bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
Conducting numerical experiments to evaluate detection characteristics with the aid of a mathematical radar model
Authors: Щукин А.А. , Павлов А.Е.
Published: July 2024

Задача обнаружения и наблюдения объектов была и остается актуальной по сегодняшний день. Одна из важнейших задач развития радиолокации – улучшение распознавания целей, которого можно добиться двумя способами. Во-первых, установкой более мощных радиолокационных систем, что весьма дорогостояще и трудновыполнимо в условиях ограниченного пространства, например, на самолетах. И во-вторых, качество принимаемого сигнала можно улучшить с помощью математических методов, что позволяет значительно сэкономить на установке дополнительного оборудования. Одной из основных проблем распознавания является тот факт, что по получаемому радарной системой сигналу бывает затруднительно определить количество и угловое расположение целей. Данную проблему можно решить с помощью вейвлет-преобразования. Этот метод позволяет преодолеть критерий Рэлея, то есть дает возможность получить угловое сверхразрешение (преодолеть классический дифракционный предел пространственного разрешения, сфокусированного линзой изображения, составляющего величину менее половины длины волны излучения). В статье на математической модели радиолокационной станции представлены результаты численных экспериментов по достижению сверхразрешения алгебраическими методами при значительном уровне шумов. Рассматривается пригодность использования различных типов вейвлетов, а именно, вейвлет Хаара, симметричный вейвлет Хаара, и Wave-вейвлет.

The task of detecting and observing targets has always been relevant. One of the most important objectives of radar development is to improve target recognition. There are two ways to achieve this – firstly, the installation of more powerful radar systems, which is very expensive and hard to implement under the conditions of limited space, for example, on airplanes; secondly, the quality of the received signal can be enhanced with the aid of mathematical methods, which allows to considerably save on setting up additional equipment. One of the main problems of recognition is the fact that the number and angular location of targets can be difficult to determine from the signal received by the radar system. This problem can be addressed by employing a wavelet transform. This method enables to overcome the Rayleigh criterion, that makes it possible to obtain an angular super-resolution (to surmount the classical diffraction limit of the spatial resolution of an image focused by a lens that is less than half the radiation wavelength). The article uses a mathematical model of a radar station to present the results of numerical experiments to achieve super-resolution by means of algebraic methods at a significant noise level. We examine the suitability of utilizing different types of wavelets, namely the Haar wavelet, the symmetric Haar wavelet, and the Wave wavelet.
The algorithm for pulse measurement using a human’s and fetus’s phonocardiogram without classifying heart sounds
Authors: Костелей Я.В. , Жданов Д.С. , Боровской И.Г.
Published: July 2024

Актуальность работы обусловлена перспективами применения фонокардиограмм для проведения суточного мониторинга за состоянием плода и матери за счет конструирования недорогих портативных устройств. На данный момент отсутствуют программно-аппаратные комплексы, полностью решающие данную задачу. В связи с этим, в статье представлен алгоритм определения пульса на фонокардиограмме для обработки сигнала в потоковом режиме. Особенностью алгоритма является определение пульса человека или плода на основе сегментации звуков тонов сердца без проведения их классификации на первый и второй сердечный звук, а также в условиях присутствия иных физиологических и механических звуков, отсутствия одного из тонов сердца на сигнале и наличия отклонений границ сегментированных тонов от реальной локализации звуков сердечно-сосудистой системы. Для оценки достоверности результатов было произведено сравнение пульсовых значений, полученных разработанным алгоритмом и референтными методами. В качестве эталона для сравнения использовались значения пульса, полученные при обработке электрокардиограммы и рассчитанные двумя экспертами на основе фонокардиограммы. Среднее относительное отклонение между полученными результатами и результатами референтных методов не превышает 3 %. Материалы статьи представляют практическую ценность для конструирования систем суточного мониторинга состояния плода и человека.

The relevance of the research is due to the prospects of phonocardiogram employment for daily monitoring of a fetus’s and mother’s state by designing inexpensive portable devices. Currently, there are no software and hardware systems that completely solve this problem. In this regard, the article presents the algorithm for pulse measurement by means of a phonocardiogram for signal processing in the streaming mode. The algorithm feature is a human’s and fetus’s pulse measurement based on the heart sound segmentation without classifying them into the first and second heart sounds, as well as detecting them under the conditions of other physiological and mechanical sounds, absence of one of the heart sounds in the signal, and deviations in the segmented sound boundaries from the actual localization of the cardiovascular system. For assessing the credibility of the results, the pulse values, obtained by the developed algorithm and reference methods, were compared. The pulse values, calculated by two experts with the aid of a phonocardiogram, were used as a standard for comparison. The average relative deviation between the findings and the reference method results does not exceed 3 %. The article materials are of practical value for the design of a fetus and human state daily monitoring systems.
Stochastic filtering in the space of expert opinions
Authors: Гречаный С.А. , Кривобокова С.Е.
Published: July 2024

В настоящее время, при комплектовании набора технических средств охраны возникает множество затруднений, связанных с финансовой составляющей, влияющей на защищенность объекта. Для решения задач защищенности объекта, а следовательно надежности отдельных приборов охраны, рекомендуется привлечь экспертов. При этом мнения экспертов не всегда могут быть безошибочными. В данном исследовании предлагается провести стохастический анализ и фильтрацию пространства мнений экспертов с целью выявления условного тренда (устоявшегося мнения) каждого эксперта. Ведущим методом в исследовании данной проблемы является анализ условных временных рядов (проверка гипотезы об отсутствии тренда с помощью метода медианы в последовательности оценок эксперта), позволяющий определить валидность данного метода, а также произвести проверку каждого эксперта на объективность выставленных оценок. В статье представлен пошаговый алгоритм работы с эмпирическими данными, вычислены средние отклонения от линии тренда, рассмотрены два метода проверки нулевой гипотезы – метод медианы и метод Фостера-Стюарта. Материалы статьи могут применяться в различных сферах выставления средней оценки, так как алгоритм проверки нулевой гипотезы носит универсальный характер.

Currently, there are many difficulties associated with the financial aspect that affects the security of the facility when assembling a set of technical security equipment. To solve the problems of the facility safety, and therefore the reliability of individual security devices, it is recommended to involve experts. At the same time, experts’ opinions may not always be infallible. In this study, it is proposed to carry out a stochastic analysis and filtering of the expert opinion space in order to identify a conditional trend (established opinion) of each expert. The main method of researching this issue is the analysis of conditional time series (testing the hypothesis of the trend absence by means of the median method in the sequence of expert assessments), which makes it possible to determine the validity of the method, as well as to ensure experts’ objectivity of assessments. The article presents a step-by-step operation algorithm for empirical data, calculates the average deviations from the trend line, considers two methods for testing the null hypothesis – the median method and Foster–Stewart method. The materials of the article can be applied in various areas of setting the average score since the algorithm for testing the null hypothesis is universal in nature.
Oil and gas well repair analysis technique based on data mining in management
Authors: Нургалиева З.Д. , Латыпова В.А.
Published: July 2024

Одним из важнейших шагов для увеличения прибыли в нефтедобыче, наряду с инвестициями в оборудование, поиском и открытием новых месторождений, является аналитика. Эффективность добычи нефти и газа на существующих месторождениях можно повысить с помощью комплексного анализа существующего потока данных. Мониторинг добычи нефти и газа и профилактический ремонт скважин предполагают сбор и обработку данных о функционировании скважин. Этих данных не всегда достаточно для принятия точных решений по управлению ремонтами скважин. Ряд проблем нельзя выявить из-за скудности информации, в связи с чем снижается эффективность принимаемых решений. Мониторинг ремонта скважин с использованием интеллектуального анализа данных выполняет ряд функций. Во-первых, он определяет состояние критических условий ремонта скважины, для которых будет разработан план действий. Во-вторых, он предоставляет руководству обратную связь, определяя причины прошлых положительных и отрицательных результатов. В статье предлагается методика анализа ремонта нефтегазовых скважин при управлении на основе интеллектуального анализа данных с использованием поиска последовательных шаблонов ремонта. Методика апробирована в нефтегазовой компании ПАО «Газпром нефть» на данных по ремонту скважин месторождений сообщества «Газпромнефть-Ноябрьскнефтегаз».

One of the most important steps to increase profits in oil production is not only investment in equipment, exploration and discovery of new fields, but also analytics. The efficiency of oil and gas production in existing fields can be improved through a comprehensive analysis of the existing data stream. Monitoring of oil and gas production and preventive maintenance of wells involve the collecting and processing of data on the functioning of wells. Such data are not always sufficient for making accurate decisions on well repair management. A number of problems cannot be identified due to the scarcity of information, and therefore the efficiency of the decisions is reduced. Well repair monitoring using data mining performs a number of functions. Firstly, it determines the status of critical well repair conditions for which an action plan will be developed. Secondly, it provides management with feedback by identifying the causes of past positive and negative results. The article proposes an oil and gas well repair analysis technique based on data mining with the aid of repair sequential pattern mining in management. The technique was tested in the oil and gas company Gazpromneft on oil and gas well repair data of Gazpromneft-Noyabrskneftegaz community field.
Support decision-making for analyzing the effectiveness of a website using Web Usage Mining methods
Authors: Кокорина А.И. , Петросов Д.А. , Зеленина А.Н.
Published: July 2024

В современных реалиях одним из наиболее эффективных методов не только для поддержания работы своей организации или бизнеса, но и с целью развития является разработка собственного веб-сайта и его дальнейшее использование для коммуникации с пользователями и клиентами. Веб-сайт позволяет систематизировать всю информацию об организации, предоставляет возможность электронной коммерции, а также возможность общения как представителей организации и пользователей, так и самих пользователей между собой для обмена идеями или отзывами о продуктах и услугах. Таким образом, остро ставится вопрос о необходимости анализа эффективности самих веб-сайтов и принятии верного решения по их оптимизации и изменению дизайна, что позволит компании впоследствии достичь поставленные цели. В статье была реализована система поддержки принятия решений для анализа эффективности веб-сайта с применением методов Web Usage Mining. В качестве методов были выбраны статистические, позволяющие улучшать производительность веб-сайта на основе получаемой информации, модифицировать дизайн; и методы интеллектуального анализа данных, в частности, кластеризация и поиск ассоциативных правил, применяемые для персонализации информации и статей, а в случае продающих веб-сайтов – предложений для покупок, что значительно повысит лояльность пользователей и клиентов.

In the modern world, one of the most effective methods to maintain the functioning of an organization or business with a view to facilitating development is to design a website and then to employ it to communicate with users and customers. The website helps to systematize all information about the organization, provides a means of e-commerce and gives the opportunity for representatives of the organization and users to communicate with each other to exchange ideas or feedback on products or services. Thus, effectiveness analysis of the website and appropriate decision-making, regarding its optimization and changes to the design, which will allow the company subsequently to achieve its goals, becomes more relevant. In this article, a decision support system was implemented to analyze the effectiveness of a website using Web Usage Mining methods. Statistical methods, which enable performance improvement of the website based on the information received, were chosen as well as data mining methods, in particular, clustering and association rules that are utilized to personalize content and, in the case of selling websites, purchasing offers, which will significantly increase the loyalty of users and customers.
О подходе к прогнозированию показателей социально-экономического развития региона на основе косвенных показателей
Authors: Abbazov V.R. , Baluev V.A. , Burlutsky V.V. , Melnikov A.V. , Rusanov M.A.
Published: July 2024

Economic and social development requires constant modernization of the regional management system based on the system of key socio-economic indicators of the region's development and methods of their analysis and forecasting. The article proposes a comprehensive approach to forecasting based on the application of classical forecasting methods for existing time series of statistical indicators and by identifying and analyzing indirect semantically close indicators to a new indicator in the absence of the necessary time series for forecasting. The article provides a general methodology for obtaining a forecast and describes in detail the method for constructing a forecast estimate of the change dynamics in the estimated indicator as well as a description of the AutoML library with open source FEDOT, which was used to build forecasts. The issue of constructing and optimizing a combined forecast with the aid of automatic machine learning tools is considered. At the end of the article, the result of an experiment on predicting the indicators “Population of the subject of the Russian Federation” and “Life expectancy at birth” according to the proposed approaches and a comparison of the findings is presented. It can be concluded that the suggested approach to making a predictive assessment of the change dynamics in the estimated indicator by identifying indirect indicators can be applied to socio-economic indicators of the development of the region.

Экономическое и общественное развитие требует постоянной модернизации системы управления, основанной на системе ключевых социально-экономических показателей развития региона и методах их анализа и прогнозирования. В статье предлагается комплексный подход к построению прогноза как на основе применения классических методов для существующих временных рядов статистических показателей, так и посредством выявления и анализа косвенных, семантически близких к новому показателей, в случае отсутствия у него необходимого для прогноза временного ряда. Приведена общая методика получения прогноза и подробно описана методика построения прогнозной оценки динамики изменения расчетного показателя, а также приведено описание библиотеки AutoML с открытым исходным кодом FEDOT, которая использовалась для построения прогноза. Рассмотрен вопрос построения и оптимизации комбинированного прогноза на основе автоматических средств машинного обучения. В заключении представлен результат эксперимента по прогнозированию показателей «Население субъекта Российской Федерации» и «Ожидаемая продолжительность жизни при рождении» по предложенным подходам и сравнение полученных результатов. Сделан вывод, что предложенный подход к формированию прогнозной оценки динамики изменения расчетного показателя на основе выделения косвенных показателей может быть применен к социально-экономическим показателям развития региона.
Detection of information security threats using deep neural networks in computer networks in real time
Authors: Клюев С.Г. , Трунов Е.Е.
Published: July 2024

В настоящее время вопрос обнаружения угроз безопасности информации в компьютерных сетях становится проблемой, когда речь заходит о предупреждении таких угроз в реальном времени. Растет количество абонентов практически любой компьютерной сети, а вместе с этим и количество угроз, которые могут привести к возникновению реальной опасности функционирования сети. В связи с этим требуется наличие современных механизмов, которые позволят своевременно, близко к реальному времени реагировать на возникающие угрозы безопасности информации. В данной работе проведен анализ возможных механизмов защиты от угроз нарушения безопасности в компьютерных сетях, и предложена методика реализации такой защиты с использованием нейронных сетей. Кроме того, реализован контрольный пример с обученной глубокой нейронной сетью, которая способна обнаруживать угрозы безопасности информации с высокой точностью и минимальными задержками. Материалы статьи представляют практическую ценность при внедрении такой нейронной сети в систему обнаружения вторжений. Предложенным в статье методом можно добиться близкого к реальному времени реагированию на угрозы нарушения безопасности информации и, как следствие, предотвратить возможные инциденты информационной безопасности.

Currently, the issue of detecting information security threats in computer networks is becoming a problem when it comes to preventing such threats in real time. The number of subscribers of almost any computer network is growing and so does the number of threats that can create a potential danger to the functioning of the network. In this regard, modern mechanisms that will help to respond to emerging information security threats in a timely manner are required. In this paper, the analysis of possible mechanisms of protection against security threats in computer networks is carried out and a methodology for implementing such protection using neural networks is proposed. In addition, a control example is implemented with a trained deep neural network which is able to detect information security threats with high accuracy and minimal delays. The materials of the article are of practical value when incorporating such a neural network into an intrusion detection system. By means of the method proposed in the article, it is possible to achieve a near-real-time response to information security threats and, as a result, prevent possible information security accidents.
Classification of random signals based on their doubly connected Markov models
Authors: Калинин М.Ю. , Чопоров О.Н. , Бонч-Бруевич А.М.
Published: July 2024

В работе рассматривается задача выявления принадлежности наблюдаемого сигнала к одному из заранее выбранных классов, являющаяся актуальной в теории распознавания образов, кластеризации, статистических решений, технической диагностики и ряде других направлений науки и техники. В качестве модели сигнала используется его двухсвязная марковская модель (сложная цепь Маркова), базирующаяся на трехмерных плотностях вероятностей моделируемых случайных процессов. Рассмотрена методика формирования моделей классов по известным вероятностным характеристикам или по классифицированной обучающей выборке отсчетов. В рамках байесовского подхода определены апостериорные вероятности принадлежности наблюдаемой выборки отсчетов сигнала каждому из классов. Предложен оптимальный алгоритм классификации сигнала, разработан алгоритм принятия решения, сформированы решающие статистики, зависящие от наблюдаемой выборки отсчетов и матриц переходных вероятностей анализируемых классов, позволяющие принимать решение с заданной достоверностью, в том числе на основе вальдовской процедуры, рассмотрены их свойства. Проведено статистическое имитационное моделирование алгоритма классификации, подтверждающее его эффективность. Результаты исследований могут использоваться в различных системах и устройствах выявления состояния объектов по порождаемым ими случайным сигналам, например, в аппаратуре технической диагностики.

The article considers the problem of identifying the pre-selected class of an observed signal. This appears to be a relevant issue in the theory of pattern recognition, clustering, statistical decisions, technical diagnostics, and a number of other areas of science and technology. As a signal model, its doubly connected Markov model (complex Markov chain) is used based on three-dimensional probability densities of simulated random processes. The technique for forming class models according to known probabilistic characteristics or according to a classified training sample of samples is regarded. As a part of the Bayesian approach, the posterior probabilities that determine the affiliation of the observed sample of signal samples with each class are defined. An optimal signal classification algorithm is proposed, a decision-making algorithm is developed, decisive statistics are formed that depend on the observed sample of samples and matrices of transition probabilities of the analyzed classes, providing means for decision-making with a given reliability and based on the Wald procedure; their properties are also examined. Statistical simulation of the classification algorithm has been carried out, which confirms its effectiveness. The research results can be used in various systems and devices for detecting objects according to the random signals generated by them, for example, in technical diagnostics equipment.
Algorithm for detecting sources of malicious requests in cyber-physical systems
Authors: Исхакова А.О. , Исхаков А.Ю. , Богачева Д.Н. , Молотов А.А.
Published: July 2024

Работа посвящена решению задачи алгоритмизации процессов управления безопасностью киберфизических систем с помощью детектирования вредоносных запросов от ряда других сопряженных систем, внутренних сервисов или действий человека. Актуальность работы обусловлена высокой степенью критичности защиты от возможной деградации сервисов в рамках осуществления атак на сложные комплексы, отвечающие за интеграцию вычислительных ресурсов в физические сущности. Особое внимание уделено атакам, направленным на отказ в обслуживании киберфизических систем посредством отправки http-flood на веб-интерфейсы управления. Предлагаемый алгоритм детектирования вредоносных запросов анализирует активность всех исследуемых компонентов веб-сервисов киберфизической системы. В работе применяется метод визуального анализа и обработки данных на основе представления в виде единого нормализованного набора. Сырые данные анализируемых запросов группируются специальным образом для детектирования того или иного отклонения как подозрения на угрозу. Приведены примеры изменения данных и реакции системы безопасности. Результаты эксперимента подтверждают, что предложенное алгоритмическое обеспечение позволяет добиться снижения ошибок первого и второго рода в сравнении с широко применяемыми регрессионными моделями в современных межсетевых экранах прикладного уровня.

The paper is devoted to solving the problem of algorithmic security management processes of cyber-physical systems by detecting malicious requests from a number of other associated systems, internal services or human actions. The relevance of the research is due to the high degree of criticality of protection against possible degradation of services as part of the implementation of attacks on compound complex systems responsible for the integration of computing resources into physical entities. The authors focus on denial-of-service attacks on cyber-physical systems by sending http-flood to web management interfaces. The proposed algorithm for detecting malicious requests analyzes the activity of all investigated components of cyber-physical system web services. The research employs the method of visual analysis and data processing based on the representation as a single normalized set. Raw data of the analyzed queries is grouped in a specific way to detect a particular deviation as a suspected threat. Examples of data changes and security system responses are given. Experimental results confirm that the suggested algorithmic software achieves first- and second-order error reduction compared to commonly used regression models in modern application-level firewalls.
Model and method of forming the project team for countering criminal threats
Authors: Жирнов А.А.
Published: July 2024

В статье сформулирована задача формирования состава команды проекта противодействия криминальным угрозам, которую можно решать, используя методологию исследования операций как оптимизационную задачу о назначениях. Рассмотрен основной недостаток решения данной задачи с помощью классической задачи о назначениях – возможность оптимизации только по одному критерию. Рассмотрена проблема многокритериального выбора, перечислены известные методы многокритериальной оптимизации, указаны две основные группы данных методов. Рассмотрен один известный подход к решению задачи о назначениях с учетом множества критериев, путем их линейной аддитивной свертки в агрегированный критерий, указаны некоторые недостатки данного подхода. На основе указанного подхода автором был сформулирован вариант модели и метода решения многокритериальной задачи о назначениях, с некоторым нивелированием выявленных недостатков. В предложенном авторском подходе используется свертка критериев на основе отклонения от идеальной точки, с измерением расстояния в евклидовом пространстве. Указаны возможные ограничения в применении авторского варианта метода решения многокритериальной задачи о назначениях на практике, в связи с чем предложен специальный эвристический метод, позволяющий их нивелировать. Предложен алгоритм метода формирования состава команды проекта противодействия криминальным угрозам.

The article defines the task of forming the project team for countering criminal threats, which can be solved using the methodology of operations research as an optimization assignment problem. The main drawback of using the classical assignment problem to solve this problem is considered – the possibility of optimization by one criterion only. The problem of multi-criteria selection is regarded. Major methods of multi-criteria optimization are listed. Two main groups of these methods are specified. One of them is examined with reference to a set of criteria by their linear additive convolution into super criteria. Some disadvantages of this approach are indicated. Based on this approach, the author formulated a variation of the model and the method for solving the multi-criteria assignment problem with some leveling of the identified shortcomings. The proposed author's approach employs the convolution of criteria by deviating from the ideal point with the measurement of distance in Euclidean space. Possible limitations to the application of the author's version of the method for solving the multi-criteria assignment problem in practice are indicated for which reason a special heuristic method is suggested that helps to level them. The algorithm of the method for forming the project team for countering criminal threats is given.
Гибридная система обнаружения атак на основе комитета классификаторов
Authors: Vasilyev V.I. , Vulfin A.M. , Gvozdev V.E. , Shamsutdinov R.R.
Published: July 2024

The issues of detecting network attacks to Industrial Internet of Things (IIoT) systems are analyzed. Existing approaches for detecting such attacks based on the use of artificial intelligence methods are considered. The high interest to integration of machine learning and artificial intelligence methods as a part of hybrid systems is emphasized. Such integration makes it possible to compensate the shortcomings of some algorithms due to the advantages of others. The goal of this research is to improve the efficiency of network attacks detection. The paper proposes the implementation of a multi-level hybrid attack detection system on the basis of combining several classifiers in the committee including the artificial immune system, the multilayer perceptron, and the random forest algorithm. The choice of these classifiers is due to their high classification efficiency and the ability of artificial immune system to detect unknown network attacks. The decision is made on the basis of the conclusion of each expert (classifiers) with the use of voting mechanism. Such approach provides more accurate result in accordance with the Condorcet's jury theorem. To carry out computational experiments for assessing the effectiveness of the proposed system, the NSL-KDD network traffic data set was employed. The results of experiments carried out demonstrate the high efficiency of the proposed hybrid attack detection system based on use of classifiers committee.

В статье проанализированы вопросы обнаружения сетевых атак на системы промышленного Интернета вещей (Industrial Internet of Things, IIoT), рассмотрены существующие подходы к обнаружению таких атак, основанные на применении методов искусственного интеллекта. Подчеркнут высокий интерес к интеграции машинного обучения и методов искусственного интеллекта в составе гибридных систем. Такая интеграция позволяет компенсировать недостатки одних алгоритмов преимуществами других. Целью работы является повышение эффективности обнаружения сетевых атак. В статье предложено применение многоуровневой гибридной системы обнаружения атак на IIoT, основанной на комбинации нескольких классификаторов в составе комитета, включающего искусственную иммунную систему, многослойный персептрон, алгоритм случайного леса. Выбор этих классификаторов обусловлен их высокой эффективностью решения задач классификации, а также способностью искусственной иммунной системы обнаруживать неизвестные сетевые атаки. Решение принимается в результате вывода каждого эксперта (классификатора) на основе голосования. В соответствии с теорией присяжных Кондорсе такой подход обеспечивает более точный результат. Для проведения вычислительных экспериментов по оценке эффективности предлагаемой системы использовался набор данных сетевых соединений NSL-KDD. Результаты экспериментов демонстрируют высокую эффективность предлагаемой гибридной системы обнаружения атак на основе комитета классификаторов.
System analysis and corporate organization management based on the ESG approach
Authors: Стоянова А.Д. , Трофимец В.Я. , Калач А.В.
Published: July 2024

В статье рассмотрены вопросы стратегического управления предприятиями топливно-энергетического комплекса в соответствии с ESG-подходом. Исследованы существующие варианты мер, используемых российскими и зарубежными компаниями в области ESG-политики. Проведен анализ существующих методов, выявлены нерешенные научные проблемы и перспективы дальнейших исследований. Сделан вывод о том, что привлечение новых инвесторов является одной из основных причин, по которой компании проводят активную ESG-политику. Показано, что успешная ESG-политика способствует снижению риска падения стоимости компании на рынке, что делает ее более привлекательной для инвесторов и акционеров. Выявлены особенности применения ESG-подхода для предприятий ТЭК. Отмечены особенности рейтингов ESG. Показано, что активная политика в сфере ESG приводит не только к росту финансовых показателей, но и переоценке рыночной стоимости компании. Сделан вывод о том, что для интеграции всех направлений ESG в единое платформенное решение на основе ESG-принципов необходимы совместные действия государства, рейтинговых агентств, компаний, специалистов в области устойчивого развития, а также инвесторов. Причем реализация упрощенной версии подобных решений непосредственно на базе компаний приносит низкую эффективность и не позволяет достичь комплексного эффекта.

The issues of strategic management of fuel and energy complex enterprises in accordance with the ESG approach are considered. The existing variants of measures used by Russian and foreign companies in the field of ESG policy are investigated. The analysis of existing methods has been carried out, unresolved scientific problems and prospects for further research have been identified. It is concluded that attracting new investors is one of the main reasons why companies pursue an active ESG policy. It is shown that a successful ESG policy helps to reduce the risk of a company's value falling in the market, which makes it more attractive to investors and shareholders. The features of the application of the ESG approach for fuel and energy companies are revealed. The features of ESG ratings are noted. It is demonstrated that an active policy in the field of ESG leads not only to an increase in financial indicators, but also to the adjustment of the company's market value. It is concluded that in order to integrate all ESG directions into a single platform solution based on ESG principles, joint actions of the state, rating agencies, companies, specialists in the field of sustainable development as well as investors are necessary. Moreover, the implementation of a simplified version of such solutions directly on the basis of companies brings low efficiency and will not allow achieving a comprehensive effect.
Face reconstruction as a technique for enhancing accuracy of human recognition in a video frame
Authors: Причко И.О. , Афанасьев А.Д.
Published: July 2024

В статье рассмотрен подход, направленный на повышение точности идентификации человека по изображению его лица в системах видеонаблюдения, основанный на методе реконструкции на базе генеративно-состязательных сетей. В ходе расследования правонарушений часто встречаются видеозаписи представляющих интерес для следствия людей с низким разрешением или содержащие визуальные помехи различного происхождения, которые ограничивают применения методов идентификации человека при помощи нейронных сетей глубокого обучения. Это создает проблему как обнаружения по лицу определенного человека в видеоданных, так и поиск выбранного в кадре человека по базе данных. Известно, что реконструкция лица на основе генеративно-состязательных сетей позволяет существенно улучшать изображения лица низкого качества, однако, этот метод требователен к содержимому исходного изображения, т. к. любые окклюзии и помехи многократно усиливаются. В статье приводится подход, заключающийся в предобработке изображений на основе известного свойства видеозаписей – наличия версионности изображений объектов. Предложенный алгоритм позволяет устранить большинство визуальных помех и в дальнейшем восстановить изображение лица с высоким качеством. В ходе проведения экспериментов нами также найден метод реставрации элементов лица, который позволяет повысить узнаваемость неизвестного лица человеком, что может иметь важное значение в ходе опознания свидетелями.

The article considers an approach aimed at enhancing the accuracy of human identification by facial image in video surveillance systems, using the reconstruction method based on generative-adversarial networks. During the investigation of offenses, one often encounters video recordings of people of interest for the investigation with a low resolution or containing visual disturbances of different genesis, which limits the implementation of techniques for identifying the person by means of deep learning neural networks. This causes two problems: one pertaining to face detection of a certain person in the video data and another regarding the search for a selected person in the frame contained in the database. The reconstruction of a face using generative adversarial networks is known to significantly improve low-quality face images, but this method is demanding of the content of the original image as any occlusions and disturbances are multiply amplified. The paper presents an approach composed of image preprocessing on the basis of the known property of video recordings – the presence of object image versioning. The proposed algorithm helps to correct much of the visual noise and subsequently reconstruct the face image with high quality. During the experiments, we have also found a method of facial elements restoration which enables the increase in the recognizability of an unknown face by a person, which can be important during the identification by witnesses.
Implementation of the adaptive beamforming algorithm on FPGA
Authors: Глушанков Е.И. , Кирик Д.И. , Коровин К.О. , Царик И.В. , Бойко И.А. , Казьмин О.Ю.
Published: July 2024

Статья посвящена реализации на программируемой логической интегральной схеме (ПЛИС) алгоритма диаграммообразования в адаптивных антенных решетках. Актуальность работы обусловлена необходимостью повышения помехоустойчивости приема сигналов в радиотехнических системах. В качестве алгоритма диаграммообразования был выбран градиентный алгоритм по критерию нормализованной наименьшей среднеквадратической ошибки (английский – normalized least mean squares – NLMS), который обладает наименьшей вычислительной сложностью, а использование в нем переменного шага адаптации позволяет обеспечить сходимость алгоритма в условиях априорной неизвестности мощности входного сигнала. В работе приведено математическое описание процедур адаптивной обработки сигналов, а также приведены формулы вычисления оптимальных векторов весовых коэффициентов, обеспечивающих наилучшее приближение входного воздействия к образцовому сигналу. Рассмотрены приближенные методы, обеспечивающие практическую реализацию оптимальной обработки сигналов, на основе итерационных алгоритмов в виде нормированного алгоритма минимума среднеквадратической ошибки. Приведены примеры синтеза диаграммы направленности антенной решетки, обеспечивающей адаптивную обработку сигналов, реализованную на программируемой логической интегральной схеме, при различной сигнально-помеховой обстановке. Для всех случаев реализации было получено приемлемое совпадение теоретических и экспериментальных данных.

The paper regards the field-programmable gate array (FPGA) implementation of a beamforming algorithm in adaptive antenna arrays. The relevance of the research is due to the need to improve the noise robustness of signal reception in radio engineering systems. The gradient algorithm was chosen as a beamforming algorithm by the criterion of the normalized least mean square error criterion (NLMS), which has the lowest computational complexity, and its use of a variable adaptation step helps to ensure the convergence of the algorithm in terms of a priori unknown power of the input signal. This paper gives a mathematical description of the adaptive signal processing procedures and formulas for calculating the optimal weight vector that provide the best approximation of the input signal to the reference signal. Approximate methods that provide a practical realization of the optimal signal processing based on iterative algorithms in the form of the normalized minimum mean square error algorithm are considered. Examples of the antenna array directional diagram synthesis facilitating adaptive signal processing, implemented on FPGA, under different signal-interference conditions are presented. An acceptable agreement between theoretical and experimental data was obtained for all implementation cases.
Application of machine learning for adjective ordering in English sentences
Authors: Терехова А.Д. , Терехов Г.В. , Сычев О.А.
Published: July 2024

В статье рассматривается способ решения задачи упорядочивания прилагательных в предложении на английском языке путем определения их гиперонимов. Определение гиперонима можно свести к задаче классификации, поэтому в данной работе произведено сравнение наиболее популярных методов классификации в машинном обучении: метод поиска ближайших соседей, логистическая регрессия, классификатор дерева решений, метод опорных векторов и наивный байесовский метод. Модели были обучены на выборке, содержащей прилагательные и их гиперонимы. Для анализируемого прилагательного отбираются схожие уже классифицированные прилагательные из обучающей выборки и на основе этих данных определяется наиболее семантически подходящий гипероним. Информацию о схожести слов предлагается брать из готовых эмбеддингов GloVe. Используя технику gridsearch, были подобраны оптимальные значения гиперпараметров для метода поиска ближайших соседей K-Nearest Neighbors. С помощью метрик точности (precision), полноты (recall) и F1-меры было проанализировано качество классификации данных при использовании каждого из перечисленных выше методов. Так как готовых датасетов, состоящих из классифицированных прилагательных, на данный момент нет, то для измерений вручную было классифицировано 300 прилагательных.

The article presents a methodology for solving the adjective ordering problem in English sentences by determining their hypernyms. The determining of a hypernym can be represented as a classification task; therefore, the most popular machine-learning classification methods were compared, they include the following: nearest neighbors method, logistic regression, decision classifier, support vector machine and naive Bayes method. The models were trained on a sample that contained adjectives and their hypernyms. For each adjective, similar adjectives from the training sample were selected; the most semantically appropriate hypernym was determined based on them. The use of information about word similarity from GloVe embeddings is proposed. The optimal values of hyperparameters for the K-Nearest Neighbors method were selected by means of the gridsearch technique. The quality of data classification was evaluated applying the metrics of precision, recall, and F1-measure for each of the methods. Since there were no ready-made datasets of classified adjectives, 300 adjectives were classified manually to create necessary samples.
Data Mining in education: predicting student performance
Authors: Егорова Е.С. , Попова Н.А.
Published: July 2024

Способность прогнозировать академические результаты учащихся имеет ценность для любого учебного заведения, стремящегося улучшить успеваемость и мотивацию студентов. Основываясь на сгенерированных прогнозах, учащимся, выявленным как подверженным риску отчисления или неуспеваемости, может быть оказана поддержка более своевременным образом. В статье рассмотрены различные классификационные модели для прогнозирования успеваемости студентов, используя данные, собранные в университетах г. Пензы. Данные включают сведения о зачислении студентов, а также данные о деятельности, полученные из университетской электронной информационно-образовательной среды (ЭИОС). Важным вкладом этого исследования является учет неоднородности учащихся при построении прогностических моделей. Это основано на наблюдении, что учащиеся с различными социально-демографическими особенностями или способами обучения могут проявлять различную мотивацию к обучению. Эксперименты подтвердили гипотезу о том, что модели, обученные с использованием экземпляров в студенческих подгруппах, превосходят модели, построенные с использованием всех экземпляров данных. Кроме того, эксперименты выявили, что учет особенностей как зачисления, так и учебной деятельности помогает более точно идентифицировать уязвимых учащихся. Результаты экспериментов показали, что ни один отдельный метод не обладает превосходной производительностью во всех аспектах. В качестве инструментально средства для создания прогностической модели использовалась отечественная аналитическая платформа Loginom.

The ability to predict student academic performance is valuable to any institution seeking to improve student achievement and motivation. Based on the predictions generated, students identified as being at risk for expulsion or failure can be supported in a more timely manner. This article discusses various classification models for predicting student performance using data collected from universities in Penza. The data include student enrollment data as well as activity data from the university electronic information and education environment (EIE). An important contribution of this study is the consideration for student heterogeneity in the construction of predictive models. This is based on the observation that students with different socio-demographic characteristics or modes of learning may exhibit different motivation to learn. Experiments confirmed the hypothesis that models trained using instances in student subgroups outperform models built using all data instances. In addition, the experiments showed that accounting for both enrollment and learning activity patterns helped to identify vulnerable students more accurately. Experimental results have demonstrated that no single method has superior performance in all aspects. The homegrown analytics platform Loginom was employed as a tool to create a predictive model.
Patch-based training of a convolutional neural network in the problem of cerebral aneurysms recognition
Authors: Кружалов А.С.
Published: July 2024

На сегодняшний день интеллектуальные системы находят все более широкое применение в области медицины. Особенно актуальной является задача разработки интеллектуальных систем компьютерной автоматизированной диагностики (КАД), которые могут быть использованы как вспомогательный инструмент, позволяющий повысить эффективность работы специалиста в условиях постоянного роста объема медицинских данных, требующих анализа и обработки. Одной из важных составных частей современных систем КАД является модуль распознавания патологических изменений на медицинских изображениях. В работе рассматривается задача обучения свёрточной нейронной сети распознаванию аневризм сосудов головного мозга. Предлагается архитектура полностью свёрточной нейронной сети на базе архитектуры UNet, методика предварительной обработки данных, методика построения «бесшовного» прогноза на основе разделения исходного изображения на набор пересекающихся фрагментов. Проводится исследование влияния размера используемых для обучения фрагментов изображений на эффективность обучения нейронной сети. На основе статистического анализа результатов проведенных вычислительных экспериментов был сделан вывод, что размер фрагмента не является определяющим параметром, так как при его увеличении не наблюдается рост точности распознавания. При этом эксперименты показали, что увеличение размера пакета обучающих примеров при фиксации остальных параметров на прежнем уровне позволяет существенно повысить точность распознавания.

Nowadays, intelligent systems are widely used in the field of medicine. Especially relevant is the problem of developing intelligent computer-aided diagnostics (CAD) systems which can be used as an auxiliary tool to improve specialist’s efficiency in the context of the growing volume of medical data requiring analysis and processing. One of the important components of modern CAD systems is the module for recognizing pathological changes in medical images. The paper considers the problem of training a convolutional neural network to recognize cerebral vascular aneurysms. The architecture of a fully convolutional neural network based on the UNet architecture, a data preprocessing technique, a technique for constructing a seamless prediction based on the separation of the original image into a set of intersecting fragments are proposed. The influence of the size of image fragments used for training on the effectiveness of neural network training was investigated. Drawing on the statistical analysis of the results of the conducted computational experiments, it was concluded that the size of the fragment is not a determining parameter since no increase in recognition accuracy is observed with its increase. At the same time, experiments have shown that increasing the batch size while fixing the remaining parameters at the same level can significantly improve the recognition accuracy.