборки, при этом применяются различные типы классификаторов. В качестве численного примера рассмотрена навигация робота: по результатам показаний 24 датчиков расстояний определяется одно из четырех направлений его перемещения.
Abstract: Diagnosing the functioning of complex technical systems is necessary to ensure their safety and reliability. Sometimes the diagnosis is reduced to the division of objects into healthy and faulty: there is a binary classification of machine learning methods according to precedents (with the teacher). However, when there is a need to describe an object’s state with several possible options (not just two: a healthy object or a faulty object), a more detailed study is often needed. In this case, a multi-class classification of the object's states is carried out. Machine learning techniques can be used effectively as for binary classification. The sample obtained from the preliminary tests is divided into two parts: training and test. The training part is for building models that help to divided objects into a given number of classes. It is assumed that there is some connection between the object’s performance indicators and states. Based on the training sample, it is necessary to build an algorithm that provides a sufficiently accurate object’s state assessment for a given set of performance indicators. The paper presents a developed multi-class classification program allowing building an algorithm model for reliable diagnosis of the object’s condition. At the same time, cross-validation is used to eliminate retraining. The three quality measures of the built models are used to take into account the specifics of the training sample applying different types of classifiers. As a numerical example, the authors consider the robot's navigation: according to the results of 24 distance sensors, one of the four directions of its movement is determined.
Ключевые слова: навигация робота, агрегированный подход, кросс-валидация, многоклассовая классификация, техническая диагностика
Keywords: robot navigation, aggregated approach, cross-validation, multi-class classification, technical diagnostics
Просмотров: 618

8. Применение инструментов дискретной оптимизации  для классификации когнитивного дефицита:  особенности использования минимаксного  и аддитивного критериев [№4 за 2021 год]
Авторы: Разумникова О.М. (razoum@mail.ru) - Новосибирский государственный технический ун (профессор), доктор биологических наук; Мезенцев Ю.А. (mesyan@yandex.ru) - Новосибирский государственный технический ун (профессор,), доктор технических наук; Павлов П.С. (fuzzokolobok@gmail.com) - Новосибирский государственный технический ун (ст. преподаватель); Тарасова И.В. (iriz78@mail.ru) - НИИ комплексных проблем сердечно-сосудистых заболеваний (ведущий научный сотрудник), доктор математических наук; Трубникова О.А. (olgalet17@mail.ru) - НИИ комплексных проблем сердечно-сосудистых заболеваний (зав. лабораторией), доктор математических наук;
Аннотация: Статья посвящена разработке методов дискретной оптимизации для решения прикладной задачи кластеризации когнитивных ресурсов пациентов с ишемической болезнью сердца. Данные методы отражают перспективность оперативного лечения таких пациентов. Для определения когнитивного дефицита, связанного со старением и сопутствующим атеросклерозом сосудов мозга, применяют множество показателей разных когнитивных функций и активности мозга. Широко используемое для лечения пациентов с ишемической болезнью сердца коронарное шунтирование усиливает риск возникновения послеоперационного когнитивного дефицита. В связи с этим актуально выявление наиболее информативных маркеров предоперационного со-стояния когнитивного статуса пациентов. Для его классификации использованы характеристики полушарной активности мозга на частотах тета-, альфа- и бета-диапазонов совместно с показателем минимальных мозговых дисфункций и интегральным показателем, который сформирован на основе комплекса параметров, полученных при регистрации сенсорно-моторной реакции и характеристик внимания и памяти группы пациентов. Результаты вычислительных экспериментов с кластеризацией показателей психометрического и нейрофизиологического тестирования пациентов с ишемической болезнью сердца по-казали эффективность разработанного инструментария кластеризации с применением дискретной оптимизации и лучшие дискриминационные возможности при использовании аддитивного критерия.
Abstract: The paper devoted to the development of discrete optimization methods for solving the applied problem of clustering the cognitive resources of patients with coronary artery disease (CAD). The methods reflect the prospects of their surgical treatment. Many indicators of different cognitive functions and brain activity are used to determine the cognitive deficits associated with aging and concomitant cerebrovascular atherosclerosis. Coronary artery bypass grafting, which is widely used to treat CAD patients, increases the risk of postoperative cognitive deficits. In this regard, it is im-portant to identify the most informative markers of the cognitive status in patients in the preopera-tive state. To classify this state, the authors use the hemispheric activity characteristics, i.e. lateral-ized power of the theta, alpha, and beta rhythms together with the indicator of minimal cerebral dys-function (MMSE) and the integral cognitive indicator based on a set of parameters obtained during a recording sensory-motor responses and testing attention and memory in 114 male patients admitted to the clinic for coronary artery bypass grafting. The average patient’s age is 55.9 ± 5.3 years; 90 of them had secondary education and 32 had higher education. The results of computational experiments with clustering indicators of psychometric and neuro-physiological testing of CAD patients have shown the effectiveness of the developed toolkit for clustering by the discrete optimization means and the best discriminatory capabilities due to the ad-ditive criterion.
Ключевые слова: кластеризация, минимаксный критерий качества, аддитивный критерий, линейная релаксация, алгоритм бинарных отсечений и ветвлений, выявление когнитивного дефицита
Keywords: clusterization, minimax quality criterion, additive function, linear relaxation, binary cuts and branches algorithm, cognitive deficit detection
Просмотров: 560

9. Сравнительный анализ работы алгоритма многократной маркировки перколяционных кластеров на различных разделах суперкомпьютера МВС-10П ОП [№4 за 2021 год]
Автор: Лапшина С.Ю. (lapshina@jscc.ru) - Межведомственный суперкомпьютерный центр РАН – филиал ФНЦ НИИСИ РАН (начальник научно-организационного отдела);
Аннотация: В статье проведен сравнительный анализ работы алгоритма многократной маркировки перколяционных кластеров на пяти различных разделах суперкомпьютера МВС-10П ОП (с учетом добавления в 2021 г. нового раздела и модернизации существующих), установленного в Меж-ведомственном суперкомпьютерном центре Российской академии наук. Алгоритм многократной маркировки перколяционных кластеров используется в Центре для изучения процессов распространения эпидемий. Вместе с тем это универсальное средство, которое может найти применение в любой области в качестве инструмента дифференцирования кластеров решетки большого размера, получающее на вход данные в формате, не зависящем от приложения. Известны разработки с использованием данного алгоритма для изучения процессов протекания воды через пористые материалы, поведения нефтяных пластов, распространения лесных пожаров. При суперкомпьютерном имитационном эксперименте применялся усовершенствованный для применения на многопроцессорной системе вариант алгоритма многократной маркировки перколяционных кластеров Хошена–Копельмана, связанный с механизмом линковки меток. В статье сравнивается время выполнения алгоритма многократной маркировки перколяционных кластеров Хошена–Копельмана при полной загрузке вычислительных узлов и различ-ных значениях входных параметров на пяти разделах – Broadwell, Cascadelake, Skylake, Optan, KNL суперкомпьютера МВС-10П ОП. Установлено оптимальное количество процессорных ядер для вычислений.
Abstract: The paper provides a comparative analysis of the Parallel Cluster Multiple Labeling Technique on five different sections of the MVS-10P OP supercomputer (taking into account the addition of a new section in 2021 and modernization of existing ones) installed at the JSCC RAS. At the JSCC RAS, the Parallel Cluster Multiple Labeling Technique is used to study the process-es of epidemic spread. At the same time, it is a versatile tool that can be used in any field as a tool for differentiating large lattice clusters receiving data as input in an application-independent format. There are known developments using this algorithm to study the processes of water flow through porous materials, the behavior of oil reservoirs, and the spread of forest fires. The supercomputer simulation experiment involved the improved version of the technique for multiple labeling of Hoshen-Kopelman percolation clusters associated with the labels linking mech-anism improved for using on a multiprocessor system. The paper provides a comparative analysis of the execution time of the algorithm for multiple marking of Hoshen-Kopelman percolation clusters at full load of computing nodes and different values of input parameters on five partitions (Broadwell, Cascadelake, Skylake, Optan, KNL) of the MVS-10P OP supercomputer installed at the Interdepartmental Supercomputer Center of the Rus-sian Academy of Sciences.
Ключевые слова: процессорные ядра, вычислительный узел, высокопроизводительные вычислительные системы, механизм линковки меток, перколяционный кластер, мультиагентное моделирование
Keywords: processor cores, computing node, high-performance computing systems, parallel cluster multiple labeling technique, percolation’s cluster, multi-agent simulation
Просмотров: 631

10. Метод синтеза нечетких регуляторов  на основе кластеризации [№4 за 2021 год]
Авторы: Игнатьев В.В. (vova3286@mail.ru) - Южный федеральный университет (доцент), кандидат технических наук; Соловьев В.В. (soloviev-tti@mail.ru) - Южный федеральный университет (ст. преподаватель);
Аннотация: Целью авторов исследования является разработка метода синтеза нечетких регуляторов по экспериментальным данным на основе кластеризации как самого простого способа определения количества функций принадлежности и создания базы правил. Для достижения поставленной цели предлагается использовать экспериментальные данные о входных и выходных сигналах системы управления техническим объектом с классическим регулятором. На основе этих данных разработан метод кластеризации, позволяющий определять терм-множества входных и выходных лингвистических переменных нечеткого регулятора, реализующего алгоритм нечет-кого вывода Мамдани, и составлять базу правил. Кластеризация выполняется путем оценки границ интервалов варьирования эксперимен-тальных данных, равномерного разделения на кластеры в зависимости от требуемой мощности терм-множеств лингвистических переменных и определения принадлежности данных к кластерам. Поскольку экспериментальные данные связаны, то есть для каждого момента времени сохраняются данные как о входных, так и о выходных сигналах классического регулятора и определяется их принадлежность к кластерам, разработка базы правил нечеткого регулятора не вызывает затруднений. Разработанное авторами в среде MatLab ПО позволяет как снимать экспериментальные данные, так и синтезировать нечеткий регулятор и проверять его работоспособность. Модель системы управления создана в среде Simulink, метод кластеризации и определения параметров лингвистических переменных реализован в виде программы в m-файле, а нечеткий регулятор в пакете расширения Fuzzy Logic Toolbox. В качестве примера рассмотрен процесс заполнения соединенных контейнеров, математической моделью которого является передаточная функция второго порядка с запаздыванием. Для выбора оптимальной структуры нечеткого регулятора проведено исследование на основе экспериментальных данных. Полученные в данной работе результаты сравнивались с классическим ПД-регулятором, модель которого реализована в среде Simulink. Результаты исследования будут полезны разработчикам нечетких моделей управления.
Abstract: The goal of this work is to develop a method for synthesizing fuzzy controllers from experimental data based on clustering, since this is the simplest way to determine the number of membership functions and create a rule base. To achieve this goal, it is proposed to use experimental data on the input and output signals of the control system for a technical object with a classical controller. The developed method for data clustering is based on the experimental data and makes it possible to de-termine the term-sets of input and output linguistic variables of a fuzzy controller that implements the Mamdani fuzzy inference algorithm and to compose a rule base. Clustering is performed by evaluating the boundaries of the experimental data variation inter-vals, uniform division into clusters depending on the required power of term-sets of linguistic vari-ables and determining if the data belongs to certain clusters. Since the experimental data are con-nected, that is, for each moment of time, data on both the input and output signals of the classical controller are stored and their belonging to clusters is determined, the development of the fuzzy controller rule base does not cause difficulties. To simplify the research, the authors have developed software in the MatLab environment. It makes it possible both to obtain experimental data, to synthesize a fuzzy controller and check its performance. The control system model is developed in the Simulink environment, the method of clustering and determining the parameters of linguistic variables is implemented as a program in an m-file; the fuzzy controller is implemented in the Fuzzy Logic Toolbox extension package. The high degree of integration of MatLab expansion packages made it possible to simplify the procedure of synthesizing fuzzy controllers as much as possible and to reduce it to determining the number of input and output variables and analyzing the simulation results. The paper presents the process of filling connected containers as an example, its mathematical model is a second-order transfer function with delay. To select an optimal structure of a fuzzy controller, the authors have carried out a study based on experimental data. The results obtained in this work were compared with the classical PD-controller, the model of which was implemented in the Simulink environment. The research results will be useful for developers of fuzzy control models.
Ключевые слова: нечеткий регулятор, пд-регулятор, кластеризация данных, вес правил, редукция базы правил, автоматический синтез базы прав
Keywords: fuzzy controller, pid-controller, clustering, rule weight, reduction of the rule base, automatic synthesis rule base
Просмотров: 619

| 1 | 2 | Следующая →