bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
METHOD OF ANALYSIS OF INNOVATIVE TRENDS BASED ON PATENT CORPUS
Authors: Фоменкова М.А. , Коробкин Д.М. , Фоменков С.А. , Колесников С.Г.
Published: July 2024

Развитие методов обработки естественного языка позволило использовать структуры SAO (SubjectActionObject, СубъектДействиеОбъект) в качестве мощного инструмента для выявления связанных понятий в текстовых данных. В данной статье представлен метод анализа инновационных тенденций посредством детектирования и анализа патентной активности, выявления новых технологических возможностей, ключевых современных технологии и изобретений на основе извлеченных из патентного массива SAO структур. Был разработан пятиэтапный алгоритм подбора патентов, выделения SAO структур, их расширения, кластеризации, а также построения технологических карт. Данные карты визуализируют развитие подклассов патентов, выявленных посредством кластерного анализа, и технологий с течением времени. Помимо выявления технологических возможностей описанный подход может быть применен для построения карт для изучения тенденций развития конкурентов. В отличие от карты трендов, разработанной с использованием патентов всех заявителей, эта карта конкурентов ограничивает свое внимание одной организацией. Карта для каждой компании визуализирует акцент развития технологий в компании, позволяя проводить сравнительный анализ между компаниями. На основе этой карты компания может определить конкурентов, обладающих дополнительными технологиями, и понять технологические преимущества и недостатки целевой области.

This paper presents a method for analyzing innovation trends through the detection and analysis of patent activity, the identification of new technological capabilities, key modern technologies and inventions. As part of this study, it is proposed to use a method based on structures extracted from the SAO patent corpus. A fivestep method has been developed for identifying SAO structures, expanding them, clustering, and also building flow sheets. This approach can be applied to the analysis of technological trends (trend mapping). This map visualizes the development of subclasses of patents identified through cluster analysis and technology over time. In addition to identifying technological capabilities, the described approach can be applied to construct maps to study the trends of competitors. Unlike a trend map developed using all applicants patents, this competitor card limits its attention to a single organization. A map for each company visualizes the focus of technology development in the company, allowing for a comparative analysis between companies. Based on this map, the company can identify competitors with additional technologies and understand the technological advantages and disadvantages of the target area.
MULTI-METHOD APPROACH TO THE MODELING OF COMPLEX SYSTEMS BASED ON MONITORING DATA ANALYSIS
Authors: Львович Я.Е. , Питолин А.В. , Сапожников Г.П.
Published: July 2024

В статье обоснована необходимость построения разных классов математических моделей сложных систем и актуальности многометодного подхода к обработке и моделированию мониторинговой информации, обусловленного разнообразием задач оптимизации управления на примере некоммерческой образовательной организации (НОО) в сочетании с рейтинговым управлением. Исходными являются предварительно редуцированные множества входных показателей, влияющих на выходные показатели функционирования объекта управления. В основу положено прогнозирование временных рядов на основе аддитивных и элементарных функций. Зависимость выходных показателей от входных определяются регрессионной моделью с включением в число переменных времени. Для повышения точности прогнозирования с целью принятия управленческих решений при определенном горизонте планирования осуществлен переход от регрессионной модели к нейросетевой. Предложена процедура трансформации в статистические выборки исходных временных рядов их прогностических оценок с последующим рандомизированным формированием обучающей выборки. Показано, что многометодный подход к моделированию обеспечивает решение комплекса задач управления ресурсоэффективностью сложных систем.

The article justifies the necessity of building various classes of mathematical models of complex systems as well as the relevance of a multimethod approach to the processing and modeling of monitoring and rating information, due to the variety of management tasks and resource efficiency optimization management of a nonprofit educational organization in combination with rating management. The starting points are tentatively reduced sets of input indicators influencing the output indicators of a management unit functioning. It is based on time series forecasting on the base of additive and elementary functions. The dependence of the output performance on the input ones is determined by the regression model with the inclusion of time variables. The transition from a regression model to a neural network model is carried out, to improve the accuracy of forecasting for the purpose of managerial decision making at a certain planning horizon. The transformation procedure of initial time series into statistical samples of their prognostic estimates followed by randomized training sample development is proposed. The paper also demonstrates that the multimethod approach to the modelling provides a solution to a number of tasks concerning complex systems resource efficiency management.
ANALYSIS OF METHODS OF REGULATION REQUIREMENTS TRANSLATION INTO MACHINE-READABLE FORMAT FOR VERIFICATION OF BUILDING INFORMATION MODELS
Authors: Макиша Е.В.
Published: July 2024

В настоящее время проектная документация поступает на экспертизу в виде электронных документов, представляющих собой текстовую и графическую информацию. Стандарты, на соответствие которым документация проверяется в процессе экспертизы, публикуются в электронной форме, однако не являются машиночитаемыми. В последнее время для российских специалистов строительной отрасли все очевидней становится возможность и необходимость автоматизированной экспертизы, которая может быть доступна при машиночитаемом представлении как результатов проектирования, так и соответствующих стандартов. В данной статье представлены результаты анализа существующих подходов к переводу в машиночитаемый формат требований к информационным моделям строительных объектов как форме представления результатов проектирования для проведения автоматизированной экспертизы. Определено наиболее перспективное из них направление язык представления знаний, основанный на правилах. Установлены и дополнены критерии к машиночитаемому представлению требований. В качестве решения предложен язык RuleML, соответствующий указанным критериям, и зафиксированный в российском стандарте по информационному моделированию. Метод получения машиночитаемой формы требований стандартов, основанный на RuleML, в дальнейшем может быть использован при переходе к автоматизированной экспертизе как в нашей стране, так и в качестве унифицированного подхода на международном уровне.

Currently, the project documentation is submitted for examination in the form of electronic documents that normally contain text and graphic information. Standards, which requirements the project documentation should meet during the examination, are published in electronic, but not machinereadable form. In recent years, specialists of the construction industry of Russian Federation fully realize the need of automated examination, which can be available if both sides of the process design results and relevant standards are presented in machinereadable form. This article reveals the results of existing approaches analysis how to transfer into the machinereadable form the regulation requirements for the building information model as a form of design results presentation for automated examination. The most promising of them is the language of knowledge representation based on the rules. There are criteria for machine readable presentation established and extended. The RuleML language is suggested as a solution, since it meets the criteria mentioned and is fixed in the regulation standards for information modeling. The RuleML based method of machinereadable requirements is acquired, which may in future be implemented within the transition to automated examination in the scope of Russia Federation and as a unified approach on the international level
DEVELOPMENT OF SOFTWARE FOR MODELING A NETWORK WITH INHOMOGENEOUS LOAD
Authors: Лаптик С.А. , Абу-Абед Ф.Н.
Published: July 2024

Исследование посвящено разработке программного средства, предназначенного для моделирования сетей с неоднородной нагрузкой с дальнейшим определением характеристик сетевого трафика. Пульсации трафика, неоднородности потоков заявок формируют неравномерную нагрузку в вычислительных сетях. Процесс моделирования сетей перед их непосредственным проектированием является первостепенной задачей, соответственно разработка программного средства (инструмента) моделирования сетей является актуальной задачей. Разработка алгоритмических и программных средств моделирования сетевого трафика значительно упрощает процесс исследования вычислительных сетей и способствует выработке рекомендаций для дальнейшего перераспределения нагрузки между узлами сети. Каждая разрабатываемая модель имеет свои ограничения и от них зависит достоверность вероятностных результатов моделирования, которые зависят от выбранного математического аппарата. Аппарат теории массового обслуживания позволяет осуществить анализ полученных результатов на уровне их средних значений, а имитационное моделирование позволяет в течение установленного модельного времени осуществить мониторинг изменений сетевого трафика за весь период моделирования. Разработанное программное средство базируется на модификации уже существующего классического алгоритма расчета показателей производительности сетей ЭВМ с неоднородным трафиком. Алгоритм позволяет оптимизировать значения параметров направленных на повышение показателей качества работы сетей с неоднородной нагрузкой.

This paper devoted to the development of software designed to simulate networks with heterogeneous load, with further determination of the characteristics of network traffic. Traffic pulsations, inhomogeneities of application flow form an uneven load in computer networks. The process of modeling networks before their direct design is of paramount importance, respectively, the development of software (tool) for modeling networks is an important task. The development of algorithmic and software tools for modeling network traffic greatly simplifies the process of researching computer networks and contributes to the development of recommendations for further redistribution of load between network nodes. Each model under development has its own limitations and the reliability of probabilistic simulation results, which depend on the chosen mathematical apparatus, depends on them. The apparatus of queuing theory allows analyzing the results obtained at the level of their average values, and simulation modeling allows monitoring changes in network traffic over the entire simulation period for a set model time. The developed software is based on the modification of the already existing classical algorithm for calculating the performance of computer networks with heterogeneous traffic. The algorithm allows to optimize the values of parameters aimed at improving the performance indicators of networks with heterogeneous load.
METHODOLOGICAL AND DIDACTIC FEATURES OF INFORMATION TECHNOLOGIES USAGE IN THE PROCESS OF MATHEMATICAL EDUCATION OF FUTURE ENGINEERS
Authors: Сагателова Л.С. , Шведов Е.Г.
Published: July 2024

В статье раскрываются методические и дидактические особенности использования средств информационных технологий в процессе обучения математике бакалавров технических специальностей. Дидактический аспект реализации математического образования с использованием информационных технологий основывается на тщательном отборе содержания обучения в соответствии с ФГОС 3 ВПО методический предполагает выбор эффективных форм проведения занятий с использованием возможностей информационных технологий, организацию самостоятельной работы (аудиторной и неаудиторной). Дается определение понятию информационные технологии обучения . Приводятся примеры активно используемых средств информационных технологий, что позволяет непрерывно совершенствовать как содержание, так и методику преподавания, повышать результативность. Процесс обучения математике строится на основе ориентации на требования будущей профессии с учетом индивидуальных особенностей студентов. Усиление прикладной составляющей осуществляется за счет введения спецкурсов по математике, разработанных совместно с профилирующими кафедрами, а также решения профессиональноориентированных задач с использованием таких программных средств, как Excel, Mathcad, Maplе, Mathematica и др.В статье приводится пример профессиональноориентированной задачи и подробно описываются этапы организуемой преподавателем деятельности студентов по ее решению. В статье отмечается, что студенты, активно использующие информационные технологии, более успешны в изучении сложных разделов математики.

Methodological and didactic features of the usage of information technologies in the process of mathematical education of future engineers are revealed in the article. The didactic aspect of the implementation of mathematical education with the use of information technology is based on a careful selection of the content of training in accordance with the Federal State Educational Standards of Higher Education methodical involves the choice of effective forms of conducting classes using the capabilities of information technology, the organization of independent work (classroom and nonauditory). We define the concept of information technology training. Examples of actively used means of information technologies are given. This allows us to improve continuously the content and the teaching methods, and to increase the effectiveness. The process of mathematical education is based on the orientation on the requirements of the future profession, taking into account the individual character features of students. Strengthening the applied component is carried out by introducing special mathematical courses, developed in conjunction with the profiling departments, as well as solving professionallyoriented tasks using such software as Excel, Mathcad, Maplе, Mathematica. An example of a professionallyoriented task is provided in the article. The stages of the students activities organized by the teacher to solve it are described in details.
DISPERSION OF THE NUMBER OF FAILURES IN MODELS OF PROCESSES OF RESTORATION OF TECHNICAL AND INFORMATION SYSTEMS. OPTIMIZATION PROBLEMS
Authors: Вайнштейн И.И. , Вайнштейн В.И.
Published: July 2024

В работе для ряда моделей процессов восстановления получены формулы дисперсии числа отказов, зависящие как от функций восстановления рассматриваемой модели процесса восстановления, так и от функций восстановления (среднего числа отказов) других моделей. С учетом формул для среднего и дисперсии числа отказов даны постановки задач об организации процесса восстановления, в котором достигается минимальная дисперсия при задаваемом ограничении на среднее число отказов или, чтобы было наименьшее среднее число отказов при задаваемом ограничении на дисперсию. Задачи по формулировке напоминают известную задачу Марковица о формировании портфеля ценных бумаг, где среднее имеет смысл дохода, дисперсия риска. Получено решение сформулированных задач для простого процесса восстановления при экспоненциальном распределении наработок, и для этого случая выписано неравенство Чебышева и формула для коэффициента вариации. Разработанный математический аппарат предназначен для применения при постановке и решении различных оптимизационных задач информационной и компьютерной безопасности, а так же при эксплуатации технических и информационных систем, программных и программноаппаратных средств защиты информации, когда возникают отказы, угрозы атак, угрозы безопасности, имеющие случайный характер.

In this work, for several models of recovery processes, dispersion formulas for the number of failures are obtained, depending both on the recovery functions of the considered model of the recovery process and on the recovery functions (average number of failures) of other models. Considering the formulas for the average and variance of the number of failures, the problem statements are given on the organization of the recovery process in which the minimum variance is achieved with a given limit on the average number of failures, or so that there is the smallest average number of failures with a given dispersion limit. The formulation tasks resemble Markowitzs wellknown task of forming a portfolio of securities, where the average makes sense of income, risk variance. The solution of the formulated problems is obtained for a simple recovery process with an exponential distribution of operating time, and for this case the Chebyshev inequality and the formula for the coefficient of variation are written. The developed mathematical apparatus is intended for use in the formulation and solution of various optimization problems of information and computer security, as well as in the operation of technical and information systems, software and hardwaresoftware information protection when failures, threats of attacks, and security threats of a random nature occur
SUPPORTING DECISION MAKING TO IMPROVE PSYCHOPHYSICAL READINESS FOR PROFESSIONAL ACTIVITY ON BASIS OF INTELLECTUAL TECHNOLOGIES
Authors: Гузаиров M.Б. , Юсупова Н.И. , Сметанина О.Н. , Наумова Т.В. , Сазонова Е.Ю. , Агадуллина А.И.
Published: July 2024

В статье приведены результаты анализа современного состояния проблемы Data Mining и формализации знаний для поддержки принятия решений. Приводится значимость профессионально важных качеств (ПВК), существенно влияющих на эффективность труда любого специалиста. В связи с чем акцент сделан на модели и методы интеллектуальной поддержки принятия решений при развитии ПВК. На сегодняшний день накопился большой объем знаний по взаимосвязи ПВК, психофизического состояния человека и влияние на него физических упражнений. Источником таких знаний могут быть учебники, монографии, знания эксперта. Отмечено, что учет подготовки обучающихся в группах за счет выявления студентов со схожими характеристиками позволит формировать рекомендации для групп и проводить совместную физическую подготовку. Дается формальная постановка задачи поддержки принятия решений при развитии ПВК для эффективного выполнения профессиональной деятельности, которая заключается в формализации экспертных знаний (тесты по оценке ПВК, упражнения на развитие ПВК) и неявных знаний, полученных с использованием Data Mining результатов тестирования по оценке ПВК. В данной статье авторами не рассматриваются вопросы извлечения знаний, а только вопросы их формализации и использования для принятия решений в системе поддержки принятия решений с использованием технологии экспертных систем

The article presents the analysis results of current state of Data Mining problem and knowledge formalization to support decisionmaking. The importance of professionally important qualities (PIQ), which significantly affect the labor efficiency of any specialist, is given. Authors of this article focus on models and methods of intellectual decision support in the development of PIQ. A large amount of knowledge about relationships of PIQ, psychophysical state of a person and effect of exercise on a person has accumulated to date. The source of such knowledge may be textbooks, monographs, expert knowledge. It is noted that taking into account the preparation of students in groups by identifying students with similar characteristics will make it possible to formulate recommendations for groups and conduct joint physical training. A formal statement of the problem of decisionmaking support in the development of PIQ is given for the effective performance of professional activities, which consists in formalizing expert knowledge (tests for assessing PIQ, exercises for developing PIQ) and implicit knowledge obtained using Data Mining test results for assessing PIQ. In this article authors dont consider questions of knowledge extraction, but they study questions of knowledge formalization and use for making decisions in decision support systems the technology of expert systems.
METHOD OF DIFFERENTIAL DIAGNOSTICS OF THE NOSOLOGICAL FORM OF VIRAL HEPATITIS WITH THE APPLICATION OF NEURAL NETWORK OF CASCADE CORRELATION
Authors: Астафьев А.Н.
Published: July 2024

Гепатит, являясь опасным заболеванием, требует особого отношения в диагностике и лечении, однако наличие большого количества нозологий создает определенные сложности. Важным аспектом определения нозологической формы гепатита является совмещение входных и выходных данных в начале исследования с целью формирования зависимостей, для решения схожих задач отлично подходят алгоритмы нейронных сетей, которые обучаются на реальных примерах. Применение нейронных сетей в медицине, которые имеют возможность поиска скрытых зависимостей обучаясь опытом врачей, позволяет облегчить труд, служа в роли советника. Однако открытым остается вопрос подбора наиболее эффективной топологии и методики обучения для выбранной задачи. В данной работе обосновывается необходимость задействования алгоритмов нейронных сетей для решения задачи определения нозологической формы гепатита. Проводится анализ и подбор входных факторов, характеризующих клиническое состояние больного, выходных факторов, характеризующих конкретную нозологическую форму гепатита, обосновываются преимущества построения топологии нейронной сети под конкретную задачу. Описывается алгоритм обучения и формирования нейронной сети, его использование, а также приводится сравнение каскадной нейронной сети с другими в разрезе рассматриваемой задачи. В завершении проводится описание созданной системы определения нозологической формы гепатита с применением нейронной сети каскадной корреляции, а также описывается клиническая эффективность рассматриваемого подхода.

An important aspect of determining the nosological form of hepatitis is the combination of input data at the beginning of the study. The use of neural networks in medicine, which have the ability to search for hidden dependencies by learning from the experience of doctors, makes it easier to work in the role of advisor. However, the question of selecting the most effective topology for a specific task remains open. This paper substantiates the need to use neural network algorithms to solve the problem of determining the nosological form of hepatitis. The analysis and selection of input factors characterizing the clinical condition of the patient, and output factors characterizing the specific nosological form of hepatitis, neural network. The algorithm, its use is described, and a cascade neural network is compared with others in the context of the problem under consideration. At the end, a description is made of the established system for determining the nosological form of hepatitis using a cascade correlation neural network, and also describes the clinical efficacy.
DEVELOPMENT OF A CONCEPTUAL MODEL OF OPERATIONAL - ANALYTICAL DATA MARTS
Authors: Раевич А.П. , Добронец Б.С.
Published: July 2024

Интегрированные с аналитическими системами хранилища ориентированы на многомерное моделирование данных, которое обеспечивает быстроту выполнения аналитических запросов, но обладает существенными недостатками при работе с большими данными. В статье предложен подход к построению концептуальной модели оперативноаналитических витрин данных, позволяющий совмещать концепции оперативных витрин и аналитических витрин данных. Оперативные витрины данных, представляющие собой информационные срезы узконаправленной, тематической информации, призваны решать проблему оперативного доступа к источникам больших данных за счет консолидации и ранжирования информационных ресурсов по уровню востребованности. В отличие оперативных витрин данных, являющихся зависимыми от источников, аналитические витрины данных рассматриваются как независимые источники данных, создаваемые пользователями с целью обеспечения структуризации данных для решаемых задач. В работе приводится сравнение подходов к построению аналитических запросов на основе линейных запросов и ассоциативных связей. Полученные в работе результаты используются в построении BI кластера, на основе которого выполняется быстрое проектирование, аналитика, разработка и внедрение моделей бизнеспроцессов с использованием предподготовленных оперативных и аналитических витрин данных.

The storages integrated with analytical systems are focused on dimensional data modeling, which provides quick execution of analytical queries, but has significant drawbacks when working with big data. The article proposes an approach to constructing a conceptual model of operationalanalytical data marts, which allows combining the concepts of operational data marts and analytical data marts. Operational data marts are information slices of narrowly focused, thematic information, which designed to solve the problem of operational access to big data sources through the consolidation and ranking of information resources in terms of demand. In contrast to operational data marts that are dependent from sources, analytical data marts are considered as independent data sources created by users in order to provide data structuring for the tasks being solved. The paper provides a comparison of approaches to the construction of analytical queries based on linear queries and associative relationships. The results obtained in this work are used in building a BI cluster on the basis of fast design, analytics, development and implementation of business process models which are performed with using prepared operationalanalytical data marts.
VERIFICATION OF THE SIMULATION MODEL OF THE ADAPTIVE RATE FULL ECHO ROUTING ALGORITHM DEVELOPED IN THE ANYLOGIC SIMULATION ENVIRONMENT
Authors: Шилова Ю.А.
Published: July 2024

Широкое распространение беспроводных сетей с ячеистой топологией и обменом точкаточка актуализирует задачу разработки алгоритмов, повышающих эффективность маршрутизации в таких сетях. Важной особенностью данных сетей является их построение на базе устройств, имеющих ограниченное время работы батареи этих устройств. Поскольку уровень заряда батареи является одним из важных факторов, влияющих на сеть в целом, разработка алгоритмов, способных при построении маршрута учитывать данный фактор, также является актуальной задачей. Ранее автором был разработан новый алгоритм маршрутизации Adaptive Rate Full Echo, в основе которого лежит алгоритм QRouting, использующий один из методов машинного обучения, в частности, обучение с подкреплением. Кроме того, в предыдущих работах автора была представлена имитационная модель в системе имитационного моделирования Anylogic, в которой выполнялось моделирование работы разработанного алгоритма. Верификация и поверка имитационной модели является необходимым условием корректности и достоверности получаемых в ней данных. В данной статье представлены результаты проверки адекватности разработанной имитационной модели алгоритма Adaptive Rate Full Echo путем сравнения результатов моделирования с результатами натурных испытаний.

The mesh topology and pointtopoint exchange wireless networks actualize the task of developing algorithms that increase the efficiency of routing these networks. An important feature of these networks is to use the limited battery life devices. The algorithm development taking into account battery level is an urgent task as this factor is one of the important factors affecting the network as a whole. Preview articles the author developed a new Adaptive Rate Full Echo routing algorithm, which is based on the QRouting algorithm, using the reinforced machine learning methods. In addition the previous author works a simulation model was presented in the Anylogic simulation system, where the developed algorithm simulation results were performed. The simulation model Verification is a necessary condition for the correctness and reliability of the data received in it. This article presents the results of checking the adequacy of the developed simulation model of the Adaptive Rate Full Echo algorithm by comparing the simulation results with the results of field tests.
DEEP NEURAL NETWORKS FOR PREDICTIVE MAINTENANCE
Authors: Сай В.К.
Published: July 2024

Глубокие нейронные сети в настоящее время становятся одним из самых популярных подходов при решении различных практических задач из самых разнообразных областей, таких как распознавание изображений и речи, обработка естественного языка, компьютерное зрение, медицинская информатика и др. В статье рассматривается возможность применения глубоких нейронных сетей при реализации проактивной стратегии технического обслуживания и ремонта (ТОиР) предсказательного технического обслуживания (Predictive maintenance, PdM). Рассмотрены различные методы построения предсказательных моделей для PdM. В настоящее время для построения предсказательных моделей для PdM наиболее перспективным представляются подходы, основанные на обработке данных с использованием глубоких нейронных сетей. Одна из причин успешного применения глубоких нейронных сетей заключается в том, что сеть автоматически выделяет из данных важные признаки, необходимые для решения задачи. Рассмотрены наиболее часто используемые нейронные сети для PdM: cеть долго-краткосрочной памяти (Long Short-Term Memory, LSTM), cвёрточная нейронная сеть (convolutional neural network, CNN) и автоэнкодер (autoencoder). Дан обзор мощных фрейворков для проектирования и обучения нейронных сетей, которые сделали возможным широкое практическое применение данной технологии.

At present, deep neural networks are becoming one of the most popular approaches in solving various practical problems from a wide variety of fields, such as image and speech recognition, natural language processing, computer vision, medical informatics, etc. The article considers the possibility of using deep neural networks in the implementation of proactive maintenance strategy predictive maintenance (PdM). Various methods of constructing predictive models for PdM are considered. Currently, the data-driven approaches using deep neural networks for constructing predictive models for PdM are most promising methods. One of the reasons for the successful application of deep neural networks is that the networks automatically selects important features from the data needed to solve the problem. The most commonly used neural networks for PdM are considered: Long short-term memory (LSTM), convolutional neural networks (CNN) and autoencoders. An overview of powerful frameworks for the design and training of neural networks is given
ADAPTIVE CONTROL SYSTEM FOR ELIMINATING THE ASYMMETRICITY OF PHASE LOAD IN A THREE-PHASE NETWORK 0.4 KV
Authors: Клименко Ю.А. , Преображенский А.П. , Чопоров О.Н.
Published: July 2024

Актуальность исследования обусловлена основными требованиями Федерального Закона от 23.11.2009 года 261-ФЗ Об энергосбережении и о повышении энергетической эффективности и о внесении изменений в отдельные законодательные акты РФ. В работе рассматривается возможность создания комплекса контроля и управления качеством электроэнергии (КК и УКЭЭ) в распределительных сетях 10/0,4 кВ, особенно в отдалённых и труднодоступных районах сельских местности. Проблема несоответствия качества поставляемых сетевыми и энергосбытовыми организациями энергоресурсов требованиям ГОСТ, состоит в физической и моральной изношенности энергетического оборудования, несоответствии технических параметров линий электропередач современному уровню потребления энергоресурсов, величине потерь электроэнергии. Данное исследование направлено на реконструкцию электрических сетей и улучшения качества поставляемых энергоресурсов потребителям. Результат достигается применением адаптивных систем на основе контроля и управления параметрами состояния электрической сети (электрическое напряжение, электрический ток, коэффициент мощности, активная и реактивная мощность), интеллектуального распределения электрических мощностей между потребителями. Материалы работы представляют практическую ценность для энергетических сетевых, проектных организаций и предприятий по реализации электрооборудования, а так же для потребителей электроэнергии.

The relevance of the study is due to the basic requirements of the Federal Law of November 23, 2009 No. 261-ФЗ On energy conservation and on improving energy efficiency and on amendments to certain legislative acts of the Russian Federation. The paper considers the possibility of creating a complex of control and management of the quality of electricity in 10 / 0.4 kV distribution networks, especially in remote and inaccessible areas of rural areas. The problem of the mismatch of the quality of energy supplied by network and energy supply organizations with the requirements of GOST is the physical and moral deterioration of energy equipment, the mismatch of the technical parameters of power lines with the current level of energy consumption, and the amount of energy loss. This study aims to reconstruct electrical networks and improve the quality of energy supplied to consumers. The result is achieved by the use of adaptive systems based on monitoring and controlling the state parameters of the electric network (electric voltage, electric current, power factor, active and reactive power), intelligent distribution of electric capacities between consumers.The materials of the work are of practical value for energy network, design organizations and enterprises for the sale of electrical equipment, as well as for consumers of electricity.
SOFTWARE SELF-ADAPTATION METHOD BASED ON MACHINE LEARNING TECHNOLOGY
Authors: Бершадский А.М. , Бождай А.С. , Евсеева Ю.И. , Гудков А.А.
Published: July 2024

В статье рассмотрены вопросы разработки метода самоадаптации прикладных программных систем на основе технологии машинного обучения. Рассмотрены различия между Model-Based и Model-Free подходами в обучении с подкреплением, обоснован выбор Model-Based подхода для создания метода самоадаптации программного обеспечения. Рассмотрено определение расширенного марковского процесса принятия решений, учитывающего роль ситуации в ходе самоадаптации программы. Предложена математическая модель пространства состояний программной системы, основанная на гиперграфовой формализации модели характеристик. На основе расширенного определения марковского процесса принятия решений, предложенной модели пространства состояний системы и концепции Model-Based подхода к машинному обучению с подкреплением разработан новый метод самоадаптации программного обеспечения, учитывающий влияние действий, производимых системой, на состояние окружающей среды. Приведен практический пример использования метода.

The article discusses development and application issues of software self-adaptation method based on machine learning technology. The differences between the Model-Based and Model-Free approaches in reinforcement learning are considered, the choice of the Model-Based approach for creating a software self-adaptation method is substantiated. The definition of an expanded Markov decision-making process that takes into account the role of the situation in the course of program self-adaptation is considered. A mathematical model of the state space of the software system is proposed, based on the hypergraphic formalization of the model of characteristics. Based on the expanded definition of the Markov decision-making process, the proposed model of the state space of the system, and the concept of the Model-Based approach to machine learning with reinforcement, a new method of software self-adaptation was developed that takes into account the effect of the actions performed by the system on the state of the environment. A practical example of using the method is given.
FORMATION OF AN INDIVIDUAL SCHEDULE FOR STUDYING THE MATERIALS OF THE DISCIPLINE IN AN ELECTRONIC ENVIRONMENT IN A LIMITED TIME OF TRAINING
Authors: Аникьева М.А.
Published: July 2024

В работе представлена методика персонализации в электронной образовательной среде графика изучения учебных материалов в рамках учебной дисциплины. Для решения поставленной задачи рассмотрены подходы к персонализации обучения, используемые в электронном обучении. Центральным аспектом исследования являлась возможность эффективно использовать выделенное для обучения время, что особенно актуально при обучении в вузе, по общему учебному плану. Были выявлены факторы, обуславливающие необходимость построения индивидуального графика обучения. К ним можно отнести различную начальную подготовленность обучающегося, личностные качества, разные подходы обучающихся к организации своей работы. Была отмечена взаимосвязь названных факторов со скоростью работы обучающегося и разработана функциональная схема процесса адаптивного управления учебной деятельностью обучающегося. Предлагаемая методика предполагает динамически изменять требования к уровню освоения учебного материала, в зависимости от текущих достижений обучающегося. Изучение учебного материала даже на уровне ниже запланированного, даст обучающемуся целостное представление об изучаемой предметной области. Анализ результатов практического применения методики в электронном образовательном курсе на платформе Moodle показывает, что обучающиеся за отведенное время на обучение в целом осваивают всю программу по учебной дисциплине.

The article presents the methodology for personalizing the schedule in the electronic educational environment for studying educational materials in the framework of the academic discipline. To solve this problem, approaches to personalization of training used in e-learning are considered. The central aspect of the study was the ability to effectively use the time allotted for study, which is especially important when studying at the university, according to the general curriculum. Factors that require an individual training schedule have been identified. These include the various initial preparedness of the student, personal qualities, different approaches of students to the organization of their work. The relationship of these factors with the students pace was noted and a functional diagram of the process of adaptive management of student learning activities was developed. The proposed method involves a dynamic change in the requirements for the level of development of educational material, depending on the current achievements of the student. Studying the educational material even at a level lower than planned will give the student a holistic view of the subject area being studied. Analysis of the results of practical application of the method in an electronic educational course on the Moodle platform shows that students in the allotted time for training in General master the entire program of the discipline.
OPTIMIZATION MODEL AND INTELLECTUAL SUPPORT ALGORITHM FOR MANAGEMENT THE RESOURCE MANAGEMENT DISTRIBUTION IN THE ORGANIZATIONAL SYSTEM
Authors: Львович Я.Е. , Чернышов Б.А. , Чопоров О.Н.
Published: July 2024

В статье рассматривается последовательность действий по формированию оптимизационной модели и алгоритма интеллектуальной поддержки процесса рейтингового управления распределением ресурсного обеспечения в организационной системе. Структура системы рейтингового управления определяется набором признаков, позволяющих установить последовательность частных задач управления, которые образуют единый цикл принятия решений. Оптимизационная модель формирует экстремальные и граничные требования при согласовании интересов управляющего центра системы и администрации входящих в нее объектов при распределении ресурсного обеспечения, которое выделено на каждое направление деятельности, способствующее изменение показателей эффективности для улучшения позиции объекта в рейтинге. Объединение формализованных требований приводит к блочной задаче линейного программирования. Алгоритм интеллектуальной поддержки основан на игровом подходе к решению блочной задачи линейного программирования. С этой целью осуществлен переход к векторно-матричной форме записи прямой и двойственной задач линейного программирования и итерационному поиску седловой точки функции Лангража с предварительным разделением матрицы коэффициентов и вектор ограничений на две части.

The article discusses the sequence of actions for the formation of an optimization model and an algorithm for intellectual support of the process of rating management of the distribution of resource support in the organizational system. The structure of the rating management system is determined by a set of features that make it possible to establish a sequence of particular management tasks that form a single decision-making cycle.The optimization model forms extreme and boundary requirements when coordinating the interests of the systems managing center and the administration of its facilities in the distribution of resource support, which is allocated to each area of activity, contributing to a change in performance indicators to improve the facilitys position in the rating. Combining formalized requirements leads to the block task of linear programming.The intellectual support algorithm is based on a game approach to solving the block problem of linear programming. To this end, a transition was made to the vector-matrix form for writing direct and dual linear programming problems and iteratively searching for the saddle point of the Langrazh function with preliminary separation of the coefficient matrix and the constraint vector into two parts.
ARCHITECTURE OF A CLOUD SYSTEM FOR DISTRIBUTING MULTIMEDIA CONTENT IN CYBER-PHYSICAL SYSTEMS
Authors: Левоневский Д.К.
Published: July 2024

Доставка контента потребителю одна из важных задач информационных систем. Для эффективной доставки контента необходимо выполнение ряда условий, связанных с надёжностью, управляемостью, согласованностью процессов доставки. Возможность обеспечения этих условий зависит от концепции и архитектуры системы распределения контента. В данной статье рассматривается подход к построению облачной системы распределения мультимедийного контента в киберфизическом окружении. Проанализированы процессы доставки контента в киберфизических системах и сценарии взаимодействия этих систем с пользователями. Отмечено, что процессы доставки контента при интерактивном человеко-машинном взаимодействии с использованием многомодальных интерфейсов исследованы недостаточно. Поэтому предложена общая концепция системы, учитывающая использование многомодальных интерфейсов, детализированы роли участников процесса распределения контента, их типовые действия определены с помощью диаграмм прецедентов. Построены диаграммы классов, описывающие структуру модулей управления и трансляции контента. Предложена архитектура системы на основе общей шины данных. Рассмотрены преимущества данной архитектуры, связанные с надёжностью, оперативностью выявления сбоев, управляемостью, простотой подключения сторонних источников и получателей данных. Рассмотрен пример реализации сервиса корпоративного телевидения на основе предложенной архитектуры, определены компоненты этого сервиса и порядок их взаимодействия.

Content delivery to consumers counts to the important tasks of information systems. To make the content delivery effective, a number of conditions concerning reliability, controllability, and coherence of content delivery processes should be fulfilled. The ability to secure these conditions depends on the concept and architecture of a content distribution system. This paper discusses an approach to building a cloud system for distributing multimedia content in cyber-physical environment, analyzes the processes of content delivery in cyberphysical systems and scenarios of interaction between these systems and users. It is noted that the content delivery processes of human-machine interaction with the use of multimodal interfaces have been studied insufficiently. Therefore, a general system concept has been proposed that takes into account the use of multimodal interfaces. The roles of participants in the content distribution process are detailed, their typical actions are determined in terms of use-case diagrams. Class diagrams are constructed to describe the structure of control and broadcast modules. A system architecture based on a common data bus is proposed. The advantages of this architecture include reliability, promptness of failure detection, controllability, flexibility in connecting third-party data sources and recipients. An example of the implementation of a corporate television service based on the proposed architecture is considered, the components of this service and the scheme of their interaction are described.
EFFECTIVE METHOD OF DESIGNING CAD MODELS WITH LATTICE STRUCTURE
Authors: Ципина Н.В. , Чирков О.Н. , Слинчук С.А. , Чепрасов И.В. , Мадесов В.А.
Published: July 2024

В данной статье рассмотрен полный этап разработки удобного и простого метода конструирования решетчатых деталей на производстве. Цель исследования состоит в наблюдении, анализе и решении проблем при проектировании CAD-моделей с решетчатой структурой. В работе оценена производительность современных инструментов систем автоматизированного проектирования (САПР), предложен эффективный метод проектирования решетчатых конструкций. Основная идея заключается в замене CAD-модели с решетчатой структурой на твердотельные CAD-модели, обладающие одинаковыми механическими свойствами. Применение таких эквивалентных материалов дает существенный выигрыш в эффективности проектирования. Предлагаемый метод позволяет конструкторам выбрать правильную решетчатую структуру и её плотность. Указаны недостатки и положительные стороны разработанного метода. В сочетании с методом конечных элементов, предложенный подход проектирования CAD-моделей сокращает время моделирования решетчатых конструкций. Оценена производительность современных инструментов систем автоматизированного проектирования в контексте требований аддитивного производства. Результаты показывают, что современные САПР не позволяют легко и быстро проектировать решетчатые структуры для аддитивного производства. Также остается актуальной необходимость развития современного программного обеспечения CAE для проведения анализа методом конечных элементов на 3D-моделях решетчатой структуры.

This article shows how important it is to develop a convenient and simple method for designing lattice parts in production. The purpose of the entire experiment is to observe, analyze and solve problems in the design of lattice structures. The performance of modern tools of computer-aided design (CAD) systems was also evaluated. All the disadvantages and positive aspects of the developed method are indicated. The considered design method allows designers to choose the right lattice structure and its density. An essential part of this proposal is the use of equivalent lattice materials. This approach eliminates the need to design lattice-based CAD models and shortens the simulation time for FEMs. This methodology may be applicable in determining equivalent materials for other lattice structures. Equivalent materials also reduce FEM simulation time. The performance of modern tools of computer-aided design systems was evaluated to determine whether they adequately meet the requirements of additive manufacturing. The results show that modern CAD systems do not allow you to easily and quickly design lattice structures for additive manufacturing. It is necessary to develop modern CAE software to conduct finite element method analysis on a 3D lattice model.