bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
Models for defining control moments in multi-level organizational systems
Authors: Потудинский А.В. , Преображенский А.П.
Published: July 2024

Контроль процессов в организационных системах - это деятельность, направленная на выполнение задач (планов, выполнение заказов) по всему перечню процессов системы. Для выполнения этой задачи руководство должно своевременно оценивать выполнение программы, следить за тенденцией исполнителей отклоняться от плановой нормы и направлять имеющиеся в его распоряжении ресурсы на устранение этих отклонений. Во многих областях подсчет количества промежуточных и финальных результатов автоматизирован, и персонал может в любое время знать цифры, характеризующие ход выполнения. Однако в таких областях, как строительство, высокие технологии и некоторые другие, довольно трудно оценить, как осуществляется программа. Каждая операция по показу фактического выполнения программы и контролю сроков по каждому виду результатов требует проведения полного мониторинга. Это дорогостоящая операция, часто требующая приостановки процесса. Поэтому желательно, чтобы это делалось как можно реже, но при этом не упускался момент, когда тенденция к отклонению перерастет в угрозу выполнению программы. Рассмотрен процесс управления работой организационной системы одноцелевого типа, объем программы которой выражается в виде общего эквивалента - в единицах выпуска (задачах) или в себестоимости. Для программ, решающих несколько важных видов задач, необходимо одновременно проводить контроль по каждому виду задач.

Process control in organizational systems is an activity aimed at fulfilling tasks (plans, fulfilling orders) throughout the list of system processes. To accomplish this task, management must timely evaluate the implementation of the program, monitor the tendency of performers to deviate from the planned norm and direct the resources at its disposal to eliminate these deviations. In many areas, the calculation of the number of intermediate and final results is automated, and staff can at any time know the numbers that characterize the progress. However, in areas such as construction, high technology and some others, it is rather difficult to evaluate how the program is implemented. Each operation to show the actual implementation of the program and control the timing of each type of result requires full monitoring. This is an expensive operation, often requiring a suspension of the process. Therefore, it is desirable that this be done as rarely as possible, but at the same time, the moment should not be missed when the tendency to deviation will develop into a threat to the program. The process of managing the work of an organizational system of a single-purpose type is considered, the volume of the program of which is expressed as a general equivalent - in units of output (tasks) or in cost. For programs that solve several important types of tasks, it is necessary to simultaneously monitor each type of task.
Method of detection of hidden data using steganography method Koch-Zhao
Authors: Вильховский Д.Э.
Published: July 2024

В статье предлагается алгоритм анализа изображений с встроенным сообщением на основе стеганографического метода Коха-Жао. Объектом исследования являются изображение, в которые было осуществлено встраивание методом Коха-Жао. Ключевая идея заключается в сравнительном анализе пар коэффициентов дискретного косинусного преобразования. Для этого строится зависимость разности коэффициентов от номера блока. Численное дифференцирование данной зависимости даёт возможности определить границы встроенного сообщения. После чего анализ исходной зависимости на выделенном интервале даёт возможность установить применяемые параметры метода Коха-Жао. Научная новизна заключается в разработке алгоритма стеганографического анализа метода Коха-Жао, основанного на анализе коэффициентов дискретного косинусного преобразования, отличающегося тем, что в нем присутствуют модуль автоматического поиска ступенчатых изменений, который позволяет определить параметры встраивания и извлечь сообщение. Выполнен эксперимент на ЭВМ. Установлено, что предлагаемый алгоритм даёт возможность с абсолютной точностью установить размер, содержимое и расположение скрытого сообщения, в случае, когда оно встроено в непрерывную последовательность блоков. Практическая значимость результатов заключается в том, что разработанный программный комплекс позволяет проводить стегоанализ изображений с данными методом Коха-Жао при низком заполнении стегоконтейнера (менее чем 40% битов нулевого битового слоя).

The article proposes an image analysis algorithm with a built-in message based on the Koch-Zhao steganographic method. The object of research is the image into which the Koch-Zhao embedding was carried out. The key idea is a comparative analysis of pairs of coefficients of a discrete cosine transform. For this, the dependence of the difference of the coefficients on the block number is constructed. Numerical differentiation of this dependence makes it possible to determine the boundaries of the embedded message. After that, the analysis of the initial dependence on the selected interval makes it possible to establish the applicable parameters of the Koch-Zhao method. Scientific novelty lies in the development of the steganographic analysis algorithm of the Koch-Zhao method, based on the analysis of discrete cosine transform coefficients, characterized in that it contains an automatic step search module that allows you to determine the embedding parameters and extract the message. Computer experiment completed. It is established that the proposed algorithm makes it possible to establish with absolute accuracy the size, content and location of the hidden message, in the case when it is embedded in a continuous sequence of blocks. The practical significance of the results lies in the fact that the developed software package allows stego analysis of images with data using the Koch-Zhao method with low filling of the stegocontainer (less than 40% of bits of the zero bit layer).
Software implementation of Dijkstra's algorithm in graph-structural modeling of socio-economic systems using metagraphs
Authors: Жбанова Н.Ю. , Мирошников А.И.
Published: July 2024

С появлением социальных сетей, различных систем сбора и хранения данных и накоплением больших объемов информации графовые структуры получили очередной стимул для развития, так как одно из их основных преимуществ заключается в возможности получить компактные и понятные модели сложных систем. Графоструктурный подход является особенно продуктивным при решении задач, связанных с анализом сетей различной природы, таких как социальные сети, веб-графы, транспортные дорожные сети и другие. Такие объекты характеризуются большим объемом и сложной структурой, поэтому вопрос использования для их описания обобщенных графовых структур весьма актуален. В качестве обоснования можно выделить ряд преимуществ: сокращение размерности исходных данных без потери информации, снижение сложности интерпретации промежуточных результатов, возможность моделирования задачи на нескольких этапах и другие. Данная статья посвящена вопросам, связанным с развитием математического аппарата для построения графоструктурных моделей сложных систем. Рассматриваются обобщения понятия графа, такие как неориентированные и ориентированные гиперграфы и метаграфы. Приводится пример программной реализации иерархической системы на основе метаграфа. Данный подход позволяет варьировать степень детализации данных без их модификации при решении различных задач управления организационными системами.

The developing of social networks, various data collection and storage systems and the accumulation of large amounts of information graph structures received another incentive for development. Since one of their main advantages is the ability to present compact and understandable models of complex systems. The graph-structural approach is especially productive in solving problems related to the analysis of various nature networks such as social networks, web graphs, traffic road networks and others. These objects are characterized by a large volume and complex structure so the question of using generalized graph structures to describe them is very relevant. A number of advantages can be distinguished as a justification: reducing the dimension of the source data without losing information, reducing the complexity of interpreting intermediate results, the ability to remodel tasks at several stages and others. The article is devoted to issues related to the development of the mathematical apparatus for constructing graphostructural models of complex systems. Generalizations of the concept of a graph such as undirected and oriented hypergraphs and metagraphs are considered. An example of a software implementation of a hierarchical system based on a metagraph is given. This approach allows to vary the degree of data detail without its modification.
Intelligent analysis of video data in system for monitoring compliance with industrial safety rules
Authors: Вульфин А.М.
Published: July 2024

Использование интеллектуальных камер и датчиков в системах видеоаналитики в сочетании с человеком-оператором, с которого снята большая часть аналитической и зрительной нагрузки, позволяет увеличить эффективность видеонаблюдения и, как результат, повысить безопасность и результативность труда на производстве в целом. Анализ существующих методов обработки данных в системах видеонаблюдения промышленного объекта показал, что применение бесконтактных способ анализа позы и действий человека в поле зрения камеры встречается редко, однако может иметь критическое значение в определенных ситуациях (человек в спецодежде лежит в зоне видимости камеры, но система на него не реагирует, ведь он находится не в запрещенной зоне). Рассмотрено совершенствование алгоритмов интеллектуального анализа видеоданных в системе контроля соблюдения правил промышленной безопасности (анализ типа динамики и контроль «свой-чужой») за счет использования нейросетевых технологий обработки. Оценка эффективности программной реализации алгоритмов анализа натурных видеоданных показала корректность классификации в 97 % случаев. Оценка эффективности классификации 5 субъектов на два класса «свой» и «чужой» производилась методом перекрестной проверки и показала точность 99 % на тестовой выборке.

The use of intelligent cameras and sensors, in combination with the human operator in video analytics systems, from which most of the analytical and visual load has been removed, allows you to increase the efficiency of video surveillance and, as a result, increase the safety and productivity of work in production as a whole. Analysis of the existing data processing methods in the video surveillance systems of industrial facility showed that the use of a non-contact method for analyzing person’s posture and actions in the camera’s field of vision is rare, but it can be critical in certain situations (person in overalls is in the camera’s field of view, but the system is on him does not respond, because he is not in the forbidden zone). The improvement of algorithms for the intellectual analysis of video data in the system for monitoring compliance with industrial safety rules (analysis of the type of dynamics and control "friend or foe") using neural network processing technologies is considered. Effectiveness evaluation of algorithms for analyzing full-scale video data software implementation showed the correctness of classification in 97% of cases. Effectiveness evaluation of the 5 subjects into two classes of “own” and “alien” classification was carried out by cross-validation and showed an accuracy of 99% on the test sample.
Recommendation system’s development for planning tourist routes based on optimization models
Authors: Коцюба И.Ю. , Назаренко А.Е.
Published: July 2024

В статье рассматривается актуальность использования интеллектуальных информационных технологий в вопросах планирования туристической деятельности как для индивидуального, так и для коллективного использования. В связи с этим, данная статья направлена на раскрытие комплекса проблем применения рекомендательных информационных систем для генерации туристических маршрутов в оптимизационной постановке. Процесс описания сведений о туристической достопримечательности и процесс генерации туристического маршрута представлены в виде формальной модели лингвистического описания для информационной системы и задачи принятия решений, соответственно. Предложенная авторами методика базируется на методах многокритериальной оптимизации целочисленного программирования и методах объектно-ориентированного программирования. В статье представлены функциональная модель процесса разработки туристического маршрута в нотации потоков данных, а также модели системной и программной архитектур с использованием диаграммы последовательностей и диаграммы компонентов, модель данных разработанного программного комплекса с использованием модели «сущность-связь». Представленное методического и программное обеспечение позволяет сокращать трудоемкость проектирования туристических маршрутов, учитывать мнения различных категорий экспертов при его составлении. Приведена специфика и результаты экспериментальной апробации использования разработки для целей образовательного туризма.

The article discusses the relevance of intelligent IT’ use in planning tourism activities for both individual and collective use. In this regard, this article is aimed at revealing a set of problems in the use of recommendation IT for generation of tourist routes based on optimization models. The process of describing information about tourist attractions and the process of generating a tourist route are presented in form of a formal model of linguistic descriptions for IT system and decision-making model. The methodology proposed by authors is based on methods of multicriteria optimization of discrete programming and methods of object-oriented programming. The article presents a functional model of developing a tourist route’ process as well as models of system and software architectures, a data model of developed software package. The presented methodological and software allows to reduce the complexity of tourist routes’ design, analyze expert opinions of various categories of experts. The specificity and results of experimental testing of development’s use for educational tourism are given. Keywords: IT in tourism, educational tourism, multi-criteria optimization
Development of a system of mass monitoring special conditions
Authors: Васильченко В.А. , Бурковский В.Л.
Published: July 2024

Актуальность исследования обусловлена высоким уровнем заболеваний легких по данным ВОЗ. Ежегодная смертность от хронических болезней нижних дыхательных путей составляет 3 миллиона человек, а от рака легких 1.7 миллиона. Согласно информации министерства здравоохранения Российской Федерации, ранняя диагностика и планирование на ее основе профилактических мероприятий позволит значительно снизить уровень смертности от легочных заболеваний и повысить качество жизни населения. Для реализации задач массовой обработки медицинской информации, повышения эффективности лечебно-профилактических мероприятий по выявлению заболеваний легких на ранних этапах предлагается создание программного комплекса. Разработанное программное обеспечение дает возможность оценки ситуации в исследуемой территориальной области и мониторинга, как состояния здоровья, так и эффективности предпринимаемых мер. В статье представлены методы по автоматизации анализа данных лабораторного анализа, а также данных исследований компьютерного томографа.Материалы статьи представляют практическую ценность для медицинских учреждений, позволяя выявлять патологии легких на ранних этапах, а также для центров принятия решений, где производится оценка качества медицинских услуг в разрезе возрастных и гендерных групп, как в каждом регионе в отдельности, так и на государственном уровне в целом.

The relevance of the study is due to the high level of lung disease according to WHO. The annual mortality from chronic lower respiratory diseases is 3 million, and from lung cancer 1.7 million. According to information from the Ministry of Health of the Russian Federation, early diagnosis and planning of preventive measures based on it will significantly reduce the mortality rate from lung diseases and improve the quality of life of the population. To implement the tasks of mass processing of medical information, increase the effectiveness of treatment and prophylactic measures to detect lung diseases in the early stages, it is proposed to create a software package. The developed software makes it possible to assess the situation in the studied territorial area and monitor both the state of health and the effectiveness of measures taken.The article presents methods for automating the analysis of laboratory analysis data, as well as research data of a computer tomograph.The materials of the article are of practical value for medical institutions, allowing you to identify lung pathologies in the early stages, as well as for decision centers, where the quality of medical services is assessed by age and gender groups, both in each region individually and at the state level whole. Keywords: computer image processing, convolutional neural network, ReLU activation function, disease diagnosis.
The software package for simulation of complex structured reconfigurable objects based on models of typical manufacturing systems
Authors: Лащенов Д.П. , Бурковский В.Л.
Published: July 2024

В настоящее время в сфере промышленного производства происходит постепенный переход к новому этапу развития, названному Индустрия 4.0. Основная концепция была впервые представлена на выставке в Ганновере в 2011 году. Основной процесс на промышленном заводе по концепции Индустрии 4.0 – цифровое преобразование физической производственной системы в реконфигурируемую цифровую. Реконфигурируемые технологические системы являются последним достижением в развитии производственной системы. Важнейшими характеристиками реконфигурируемых производственных систем являются высокая адаптивная способность аппаратных и программных компонентов для реакции на постоянно меняющиеся рыночные требования к типу и количеству продуктов. Представленный в данной работе программный комплекс предназначен для имитационного моделирования сложноструктурированных систем. К области применения данного комплекса преимущественно относятся реконфигурируемые производственные системы, обеспечивающие выпуск сложной технической продукции с высокими конструктивными и качественными показателями, включающей в себя широкую номенклатуру компонентов и параметров. В основу программного комплекса положено формализованное описание производственной системы как многоканальной многофазной системы массового обслуживания (СМО). При этом моделирование объектов строится на базе типовых моделей производственных систем обработки и сборки. Программный комплекс разработан на языке объектно-ориентированного программирования JAVA с применением инструментальной среды имитационного моделирования AnyLogic.

Currently, in the field of industrial production, there is a gradual transition to a new stage of development, called Industry 4.0. The basic concept was first presented at the 2011 Hannover exposition. The main process in an industrial plant according to the Industry 4.0 concept is the digital transformation of a physical manufacturing system into a reconfigurable digital one. Reconfigurable manufacturing systems are the latest advancement in production system development. The most important characteristics of reconfigurable manufacturing systems are the high adaptability of hardware and software components to respond to constantly changing market requirements for the type and quantity of products. The software package presented in this paper is intended for simulation of complex-structured systems. The application area of this package mainly includes reconfigurable manufacturing systems that provide the production of complex technical products with high constructive and quality indicators, comprising a wide range of components and parameters. The software package is based on a formalized description of the manufacturing system as a multichannel multiphase queuing system. At the same time, object simulation is based on typical models of working and assembly systems. The software package is developed in the object-oriented programming language JAVA using the AnyLogic simulation environment.
Acmeological analysis of expert procedure errors using the method of assessing the degree of confidence in an expert
Authors: Гостюнина В.А.
Published: July 2024

Экспертная оценка в современных условиях играет все более значимую роль. Существуют задачи, когда точные расчеты не применимы для оценки, выбора и обоснования решений. В таких случаях используют экспертные методы. Предложенный метод оценки степени доверия к эксперту учитывает репутацию эксперта, как долговременный показатель качества его экспертизы, и значение обратной связи, как кратковременный показатель состояния эксперта. Эти 2 показателя в совокупности позволяют рассчитать коэффициент доверия эксперта. С применением описанного метода проводится экспертная процедура. Однако, ошибки при проведении экспертных процедур ставят под сомнение корректность результатов экспертизы. Поэтому анализ такого рода ошибок является необходимым шагом для проверки возможности практического применения предлагаемых новых решений и методов в рамках экспертных процедур. В статье проведен акмеологический анализ ошибок экспертной процедуры с применением метода оценки степени доверия к эксперту. Рассмотрены методологические, технологические, технические, психологические, организационные, нормативно-правовые и другие виды ошибок при выполнении экспертных оценок. В статье приведены примеры выявления различного рода ошибок в описанной экспертной процедуре. Дано обоснованное объяснение вариантов устранения большинства типичных ошибок.

Expert assessment in modern conditions plays an increasingly important role. There are problems when accurate calculations are not applicable to assess, select and justify decisions. In such cases, expert methods are used. The proposed method for assessing the degree of trust in an expert takes into account the reputation of the expert as a long-term indicator of the quality of his examination, and the value of feedback as a short-term indicator of the state of the expert. Together, these 2 indicators make it possible to calculate the expert confidence coefficient. Using the described method, an expert procedure is carried out. However, errors in conducting expert procedures cast doubt on the accuracy of the results of the examination. Therefore, the analysis of such errors is a necessary step to test the feasibility of practical application of the proposed new solutions and methods in the framework of expert procedures. The article carried out an acmeological analysis of the errors of the expert procedure using the method of assessing the degree of confidence in the expert. Methodological, technological, technical, psychological, organizational, regulatory and other types of errors in the performance of expert assessments are considered. The article provides examples of identifying various kinds of errors in the described expert procedure. A reasonable explanation is given of the options for eliminating most common errors. Keywords: acmeological analysis, expert procedure, expert assessment, trust in an expert, reputation, reputation system
The researching of the social networks publications classification problem on the subject of positive attitude identification
Authors: Сазонов М.А. , Шекшуев С.В.
Published: July 2024

В статье рассматривается актуальность решения класса задач, связанных с анализом публикационной активности пользователей социальных сетей. Приводится анализ существующих подходов к выявлению общественного мнения к публикациям в социальных сетях, в котором обосновывается превалирование методов, основанных на анализе тональности текстов. Приводятся недостатки указанных методов, снижающие эффективность процесса оценивания общественного мнения относительно публикационной активности пользователей социальных сетей. Выдвигается предположение о возможности использования метаданных сообщений без необходимости проведения процедуры анализа тональности текста для устранения указанной проблемы. Определяются первичные и производные показатели сообщений в социальных сетях, получаемые из совокупности метаданных. Рассматриваются подходы к решению задачи бинарной классификации на основе указанных показателей, как на базе статистических методов, так и с использованием методов машинного обучения. Делается предположение о приемлемой точности класса моделей на основе машинного обучения, обеспечивающих решение указанной задачи. Предлагается модель машинного обучения на основе случайного леса для решения задачи классификации положительного отношения к публикациям в социальных сетях, основанная на анализе первичных и производных показателей сообщений.

In article discusses the relevance of solving problems class publication activity analysis for users of social networks. An analysis of existing approaches identifying public opinion about publications in social networks is given, in which the prevalence is substantiated of methods based on the analysis of the texts sentiment. The disadvantages of these methods are given, which reduce the process of assessing public opinion regarding the publication activity of users of social networks efficiency. It is suggested that it is possible to use message metadata without the need a texts sentiment analysis procedure to eliminate this problem. The primary and derived indicators of messages in social networks are determined, obtained from the set of metadata. Approaches to solving the problem of binary classification based on the indicated markers, both based on statistical methods and using machine learning methods, are considered. An assumption is made about the acceptable accuracy of a class of models based on machine learning that provide a solution to the specified problem. A machine learning model based on a random forest is proposed for solving the problem of classifying a positive attitude towards publications in social networks, based on the analysis of primary and derived indicators of messages. Keywords: social network, data, social networks publications indicators, machine learning, random forest.
Models and methods for sentiment analysis of texts in Bashkir language
Authors: Сулейманов А.К. , Шарипова М.А. , Сметанина О.Н. , Сазонова Е.Ю. , Миронов К.В.
Published: July 2024

Исследования в области автоматического извлечения мнений по-прежнему остаются актуальными. В статье представлено формальное описание термина мнение, постановки задач в зависимости от определяемых свойств мнения. Описаны проблемы решения задачи анализа тональности текста, подходы к ее решению и готовые программные реализации. Приведены имеющиеся корпусы текстов на башкирском языке, а также постановка задачи анализа тональности в текстах на башкирском языке. Рассмотрена методика ее решения, включающая алгоритм разметки текста, методы предобработки, выбора признаков классификации, методы классификации, приведены результаты эксперимента с целью выбора наиболее эффективного метода классификации для программной реализации с учетом метрик качеств. Полученные в работе результаты и разработанное программное решение на основе SVM со стохастическим градиентным спуском, продемонстрировавшим наиболее высокие показатели в критериях точности, полноты и F-меры, могут быть использованы для оценки тональности текстов новостных сайтов на башкирском языке.

The research works on automatic opinion extraction are still relevant. The article presents a formal description of the term opinion, setting tasks depending on the determined properties of opinion. The problems of solving the tasks of sentiment analysis, approaches to its solution and ready-made software implementations are described. Available corpora of texts in the Bashkir language are presented, and also task statement for sentiment analysis in the Bashkir language. Presented solution, which include an algorithm for tagging the texts, a preprocessing algorithm, a choice of classification features, and classification algorithms. Also, the results of computational experiment, which aimed to define the most effective classifier based on quality metric, are present. The results in this work and the developed software solution based on SVM with stochastic gradient descent, which demonstrated the highest indicators in the criteria of accuracy, completeness, and F-measure, can be used to sentiment analysis of news sites in the Bashkir language.
Development of a software complex for optimization of synthesis parameters of metal nanopowder
Authors: Чепкасов И.В. , Замулин И.С. , Байдышев В.С.
Published: July 2024

В данной работе было проведено моделирование методом молекулярной динамики в программном пакете LAMMPS получения наночастиц металлов (Cu, Au, Ni, Al) из газовой фазы при различных параметрах синтеза, с детальным исследованием влияния температуры и скорости охлаждения на форму, размер и морфологию наночастиц. На основе полученных данных был разработан алгоритм, на основе которого был создан программный комплекс для оптимизации параметров синтеза наночастиц металлов. Для реализации алгоритма в качестве основного был выбран язык программирования С++. Полученные в ходе молекулярно-динамических моделирований эффективные физические величины, параметры моделей, подгоночные коэффициенты, не включены в исходный код программ, а реализованы в виде подключаемых баз данных, которые в дальнейшем можно будет дополнять новыми наборами металлов и их сплавов или уточнять для уже представленных. При помощи этого программного комплекса станет возможным определять требуемые условия установки синтеза (температурный режим, время охлаждения, состав и концентрация паров металла) для получения наночастиц с заданными параметрами (тип частиц, их распределение по размеру, соотношение компонентов в частице).

In this work, we carried out molecular dynamics modeling in the LAMMPS software package for obtaining metal nanoparticles (Cu, Au, Ni, Al) from the gas phase at various synthesis parameters, with a detailed study of the effect of temperature and cooling rate on the shape, size and morphology of nanoparticles. Based on the data obtained, an algorithm was developed, on the basis of which a software package was created to optimize the parameters of the synthesis of metal nanoparticles. To implement the algorithm, the C ++ programming language was chosen as the main one. The effective physical quantities, model parameters, fitting coefficients obtained in the course of molecular dynamics simulations are not included in the source code of the programs, but are implemented in the form of plug-in databases, which can later be supplemented with new sets of metals and their alloys or refined for those already presented. With the help of this software package, it will be possible to determine the required conditions for the synthesis plant (temperature regime, cooling time, composition and concentration of metal vapors) to obtain nanoparticles with specified parameters (type of particles, their size distribution, ratio of components in a particle). Keywords: algorithm, software, computer simulation, condensation, molecular dynamics.
Optimal planning of the cargo transportation process
Authors: Смоленцева Т.Е. , Свищев А.В.
Published: July 2024

Целью работы является выявление факторов, обеспечивающих оптимальное планирование процесса грузоперевозок с последующим формированием логистической структуры данного процесса. Для решения этой задачи выявлены основные факторы, которые обеспечат техническую оснащенность, использование различных видов транспорта и определением пропускной способности транспорта, учет производственных процессов. На основе теории массового обслуживания разработан алгоритм формирования структуры процесса организации оптимального планирования доставки грузов, с определением значения пропускной способности, а также затраты на этот процесс, позволяющий в случае временной задержки принимать эффективное управленческое решение по обеспечению этого процесса. В процессе анализа планирования грузоперевозок лицо принимающее решение должен учитывать: время, затрачиваемое на выполнение всех процессы на этапе осуществления подготовительных работ с последующей реализацией шагов направленных на оснащение пунктов приемки и отправления грузов. Рассмотренная в работе структура процесса организации оптимального планирования доставки грузов, позволяет определить основные факторы, участвующие при формировании плана грузоперевозок. Ключевые слова: грузовые перевозки, оптимальное планирование, график работы транспортных средств, пропускная способность, объемы перевозок груза, система управления цепями поставок.

The purpose of this work is to identify the factors that ensure optimal planning of the cargo transportation process with the subsequent formation of the logistics structure of this process. To solve this problem, the main factors that will ensure technical equipment, the use of various types of transport and the determination of transport capacity, accounting for production processes are identified. Based on the theory of Queuing, an algorithm for forming the structure of the process of organizing optimal planning of cargo delivery, with determining the value of throughput, as well as the costs of this process, is developed, which allows in the event of a time delay to make an effective management decision to ensure this process. In the process of analyzing cargo transportation planning, the decision-maker must take into account: the time spent on completing all the processes at the stage of preparatory work, followed by the implementation of steps aimed at equipping the points of acceptance and departure of goods. The structure of the process of organizing optimal planning of cargo delivery considered in this paper allows us to determine the main factors involved in the formation of a cargo transportation plan.
Malware detection system based on machine learning technology
Authors: Выборнова О.Н. , Пидченко И.А.
Published: July 2024

Непрерывный рост числа вредоносных программ делает актуальной задачу их обнаружения: классификации программ на вредоносные и безопасные. В связи с этим, данное исследование посвящено разработке системы обнаружения вредоносного программного обеспечения на основе машинного обучения, а именно, обучения искусственной нейронной сети с учителем. В ходе исследования проведен анализ структуры исполняемых PE-файлов операционной системы Windows, выбраны характеристики из PE-файлов для формирования обучающего множества, а также выбраны и обоснованы топология (четырехуровневый персептрон) и параметры антивирусной нейронной сети. Для создания и обучения модели использовалась библиотека Keras. При формировании обучающего множества применялась база данных безопасного и вредоносного программного обеспечения Ember. Выполнено обучение и проверка адекватности обучения разработанной модели распознавания вредоносного кода. Результаты обучения предложенной в рамках исследования антивирусной нейронной сети показали высокую точность обнаружения вредоносных программ и отсутствие эффекта переобучения, что свидетельствует о хороших перспективах применения модели. Хотя экспериментальная модель нейронной сети пока не способна полностью заменить антивирусные сканеры, материалы статьи представляют практическую ценность для задач классификации программ на вредоносные и безопасные.

The continuous growth in the number of malicious programs makes the task of their detection urgent: classifying programs into malicious and safe. In this regard, this study is devoted to the development of a malware detection system based on machine learning, namely, training an artificial neural network with a teacher. In the course of the study, we analyzed the structure of Portable Executable files of the Windows operating system, selected characteristics from PE-files to form a training set, and also selected and substantiated the topology (four-level perceptron) and parameters of the antivirus neural network. The Keras library was used to create and train the model. The Ember dataset of safe and malicious software was used to form the training set. We have trained and verified the adequacy of training for the developed malicious code recognition model. The training results of the anti-virus neural network proposed in the study showed a high accuracy of malware detection and the absence of the overtraining effect, which indicates good prospects for using the model. Although the experimental model of a neural network is not able to fully replace the anti-virus scanners, the materials of the article are of practical value for the tasks of classifying programs into malicious and safe.
Method for formation of criterial assessments of morphological signs of technical systems
Authors: Коробкин Д.М.
Published: July 2024

Цель работы заключается в разработке метода формирования критериальных оценок морфологических признаков технических систем на основе анализа тенденций, выявленных в патентном массиве. Одним из распространенных способов генерации новых технических решений или усовершенствования функциональной структуры технической системы является процедура морфологического синтеза. Для оценки нового синтезированного технического решения актуальным подходом является применение критериальных оценок составляющих его морфологических признаков (технических функций элементов системы). В результате применения методов извлечения технических функций в формате DGH («Действие» - «Объект» - «Ограничение») из русскоязычных патентов и в формате SAO («Субъект» - «Действие» - «Объект») из англоязычных патентов формируется терм-документная матрица. Содержимое терм-документной матрицы модернизируется на основе разработанного алгоритма сравнения технических функций, использующего статистический анализ патентного массива с помощью технологии Word2Vec (выявление контекстных синонимов). Разработан метод формирования критериальных оценок технических функций на основе патентных трендов, выявленных посредством кластеризации патентного массива на основе терм-документной матрицы. Сформирован метод определения критериальной оценки значимости технической функции в будущем временном периоде посредством прогнозирования временных рядов на базе метода ARIMA.

The purpose of the study is to develop a method for the formation of criterion assessments of morphological features of technical systems based on the analysis of trends identified in the patent array. One of the common ways to generate new technical solutions or improve the functional structure of a technical system is the procedure of morphological synthesis. To evaluate a new synthesized technical solution, an urgent approach is the use of criterion assessments of its constituent morphological features (technical functions of system elements). As a result of the application of methods for extracting technical functions in the DGH format ("Action" - "Object" - "Restriction") from Russian-language patents and in the SAO format ("Subject" - "Action" - "Object"), a term document is formed from English-language patents. the matrix. The content of the term-document matrix is ​​modernized on the basis of the developed algorithm for comparing technical functions, using statistical analysis of the patent array using Word2Vec technology (identifying contextual synonyms). A method for the formation of criterion estimates of technical functions based on patent trends identified by clustering a patent array based on a term document matrix has been developed. A method for determining the criteria-based assessment of the significance of a technical function in the future time period by means of forecasting time series based on the ARIMA method has been formed.
Using of machine learning methods in prescribing hypertension therapy
Authors: Фирюлина М.А. , Каширина И.Л. , Гафанович Е.Я.
Published: July 2024

Несмотря появление новых современных препаратов, показатели смертности от гипертонической болезни остаются высокими. Эта проблема, в частности, обусловлена тем, что для эффективного лечения этого заболевания необходима комбинация нескольких групп препаратов. Целью данного исследования является разработка моделей автоматизированного подбора препаратов для лечения гипертонии на основе индивидуальных характеристик пациента, а также оценки эффективности назначенного лечения на основе имеющихся клинических показателей пациентов и предполагаемой комбинации препаратов. Исходная выборка данных содержит деперсонифицированную информацию о 262 пациентах кардиологического стационара по 66 клиническим показателям. Было рассмотрено 6 групп препаратов: БАБ, И-АПФ\АРА, БКК группы нифедипина, БКК группы верапамила, диуретики, препараты центрального действия. Методы машинного обучения использовались для выявления детерминант, способствующих успеху медикаментозного лечения гипертонии для данной выборки пациентов. В ходе исследования для достижения поставленной цели было построено несколько моделей машинного обучения для решения задач классификации и регрессии. Наибольшую точность показали модели градиентного бустинга XGBOOST – для задачи классификации и CATBOOST – для задачи регрессии. По результатам исследования можно сделать выводы, какие клинические показатели наиболее значимы для эффективного лечения каждым из рассматриваемых препаратов.

Despite the emergence of new modern medicines, mortality rates from essential hypertension remain high. This problem is since a combination of several groups of medicines is required to effectively treat this disease. The aim of this study is to develop models for the automated selection of medicines for the treatment of hypertension based on the individual characteristics of the patient, as well as to assess the effectiveness of the prescribed treatment based on the available clinical indicators of patients and the proposed combination of drugs. The original dataset contains depersonalized information on 262 patients of the cardiological hospital for 66 clinical parameters. Six groups of drugs were considered: BAB, I-ACE\ARA, CCB of the nifedipine group, CCC of the verapamil group, diuretics, centrally acting medicines. Machine learning techniques have been used to identify determinants that contribute to the success of drug treatment for hypertension in each sample of patients. During the study, to achieve this goal, several machine learning models were built to solve classification and regression problems. The highest accuracy was shown by the gradient boosting models XGBOOST for the classification problem and CATBOOST for the regression problem. Based on the results of the study, it can be concluded which clinical indicators are most significant for effective treatment with each of the medicines under consideration. Keywords: machine learning, gradient boosting, decision trees, random forest, arterial hypertension, arterial pressure.
Consensus building algorithm for distributed data processing systems based on distributed registry technology
Authors: Тороев А.С. , Сизоненко А.Б.
Published: July 2024

В работе обоснована необходимость применения технологии распределённых реестров с целью её последующего внедрения в распределённые системы обработки данных (далее – РСОД). С целью адаптации РСОД любого типа к данной технологи предложен и описан алгоритм достижения консенсуса между её узлами с целью конечной согласованности о записи данных в распределённый реестр. В качестве прототипов предложены такие алгоритмы достижения консенсуса как «BFT-DPoS» и «PoI», используемые в криптовалютных системах. Данные алгоритмы достижения консенсуса были выбраны в виду высокой производительности и низкой ресурсозатратности при их исполнении. Для получения недетерминированного результата при определении «узла-регистратора победителя» предложен механизм «назначения» вместо механизма «соревнования». С целью реализации механизма «назначения» проведён анализ известных методов принятия решений при оценке критериев для каждого кандидата. Обосновано, что метод анализа иерархий является наиболее эффективным методом для РСОД с динамически изменяемой архитектурой сети. Для численной оценки «весовых коэффициентов» узлов-регистраторов, являющихся кандидатами в «узлы-регистраторы победители» с целью получения их итогового рейтинга, разработана соответствующая методика их расчёта на основе выше сказанного метода.

The paper substantiates the need to use distributed registry technology for its subsequent implementation in distributed data processing systems (hereinafter referred to as DDPS). In order to adapt any type of DDPS to this technology, an algorithm for achieving consensus between its nodes is proposed and described in order to achieve final consistency on writing data to a distributed registry. Such consensus-building algorithms as "BFT-DPoS" and "PoI" used in cryptocurrency systems are proposed as prototypes. These consensus algorithms were chosen because of their high performance and low resource consumption. To obtain a nondeterministic result when determining the "winner Registrar node", the "assignment" mechanism is proposed instead of the "competition" mechanism. In order to implement the "appointment" mechanism, the analysis of known decision-making methods for evaluating the criteria for each candidate was carried out. It is proved that the hierarchy analysis method is the most effective method for DDPS with a dynamically changing network architecture. For numerical evaluation of the "weight coefficients" of Registrar nodes that are candidates for the "winning Registrar nodes" in order to obtain their final rating, a corresponding method for calculating them has been developed based on the above method.