bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
The method of design and increments in solving linear programming problems
Authors: Ганичева А.В. , Ганичев А.В.
Published: July 2024

В настоящее время проблема выбора оптимального решения является одной из самых важных и актуальных проблем в промышленности, экономике, сельском хозяйстве и военной сфере. Для решения многих прикладных задач оптимизации применяются методы и подходы теории линейного программирования. Основной метод линейного программирования – симплекс-метод – характеризуется большим объемом вычислительных действий и процедур. Поэтому для решения данной проблемы используются модификации основного метода, обладающие более высокой алгоритмической эффективностью. В данной статье разработан новый метод решения задач линейного программирования. Меньшая, чем у симплекс-метода, алгоритмическая сложность обеспечивается рассмотрением класса задач с полностью ограниченными областями допустимых решений. Новый метод обоснован результатами, анонсированными в доказанных утверждениях. Реализация метода описана двумя алгоритмами: 1) поиск квазиоптимального решения с помощью анализа координат проекций на гиперплоскости (алгоритм проектирования); 2) поиск оптимального решения путем задания приращений ограничениям (алгоритм приращений). Для пояснения работы алгоритмов рассмотрены конкретные числовые примеры. Оценка алгоритмической сложности разработанного метода осуществляется подсчетом количества использованных арифметических операций. Получены формульные выражения для расчета сложности вычислений.

Currently, the issue of choosing the optimal solution is one of the most important and urgent in industry, economy, agriculture, and the military sector. Methods and approaches of linear programming theory are used to solve many applied optimization tasks. The simplex method, which is the principal method of linear programming, is characterized by a large amount of computational actions and procedures. Owing to this, modifications of the main method with higher algorithmic efficiency are employed to address this problem. In this article, a new method for solving linear programming problems has been developed. The algorithmic complexity, which is less than that of the simplex method, is provided by considering a class of problems with completely limited areas of acceptable solutions. The new method is justified by the results announced in the proven statements. The implementation of the method is described by two algorithms: 1) search for a quasi-optimal solution by analyzing the coordinates of projections on hyper planes (design algorithm); 2) search for an optimal solution by setting increments to constraints (increment algorithm). To explain the functioning of the algorithms, specific numerical examples are analyzed. Algorithmic complexity estimates of the developed method are carried out by counting the number of arithmetic operations undertaken. Formula expressions for estimating the complexity of calculations are obtained.
Joint application of artificial immune system mechanisms in the integrated system for detecting attacks on Industrial Internet of Things
Authors: Васильев В.И. , Вульфин А.М. , Гвоздев В.Е. , Шамсутдинов Р.Р.
Published: July 2024

В статье рассматривается проблема обнаружения сетевых атак на сети и системы промышленного Интернета вещей (Industrial Internet of Things, IIoT). Широкое применение таких систем обусловливает рост уязвимости корпоративных сетей по причине низкой защищенности умных устройств, распределенной архитектуры сетей промышленного Интернета и гетерогенного характера IIoT-устройств. В статье предлагается использование усовершенствованной искусственной иммунной системы, нацеленной на обнаружение вторжений в сети IIoT. Проанализированы основные концепции и механизмы искусственного иммунитета, применяемые в настоящее время для решения различных задач в области информационной безопасности и интеллектуального анализа данных. Рассмотрено использование таких алгоритмов, как алгоритмы отрицательного отбора, клональной селекции, автоматического обновления детекторов, теории опасности, дендритных клеток, идиопатической иммунной сети. Указаны особенности каждого из этих подходов, подчеркиваются преимущества их комбинированного использования в составе интегрированной системы обнаружения атак. Для обучения и оценки эффективности данной системы использован открытый набор тестовых данных относительно сетевого взаимодействия устройств Интернета вещей – Bot-IoT. Результаты вычислительных экспериментов подтверждают высокую эффективность предложенного подхода.

The article considers the issue of detecting network attacks on the Industrial Internet of Things (IIoT) systems. The widespread use of such systems causes an increase in the vulnerability of corporate networks due to the low security of smart devices, the distributed architecture of IIoT networks, and the heterogeneous nature of IIoT devices. The article proposes to employ an advanced artificial immune system aimed at intrusion detection in the IIoT network. The main concepts and mechanisms of artificial immunity currently utilized to solve various kinds of information security and data mining problems are analyzed. Such algorithms as algorithms of negative selection, clonal selection, automatic updating of detectors, danger theory, dendritic cells and idiopathic immune network theory are examined. The features of each approach are regarded; the advantages of their joint application in integrated intrusion detection system are demonstrated. For the purposes of training and evaluating the efficiency of the given system, a set of testing data on the network interaction of Internet of things devices (Bot-IoT) was used. The results of the computational experiments verify the high efficiency of the suggested approach.
Optimizing the adaptation process in the organization of personnel team activities in the context of management digitalization of a multicomponent organizational system
Authors: Львович К.И. , Преображенский А.П.
Published: July 2024

В статье рассматривается оптимизационный подход к командной адаптации персонала при реализации цифрового управления многокомпонентной организационной системы. Показано, что на эффективность адаптационного процесса влияют контентная и ресурсная составляющие. При этом первая составляющая представляет собой множество контентных компонентов, определяющих освоение персоналом инновационных компетенций и выполнение новых трудовых функций, а вторая – временные и финансовые ресурсы, установленные для организации процесса адаптации персонала. Проведена структуризация контентных компонентов, ориентированная на определенные наборы компетенций и трудовых функций, наиболее характерных для цифрового управления в многокомпонентных организационных системах. Первичная структуризация является экспертной и частично выполняет редукционную функцию. Окончательная редукция экспертных множеств компонентов осуществляется на основе оптимизации их значимости и взаимного влияния с учетом плановой длительности адаптационного процесса. Оптимизация, нацеленная на повышение эффективности процесса командной адаптации персонала, основывается на экспертных оценках влияния временных циклов на степень освоения контентных компонентов в рамках трех режимов: интенсивного, инерционного, ускоренного. При этом учитывается плановая длительность адаптационного процесса и порядок предшествования компонентов при их освоении командой.
Identification of technological complementarity of enterprises based on the analysis of the patent database
Authors: Коробкин Д.М. , Безрученко А.Ю. , Фоменков С.А. , Колесников С.Г.
Published: July 2024

Технологическая взаимодополняемость (комплементарность) играет все более важную роль в принятии стратегических решений о том, с какими партнерами вести бизнес, а также для расширения разнообразия инновационной деятельности путем создания альянсов или слияний. Современные количественные измерения взаимодополняемости технологий в значительной степени основаны на исследованиях, основанных на патентных классификационных кодах. Однако этот подход игнорирует конкретные технологии в той или иной области и, следовательно, полученные результаты являются лишь общими указателями. Предлагается разработать подход к количественному измерению комплементарности технологий предприятий на основе статистического машинного анализа патентного массива. Целью исследования является разработка технологии кластеризации документов патетного ведомства США USPTO (United States Patent and Trademark Office) и выявления технологической взаимодополняемости предприятий на основе сравнения кластерной информации. Теоретическая ценность заключается в разработанных алгоритмах парсинга патентов; кластеризации патентного массива на основе метода hLDA (Hierarchical Latent Dirichlet Allocation, иерархическое латентное размещение Дирихле); формирования матрицы «Предприятия – Кластеры (Темы)»; визуализации связей предприятий в кластеризованном патентном пространстве. Практическая значимость работы заключается в разработанном программном приложении выявления технологической взаимодополняемости предприятий, эффективность работы которого была проверена на ряде тестовых примеров.

Technological complementarity plays an increasingly important role in making strategic decisions regarding the choice of partners to work with as well as for expanding the diversity of innovation activities through the creation of alliances or mergers. Modern quantitative measurements of technology complementarity are largely based on research founded on patent classification codes. However, this approach ignores specific technologies in a particular field and, therefore, the results obtained are only general pointers. It is proposed to develop an approach to the quantitative measurement of the complementarity of enterprise technologies in reliance on statistical machine analysis of the patent array. The aim of the study is to develop a technology for clustering USPTO patent documents and identifying technological complementarity of enterprises based on the comparison of cluster information. The theoretical value lies in the following: the developed algorithms for patent parsing; clustering of the patent array based on the hLDA method; formation of "Enterprises – Clusters (Topics)" matrix; visualization of enterprise connections in a clustered patent space. The practical significance of the research lies in the developed software for identifying technological complementarity of enterprises, the effectiveness of which has been tested on a number of test examples.
Hidden Markov model of a GI/G/2/0 queuing system with losses
Authors: Сидоров С.М. , Обжерин Ю.Е.
Published: July 2024

Полумарковские процессы широко применяются для моделирования систем массового обслуживания. Актуальность исследования обусловлена расширением возможностей анализа и функционирования систем массового обслуживания, для которых построены полумарковские модели, применением к ним теории скрытых марковских моделей. В связи с этим, в данной статье рассмотрено применение аппарата теории скрытых марковских моделей к системе массового обслуживания с потерями, описываемой полумарковским процессом с фазовым пространством состояний общего вида. Это позволяет не только уйти от экспоненциального закона распределения времен обслуживания и потока заявок при описании системы, но и решать задачи прогнозирования и оценки состояний и сигналов, корректировки модели в процессе функционирования системы. Для перехода к конечному множеству состояний полумарковской модели применяется стационарное фазовое укрупнение. В качестве иллюстрирующего примера в статье построена укрупненная полумарковская модель системы массового обслуживания GI/G/2/0 с потерями. На ее основе разработана скрытая марковская модель, для которой решаются задачи анализа динамики и прогнозирования состояний. Проводится уточнение параметров скрытой марковской модели, используя алгоритм Баума-Велша, определена наиболее вероятная последовательность смены состояний системы по полученному вектору сигналов.

Semi-Markov processes are widely used to model queuing systems. The relevance of the study is due to the increase in the capabilities for analysis and performance of queuing systems for which semi-Markov models are constructed. The application of the hidden Markov model theory to them also underscores the importance of this research. In this regard, this article discusses the application of the apparatus of the hidden Markov models theory to a lossy queuing system described by a semi-Markov process with a general phase state space. This makes it possible not only to move beyond the exponential law of the distribution of service times and the flow of applications when describing the system, but also to solve the problems of forecasting and evaluating states and signals, correcting the model while the system is in operation. For transition to a discrete set of states of the Semi-Markov model, the algorithm of stationary phase enlargement is employed. As an illustrative example, a merged semi-Markov model of the GI/G/2/0 queuing system with losses is constructed. Based on it, a hidden Markov model is developed for which the problems of analyzing dynamics and predicting states are solved. The parameters of the hidden Markov model are refined by means of the Baum-Welsh algorithm; the most probable sequence of changing states of the system is determined by the received signal vector.
Consensus management and multi-agent reinforcement learning in the problems of structuring project networks
Authors: Соколова Е.С. , Разинкин К.А.
Published: July 2024

В статье рассматривается подход к построению технологических платформ (проектных сетей), предназначенных для предоставления возможности самоорганизации участников, обладающих ключевыми компетенциями, в команду, для выполнения мероприятий с изначально установленными целями, достижение которых определяет завершение проекта. На начальном этапе проектная сеть находится в «спящем режиме», то есть в сети происходит обычный для социальной сети информационный обмен между потенциальными участниками проектных команд и, следовательно, в сети взаимодействуют «традиционные агенты» или акторы. Предлагается двухуровневая схема организации процесса взаимодействия агентов проектной сети рабочих команд: внутрикластерное и межкластерное. Результативность первого взаимодействия оценивается как результат моделирования консенсуса в асинхронных мультиагентных системах с дискретным и непрерывным временем. При этом, если консенсус достигается, то на втором уровне иерархии кластер можно рассматривать как единый узел-агент, участвующий в следующем цикле взаимодействия – межкластерном. На этом уровне формируемые решения рассматриваются как марковские процессы принятия и, соответственно, в качестве математического аппарата моделирования такого вида взаимодействия планируется привлечение одного из методов машинного обучения – обучения с подкреплением при решении задачи оптимального распределения ресурсов между процессами в рамках единого проекта.

An approach to the construction of technological platforms (project networks) designed to enable self-organization of participants with key competencies into a team to carry out activities with initially set goals, the achievement of which determines the completion of the project, is considered. At the initial stage, the project network is in ‘the sleep mode’, i.e. the usual for a social network information exchange between potential project team members takes place on the network and, consequently, ‘traditional agents’ or actors interact on the network. A two-level scheme is proposed for organizing the process of interaction between agents of the project network in work teams: intra-cluster and inter-cluster. The effectiveness of the first interaction is estimated as the result of consensus modeling in asynchronous multi-agent systems with discrete and continuous time. At the same time, if consensus is reached, then the cluster at the second level of the hierarchy can be considered as a single agent node participating in the next cycle of interaction – inter-cluster. At this level, the solutions being formed are considered as Markov decision-making processes. Accordingly, as a mathematical apparatus for modeling this type of interaction, it is planned to use one of the machine learning methods – reinforcement learning when solving the problem of optimal resource allocation between processes within a single project.
Process optimization algorithm for forming the production schedule of custom production enterprises
Authors: Харсекин И.Р. , Кузнецова Е.А. , Князева И.О.
Published: July 2024

В статье рассматривается проблема простоев производственных предприятий с повременной оплатой труда. Нерациональное использование ресурсов ведет к потерям. Решить данную проблему можно посредством автоматизации процессов формирования производственного расписания. В представленной работе авторами используется терминология теории расписаний. В результате проведенных исследований, разработан алгоритм, который является решением задачи дискретной оптимизации посредством эвристических алгоритмов. Алгоритм предполагает случайный выбор операции на основе критериев с проверкой свободного в данный временной период ресурса и назначением его на соответствующую операцию. Алгоритм выполняется циклично до тех пор, пока не будут задействованы все операции или ресурсы на заданный временной промежуток. Построение алгоритма опирается на вычисленный рекорд, превышение которого ведет к прекращению реализации алгоритма, и его повторному запуску. Описанный алгоритм по истечению количества итераций, заданных пользователем, визуализирует решение, представляя его в виде диаграммы Ганта, для обеспечения диспетчеризации производственных процессов. Полученные авторами результаты позволят создать систему интеллектуального формирования производственного расписания и внедрить ее в существующую систему управления производственным предприятием, занимающимся производством изделий из полимерных композиционных материалов.

This article deals with the problem of downtime in production enterprises with time-based wages. Irrational allocation of resources leads to losses. This problem can be solved through the automation of production schedule process formation. In the presented paper, the authors use the terminology of schedule theory. As a research result, an algorithm that is a solution to the problem was developed. The algorithm assumes a random selection of an operation based on the criteria; the resource availability in a given time period is checked and then assigned to the appropriate operation. The algorithm is executed cyclically until all operations or resources are involved for a given time period. The construction of the algorithm is based on a calculated record, the excess of which leads to the termination of algorithm implementation and its re-launch. The described algorithm, after the expiration of the number of iterations specified by the user, visualizes the solution through the Gantt chart to ensure dispatching of production processes. The results obtained by the authors will make it possible to form a system for the intelligent formation of a production schedule and introduce it into the existing management system of a manufacturing enterprise engaged in the production of products from polymer composite materials.
Decision support system for detecting traffic violations based on vehicle’s trajectory
Authors: Минниханов Р.Н. , Аникин И.В. , Дагаева М.В. , Чернышевский П.А. , Кадыров А.Р.
Published: July 2024

В работе представлен подход к определению факта нарушения правил дорожного движения на основании анализа траектории транспортного средства на видеоизображении. В качестве примера в статье исследовался факт запрещенного левого поворота. Данный подход реализован в соответствующем программном комплексе поддержки принятия решений. В качестве детектора объектов в предложенном подходе применена архитектура нейронной сети YOLO, для распознавания номерных знаков применена нейронная сеть LPRNet, для ускорения вычислений путем прореживания точек траекторий использован алгоритм Рамера-Дугласа-Пекера. На примере запрещенного левого поворота исследован ряд классификаторов: SVM, GaussianNB, алгоритм k-средних, деревья решений, Random Forest. Указанные классификаторы могут быть применены для определения принадлежности траекторий к классу траекторий, нарушающих правила дорожного движения. По результатам вычислительных экспериментов установлено, что метод опорных векторов имеет наибольшую точность среди исследуемых классификаторов (около 95 %). Отмечено снижение вычислительных затрат за счет использования алгоритма прореживания траектории и легковесных моделей нейронных сетей. На примере детекции факта левого поворота представлены возможности интеграции разработанной системы поддержки принятия решений в работу Центров автоматизированной фиксации административных правонарушений.

The paper proposes the approach for detecting the traffic violations based on illegal vehicle’s trajectory on video streams. As an example of such violations, illegal left turn is considered. This approach was implemented in a decision support system. YOLO neural network was employed as an object detector as part of the approach, LPRNet network for license plate recognition, and Ramer-Douglas-Pecker algorithm for the trajectory thinning. Using the example of the illegal left turn, a number of classifiers was studied: SVM, GaussianNB, KNeighbors, Decision Tree, Random Forest сlassifiers. These classifiers can be utilized to identify trajectories that violate road traffic regulations. Numerical experiments demonstrate that the SVM has about 95 % of classification accuracy among other algorithms. The computational cost also decreased due to the use of the trajectory thinning algorithm and lightweight neural network models. The capabilities of decision support system integration into the Centre for Automated Recording of Traffic Offences were illustrated by the example of left turn detection.
Mathematical modeling of microclimate indicator influence on the intensification of agricultural production on the example of broiler farming
Authors: Белых Т.И. , Бурдуковская А.В. , Ивонина О.Ю. , Родионов А.В.
Published: July 2024

В статье рассматриваются регрессионные математические модели, описывающие влияние механической и автоматической систем регулирования микроклимата на рост и развитие цыплят-бройлеров кросса «Arbor Acres» в условиях агропромышленного комплекса «Саянский бройлер» при напольном содержании. В работе изучается влияние таких параметров, как микроклимат, температура, влажность и освещенность. Для проверки статистической гипотезы однородности двух рассматриваемых выборок используются критерии Крамера-Уэлча, Уилкоксона. Приводится тест Чоу о возможности построения двух различных однотипных математических моделей, описывающих закономерности развития моделируемых показателей. Рассчитываются статистические оценки значимости построенных моделей и включенных в модели факторов. Приводится интерпретация результатов регрессионного анализа применительно к исследуемой предметной области. Кроме этого, выполнена графическая визуализация анализа исходных и выходных данных построенных моделей. Проводится ранжирование факторов по степени их воздействия на результирующий показатель с использованием коэффициентов эластичности и долей их влияния. Вычисляются основные производственные показатели по итогам выращивания поголовья, в частности, среднесуточный прирост, абсолютный прирост, относительная скорость роста, сохранность. В статье рассчитывается экономический эффект за один полный цикл выращивания цыплят-бройлеров.

The article deals with the regression mathematical models that describe the influence of mechanical and automatic microclimate control systems on the growth and development of Arbor Acres cross broiler chickens in Sayansky Broiler agro-industrial complex with outdoor maintenance. The paper regards the influence of such parameters as microclimate, temperature, humidity and illumination. To test the statistical hypothesis of homogeneity of the two considered samples, the Cramer-Welch and Wilcoxon tests are employed. Chou's test is presented concerning the possibility of constructing two different mathematical models of the same type that illustrate the patterns of the modeled indicators development. Statistical estimates of the significance of the constructed models and the factors included in the models are calculated. An interpretation of the results of regression analysis in relation to the subject area under study is given. In addition, a graphical visualization of the analysis of the initial and output data of the constructed models was performed. The ranking of factors is carried out according to the degree of their impact on the resulting indicator using elasticity coefficients and the shares of their influence. The main production indicators are calculated based on the results of livestock rearing: average daily gain, absolute gain, relative growth rate, safety. The article calculates the economic effect for one full cycle of farming broiler chickens.
Automation of growing crops in a stationary compact greenhouse complex with a controlled microclimate based on a hydroponic system
Authors: Левоневский Д.К. , Рябинов А.В. , Жукова Н.А. , Ковалевский В.Э.
Published: July 2024

В настоящее время в сельском хозяйстве активно идет автоматизация процессов производства. Решения в области автоматизации сельского хозяйства позволяют сократить затраты времени и средств на производство продуктов питания и уменьшить влияние человеческого фактора – ошибок, которые могут повлечь гибель культур и нанести существенный урон предприятию. В статье рассматривается вопрос автоматизации и моделирования технологических процессов выращивания агрокультур в стационарном компактном тепличном комплексе с контролируемым микроклиматом на базе гидропонной системы. Представлена схема и модель поведения подобного комплекса, который позволяет производить циклическое выращивание путем периодического подтопления грунта питательным раствором, очищаемым с помощью биофильтра. Для моделирования поведения мини-теплицы использованы диаграммы состояний в нотации UML. Рассмотрена задача оценки работоспособности подобных модулей и фиксации нарушения технологических процессов выращивания на основе собранных данных. Использованы методы машинного обучения для оценки и прогнозирования климатических параметров в установке. Применение этих методов позволяет выполнять проактивный контроль технологических процессов в теплице, обеспечивать четкое соблюдение регламентов выращивания и экономно использовать ресурсы. Дальнейшие исследования предполагают построение метода проактивного контроля соблюдения технологических процессов на основе их формальных моделей.

Automation processes are currently being implemented in agriculture. Solutions in the field of agricultural automation and smart agriculture can reduce time expenditure and cost of crop production and lessen the impact of the human factor, i.e. mistakes that can lead to the death of crops and cause significant damage to the enterprise. This article deals with the issue of automation and modeling of technological processes of growing crops in stationary compact greenhouse complexes with a controlled microclimate based on a hydroponic system. A diagram and a model of the behavior of such complex is presented in the article. The complex helps to perform cyclic cultivation by periodic irrigation with a nutrient solution cleaned with a biofilter. To model the behavior of a mini-greenhouse, UML state diagrams were used. The problem of evaluating the performance of such modules and recording disruptions of cultivation process drawing on the collected data was considered. Machine learning methods were employed to estimate and predict climatic parameters in the greenhouse. The application of these methods allows performing proactive control of technological processes in the greenhouse, ensure strict adherence to production regulations and rational use of resources. Further research involves creating a method for proactive control of compliance with technological processes based on the formal models of these processes.
3D reconstruction of objects by video stream in a dynamic scene
Authors: Логачев Е.М.
Published: July 2024

Статья посвящена задаче 3D реконструкции объектов в динамических сценах по стереоизображениям. При выполнении каких-либо сложных задач автономными роботами (ремонтные работы, обследование морского дна) появляется необходимость одновременного восстановления траектории движения автономного робота и построения 3D модели окружающей обстановки по видеоинформации. Данные о траекториях движения роботов и информация об окружающей обстановке необходимы специалистам для дальнейшей работы по корректировке работы дронов и отслеживания прогресса выполняемых работ. Существующие на данный момент решения по идентификации объектов позволяют восстанавливать геометрию динамических объектов с накладываемыми ограничениями, которые не позволяют с необходимой точностью реконструировать всю сцену. Также существующие методы не предполагают детальную визуализацию всей 3D сцены по заранее неизвестным точечным данным и не включают в себя восстановление невидимых участков поверхностей объектов. Предложен подход к решению задачи идентификации и 3D реконструкции объектов по видеоинформации применительно к динамическим сценам. Описан базис программной системы, реализующий предложенные алгоритмические и архитектурные решения. Приведены данные по модельным сценам и особенностям объектов сцены. Обсуждены результаты вычислительных экспериментов с виртуальными сценами. Рассмотрены закономерности, выявленные в результате проведения тестов, влияющие на точность реконструкции моделей.

The article is devoted to the problem of 3D reconstruction of objects in dynamic scenes by stereo images. When performing any complex tasks by autonomous robots (repair work, inspection of the seabed), there is a need to simultaneously restore the trajectory of the autonomous robot and build a 3D model of the environment using video information. Data on the trajectories of robots and information about the environment are necessary for specialists to further correct drone operation and track the progress of work performed. Сurrently existing object identification solutions help to restore the geometry of dynamic objects with imposed restrictions that prevent from reconstructing the entire scene with the necessary accuracy. Also, the existing methods do not involve detailed visualization of the entire 3D scene using previously unknown point data and do not include the restoration of invisible parts of object surfaces. An approach to solving the problem of identification and 3D reconstruction of objects based on video information in relation to dynamic scenes is proposed. The basis of the software system implementing the proposed algorithmic and architectural solutions is described. Data on model scenes and features of scene objects are given. The results of computational experiments with virtual scenes are discussed. The regularities discovered as a result of tests affecting the accuracy of model reconstruction are considered.
Modification of steganalytic histogram method for images with deep distortion
Authors: Солодуха Р.А.
Published: July 2024

Актуальность темы исследования обусловлена необходимостью противодействия скрытым каналам передачи данных в форме файловой стеганографии в ведомственных и корпоративных компьютерных сетях. Статья посвящена формированию вектора признаков на основе гистограммы яркости для выявления стеганографии, искажающей несколько битовых плоскостей пространственной области изображения. Предполагается, что данный вид стеганографии наиболее вероятен для использования внутренним нарушителем, так как не требует глубоких базовых познаний в сфере информационных технологий, реализован в программных продуктах сегмента freeware, позволяет осуществить вложение до 50 % от размера контейнера. Для верификации результатов выполнен численный эксперимент. Приведено описание исходных данных и методики эксперимента. Датасеты получены в среде MatLab. Для обеспечения воспроизводимости эксперимента датасеты представлены в Kaggle. Применяется процедура машинного обучения на основе машины опорных векторов (SVM-регрессия). На основе экспериментальных данных рассчитаны базовые метрики результативности машинного обучения по предложенному вектору признаков для BPCS- и LSB-стеганоанализа. Показана зависимость ошибки регрессии для вектора признаков, учитывающего разные битовые срезы. С помощью полученных оценок аналитик может принять решение о включении признаков в комплексный вектор выявления стегановложения.

The relevance of the research is due to the need to counteract hidden data transmission channels in the form of file steganography in institutional and corporate computer networks. The article is devoted to the formation of a feature vector based on the brightness histogram to identify the steganography that distorts several bit planes of the spatial domain in the image. It is assumed that this type of steganography is most likely to be used by inner violator because it does not require deep knowledge in the field of information technology. Additionally, it is implemented in software products of the freeware segment and helps to payload up to 50 % of the container size. A numerical experiment was performed to verify the results. The description of the initial data and the experimental methodology is given. Datasets are obtained by MatLab. To ensure reproducibility of the experiments, the datasets and MatLab scripts are presented in Kaggle. The machine learning procedure based on SVM regression is applied. Based on experimental data, the basic metrics of machine learning effectiveness of feature vectors for BPCS- and LSB-steganalysis are calculated. The dependence of the regression error for feature vectors based on combinations of different bit planes is shown. With the help of the obtained estimates, the analyst can include one features or another in the complex vector.
Formation of data in fixations of oil and gas well models using an intelligent method for missing value completion
Authors: Шарифьянов Н.В. , Латыпова В.А.
Published: July 2024

В нефтегазовой сфере уделяется много внимания вопросу повышения качества данных, так как низкое качество может повлечь за собой неверное видение ситуации и в дальнейшем принятие неверного решения. Мониторинг нефтедобычи и профилактическое обслуживание предполагают сбор данных от самых разных датчиков, которые нужно корректно обработать и «упаковать». Поэтому особое внимание уделяется повышению качества формируемых данных в фиксациях моделей нефтегазовых скважин. Фиксация моделей нефтегазовых скважин — это процесс сбора, анализа и сохранения информации о параметрах скважинной эксплуатации, таких как дебит жидкости, газа и нефти, давление, температура, состав флюидов и другие параметры, используемые для оптимизации процессов добычи и повышения эффективности работы скважин. Наличие пропусков при формировании моделей скважин чревато заметным понижением качества данных моделей, что может привести к неполному представлению общей картины работы скважины и снизить точность прогнозирования ее производительности. В статье предлагается интеллектуальный метод заполнения пропущенных значений для формирования данных в фиксациях моделей нефтегазовых скважин для решения данной проблемы. Метод успешно апробирован в нефтегазовой компании ПАО «Газпром нефть» на данных по дебиту жидкости скважин Вынгапуровского месторождения.

In the oil and gas sector, a lot of attention is paid to the issue of improving the quality of data because poor quality can distort the presentation of the situation and eventually cause making the wrong decision. Oil production monitoring and preventive maintenance involve the collection of data from a variety of sensors that need to be correctly processed and “packaged”. Therefore, particular emphasis is given to improving the quality of the generated data in oil and gas well model fixations. Fixing oil and gas well models is the process of collecting, analyzing, and storing information about well operation parameters such as fluid, gas and oil flow rates, pressure, temperature, fluid composition, and other parameters used to optimize production processes and improve well performance. The presence of gaps in the formation of well models can significantly reduce the quality of these models, which can lead to an incomplete representation of the overall picture of well operation and decrease the accuracy of predicting its productivity. The article proposes an intelligent method of completing missing values for generating data in fixations of oil and gas well models to solve this problem. The method has been successfully tested at the oil and gas company Gazprom Neft PJSC using the data on the fluid flow rate of the wells in the Vyngapurovskoye field.
Analysis of passive radar capabilities when operating in the ultrashort wave range
Authors: Унгер А.Ю.
Published: July 2024

В статье предложен анализ радиопередатчиков, работающих в диапазоне ультракоротких волн, в качестве удобного источника сигнала для определения дальности обнаружения в пассивном бистатическом радиолокационном измерителе координат. Представлен теоретический анализ основных специфических особенностей бистатической пассивной радиолокационной станции, рассмотрены ее энергетические характеристики, а также воздействие различных видов шума при мгновенном приеме сигнала прямой подсветки и слабых сигналов, отраженных от объекта. Проведена оценка бистатических характеристик пассивной технологии при проектировании таких радиолокационных станций дальнего обнаружения объектов, а также исследован динамический диапазон приемного устройства пассивного радиолокационного измерителя координат при воздействии на него шума и мощность отраженного сигнала, которая базируется на эффективной площади рассеяния, что позволяет создать более эффективную бистатическую технологию пассивного обнаружения. Экспериментальные данные представлены в виде математического моделирования, которые включают в себя сканирование спектра диапазона ультракоротких волн в различных условиях для дальнего обнаружения объектов, рассмотрены несколько вариантов воздействия на диапазон различных условий местности и ландшафта. Результаты математического моделирования сопоставлены с теоретическим анализом специфических особенностей пассивного бистатического радиолокационного измерителя координат.

The article proposes an analysis of radio transmitters operating in the ultrashort wave range as a convenient signal source for determining the detection range in a passive bistatic radar. A theoretical analysis of the main specific features of a bistatic passive radar is presented; its energy characteristics are considered along with the impact of various types of noise during instantaneous reception of a direct illumination signal and weak reflections from an object. The bistatic characteristics of the passive technology were evaluated when designing such radar for long-range object detection. Additionally, the dynamic range of the passive radar receiver when exposed to noise and the power of the reflected signal based on the effective scattering area, which makes it possible to create a more effective bistatic passive detection technology, was investigated. Experimental evidence is presented in the form of the mathematical modeling, which includes scanning the spectrum of the ultrashort wave range under various conditions for long-range detection of objects. Several options for influencing the range of different terrain and landscape conditions are considered. The results of the mathematical modeling are compared with the theoretical analysis of the specific features of a passive bistatic radar.
Object detection and tracking when constructing mobile robot motion trajectory using image processing
Authors: Хан М.Х. , Якунин А.Н.
Published: July 2024

В настоящее время технологии мобильных роботов (МР) стремительно развиваются с целью выполнять задачи разведки на земле, под землей, на воде, под водой и в космосе. Для обеспечения управления движением МР в рамках этих разработок используются различные методы, такие как построение траекторий с использованием датчиков и камер. Основная задача данной статьи – изучение процесса обнаружения и отслеживания объектов при построении траекторий движения МР. В результате выполнения работ в режиме реального времени с использованием обработки видео с камеры видеонаблюдения были успешно обнаружены и выявлены параметры движения объектов. Полученные данные использовались для вычисления координат положения объектов в пикселях, что, в свою очередь, позволяет определить расстояние и угловую скорость МР. Для определения траектории движения МР полученное изображение обрабатывалось с помощью полнофункционального языка программирования MATLAB/Simulink. Это позволяет обеспечить точность вычислений и получить более детальную информацию о траектории движения МР. В целом, использование технологий мобильных роботов в различных сферах является актуальной и перспективной задачей для научных и инженерных исследований.

Currently, mobile robot (MR) technologies are rapidly developing with a view to performing reconnaissance tasks on land, underground, on water, under water and in space. To provide MR motion control, various methods such as building trajectories using sensors and cameras are employed as part of these developments. The main objective of this article is to study the process of detecting and tracking objects when constructing MR motion trajectories. As a result of operating in real time using video processing from a video surveillance camera, the motion parameters of objects were successfully detected and identified. The obtained data were utilized to calculate the coordinates of the position of objects in pixels, which in turn helps to determine the distance and angular velocity of the MR. To determine the MR motion trajectory, the resulting image was processed by means of the full-featured MATLAB/Simulink programming language. This makes it possible to ensure the accuracy of calculations and obtain more detailed information about the trajectory of the MR. In general, the use of mobile robot technologies in various fields is a relevant and promising direction for scientific and engineering research.
A technique for selecting cutting conditions based on the control of average chip thickness
Authors: Урманов М.Д. , Хусаинов Р.М. , Хисамутдинов Р.М.
Published: July 2024

Управление темпом производства является актуальной проблемой для современного предприятия. Необходимо подбирать режущие инструменты и режимы резания согласно заданному графику. Ошибки в процессе производства могут привести к колоссальным затратам, как временным, так и денежным. Основная цель данной работы направлена на предоставление гибкого алгоритма, который позволит пользователю подобрать оптимальные сочетания режимов резания согласно темпу выпуска изделия. Разрабатываемый алгоритм также позволяет быстро реагировать на ошибки, возникающие в процессе производства. Теоретическая модель показывает пользователю риски при использовании того или иного темпа работы. Технолог сам сможет принять решение, взяв за основу данные о времени стойкости режущего инструмента и производительности. Представленный алгоритм основан на контроле средней толщины стружки. Это позволяет описать теоретическую «картину резания» для любой пары инструментального – обрабатываемого материала. В работе приведен сравнительный анализ алгоритма и табличных значений режимов резания, из которого видно, что представление, полученное методикой, используемой в данной работе, позволяет более детально разобрать рациональность выбора тех или иных режимов резания.

Managing the pace of production is a relevant issue for a modern enterprise. It is necessary to select cutting tools and cutting conditions according to a given schedule. Errors in the production process can lead to huge time and money costs. The main goal of this paper is to provide a flexible algorithm that will allow the user to select the optimal combination of cutting conditions in compliance to the production rate. The algorithm being developed also helps to quickly respond to errors that occur during the production process. The theoretical model shows the user the risks when using a particular pace of work. The technologist will be able to make a decision independently while taking as a basis data on the tool life and productivity. The presented algorithm is based on the control of the average chip thickness. This makes it possible to describe the theoretical “cutting pattern” for any pair of tool and workpiece material. The paper presents a comparative analysis of the algorithm and tabular values of cutting modes. Following on from this analysis, it is apparent that the representation obtained by the technique used in this paper helps to analyze in more detail the rationality of choosing certain cutting modes.
Indicator framework for evaluating the performance of multi-factor authentication procedures in Web applications
Authors: Богданов Д.С.
Published: July 2024

Актуальность исследования обусловлена растущими темпами внедрения механизмов многофакторной аутентификации в Web-приложения, популяризацией Web-технологий, а также отсутствием в Российской Федерации конкретных стандартов, описывающих работу процедур многофакторной аутентификации и устанавливающих требования к Web-приложениям, которые используют данные процедуры. Целью проводимого исследования является разработка системы показателей для оценки эффективности процедур многофакторной аутентификации в Web-приложениях на основе ранее разработанной классификации рассматриваемых процедур. В ходе исследования был проведен анализ научных публикаций по исследуемой теме, предложены лингвистические шкалы для показателей: затрат, надежности, безопасности, эффективности, а также факторы, влияющие на соответствующие показатели, выделены допустимые значения показателей, которые в последующих публикациях по данной тематике будут уточнены с использованием метода экспертных оценок. Также в рамках исследования были предложены способы расчета значений показателей затрат, надежности, безопасности и эффективности. Полученный в ходе исследования материал в последующем может быть конкретизирован в соответствии с перечнем решаемых задач, направленных на обеспечение информационной безопасности процедур многофакторной аутентификации. Материалы работы представляют теоретическую ценность для дальнейших исследований в данной области.

The relevance of the study is due to the increasing use of multi-factor authentication mechanisms in Web applications, the popularization of Web technologies as well as the lack of specific standards in the Russian Federation describing the operation of multi-factor authentication procedures and establishing requirements for Web applications that use these procedures. The purpose of the research is to develop an indicator framework for assessing the performance of multi-factor authentication procedure information security in Web applications based on the previously developed classification of the procedures under consideration. An analysis of scientific publications on the issue under study was carried out; linguistic scales for indicators were proposed: costs, reliability, safety, efficiency as well as factors affecting the indicators. Acceptable indicator values were identified, which will be clarified using the method of expert assessments in subsequent publications on this issue. As part of the study, methods for calculating the values of cost, reliability, safety, and efficiency indicators were proposed. The findings of the study can later be specified in compliance with the list of the objectives aimed at ensuring the information security of multi-factor authentication procedures. The materials of the research are of theoretical value for further research in this field.