bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
Vessel route planning under ice conditions
Authors: Гриняк В.М. , Акмайкин Д.А. , Иваненко Ю.С.
Published: July 2024

Статья посвящена проблеме безопасного движения судна в ледовых условиях. Рассматривается задача планирования маршрута как оптимизации воздействия льда на судно по мере его движения с учетом вида льда и ледового класса судна. Источником данных о ледовой обстановке по маршруту могут являться специальные информационные сервисы, работающие на основе спутникового мониторинга, сообщений судов и полярных станций и предоставляющие информацию о состоянии ледового покрова в табличном или графическом виде. В статье приводятся модельные представления задачи планирования маршрута, отмечается сложность ее непосредственного решения. Предлагается традиционное для судовождения упрощение задачи – ее сведение к поиску кратчайшего пути на взвешенном графе. Обсуждаются возможные подходы к формированию множества вершин и ребер графа, определению веса ребер графа. Даются рекомендации по уменьшению вычислительной сложности задачи.

This paper is devoted to the problem of navigation safety in ice-covered sea areas. The route planning is examined as a means of lessening the impact of ice upon a vessel as it follows its course, taking into consideration the type of ice and the ice class of the vessel. Special information services based on satellite monitoring as well as reports from vessels and polar stations, presenting information on ice cover in tables and diagrams, can be used as the source of data on the ice situation along the route. The current paper proposes a pattern concept of route planning and notes the complexity of its implementation. Simplifying the problem by finding the shortest way of the route in the weighted graph is suggested, which is a conventional strategy in ship navigation. Possible approaches to developing a set of graph nodes and edges as well as weighing the graph edges are discussed. Some recommendations for reducing computational complexity of tasks are given. The paper is accompanied with calculations of vessel routes using the data on ice situation in the sea of Okhotsk. The given examples show that the ship's track is formed in such a manner that the traffic in the sea areas covered by ice is decreased. Following on from the results of calculating routes under various ice conditions, a conclusion is made about the possibility of solving the problem in this way.
The impact of coronavirus infection on the socio-economic indicators of the region
Authors: Печерина А.В.
Published: July 2024

Новая коронавирусная инфекция (COVID-19), возникшая в городе Ухань в Китае в начале декабря 2019 года, быстро распространилась почти во всех странах мира и стала шоком для мировой экономики. В статье освещаются важнейшие проблемы, которые обусловлены пандемией коронавируса. Автором рассматривается влияние новой коронавирусной инфекции Covid-19 на некоторые социально-экономические показатели отдельного региона Российской Федерации, а также Российской Федерации в целом. Для этого была разработана аналитическая процедура на бесплатной платформе для анализа данных с открытым исходным кодом Knime Analytics Platform, которая, в свою очередь, значительно упростила обработку данных и визуализацию результатов. Платформа позволяет разрабатывать воспроизводимые и масштабируемые рабочие процессы, интегрируя широкий спектр инструментов анализа. В основу анализа легли данные, извлеченные с сайта Центра пространственно-временных инноваций университета Гарвард (NSF Spatiotemporal Innovation Center), и статистические данные, извлеченные с сайта Федеральной службы государственной статистики. Полученные данные были визуализированы и сделаны выводы о зависимости роста заболеваемости новой коронавирусной инфекцией Covid-19 и стоимости фиксированного набора потребительских товаров и услуг для межрегиональных сопоставлений покупательной способности населения.

The new coronavirus infection (COVID-19) which emerged in Wuhan, China, in early December 2019 quickly spread to almost every country in the world and shocked the global economy. This article highlights the most important problems that are caused by the coronavirus pandemic. The author discusses the impact of the new coronavirus infection Covid-19 on some socio-economic indicators of a particular region of the Russian Federation as well as the Russian Federation as a whole. In order to do that, an analytical procedure was developed using Knime Analytics Platform (the free and open source data analysis platform), which, in turn, greatly simplified data processing and visualization of results. The platform makes it possible to develop reproducible and scalable workflows by integrating a wide range of analysis tools. The analysis was based on the data extracted from the website of the Center for Spatiotemporal Innovation at Harvard University (NSF Spatiotemporal Innovation Center) and the statistical data extracted from the website of the Federal State Statistics Service. We visualized the data and drew conclusions about COVID-2019 incidence rate and the cost of a constant set of consumer products and services for the purposes of inter-regional comparisons of purchasing power.
The model of the measuring unit with consideration for the influence of external factors on the change in the total error of the measurement channel
Authors: Романцова Н.В. , Сулоева Е.С.
Published: July 2024

Для метрологического синтеза актуальной задачей является разработка математического и алгоритмического обеспечения, которое позволит создавать модели измерительных трактов и автоматизировать расчет полной погрешности, что ускорит процесс разработки средств измерения. В статье предлагается модель измерительного блока, которая учитывает изменение характеристики преобразования вследствие влияния параметров внешней среды, вид функциональной зависимости характеристики преобразования от влияющего аргумента, количество влияющих параметров и характер влияния. Каждый измерительный блок необходимо описывать данной моделью, при этом измерительный тракт состоит из последовательно включенных блоков. Математическая модель основана на методе нелинейного преобразования, обратного функции распределения, а также на способах описаний сигналов, теории математической статистики и теории вероятностей. На основе аналитических расчетов авторы провели метрологический анализ и сравнили параметры случайной величины на выходе измерительного тракта при учете влияния внешних факторов на характеристики преобразования измерительных блоков с результатами, полученными без учета влияния внешних факторов. Приведенные примеры расчетов подтверждают необходимость минимизации полной погрешности измерительного тракта в целом, а не отдельно для каждого измерительного блока.

A necessary task for metrological synthesis is to develop mathematical and algorithmic software that will allow creating models of measuring channels and automating the calculation of the total error, which will accelerate the process of developing measuring devices. The article proposes a model of a measuring unit that takes into account the change in the transformation characteristic due to the influence of environmental parameters, the type of functional dependence of the transformation characteristic on the influencing argument, the number of influencing parameters and the pattern of the influence. It is important to describe each measuring unit according to this model; concurrently, the measuring channel consists of sequentially connected units. The mathematical model is based on the method of nonlinear transformation, the inverse of the distribution function, as well as on the methods of describing signals, the theory of mathematical statistics and the theory of probability. Following on from the analytical calculations, the authors conducted a metrological analysis and compared the parameters of a random value at the output of the measuring channel accounting for the influence of external factors on the characteristics of the measuring unit conversion with the results obtained without regard for the influence of external factors. Examples of calculations confirm the need to minimize the total error of the measuring channel as a whole and not separately for each measuring unit.
Intelligent support for detecting information security incidents
Authors: Токарев В.Л. , Сычугов А.А.
Published: July 2024

Актуальность исследования обусловлена необходимостью автоматизации процессов обнаружения и идентификации инцидентов информационной безопасности для своевременного запуска процессов реагирования, что, в свою очередь, позволит снизить влияние как преднамеренных, так и случайных инцидентов информационной безопасности на защищенность информации в автоматизированных системах различного назначения. В основу предлагаемых решений положены методы искусственного интеллекта, а в качестве выстраиваемого средства интеллектуальной поддержки обнаружения инцидентов информационной безопасности – система поддержки принятия решений. В статье предложены модели, математические зависимости и методы решения задач автоматического обнаружения, идентификации инцидентов информационной безопасности, а также их локализации, для чего, среди прочего, используется теория нечетких множеств. Рассмотрены возможные стратегии локализации инцидентов ИБ. Сформулированы процедуры реагирования на инциденты информационной безопасности, а также их ликвидации, что, в свою очередь, позволяет строить системы интеллектуальной поддержки решения задачи оперативного обнаружения инцидентов информационной безопасности. Приведены примеры событий. Материалы статьи представляют практическую ценность при построении систем превентивной защиты информации, что является на сегодняшний день одним из перспективных направлений теории и практики обеспечения защиты информации.

The relevance of the study is due to the need to automate the processes of detecting and identifying information security incidents for the timely launch of response processes, which, in turn, will reduce the impact of both intentional and accidental information security incidents on information security in automated systems for various purposes. The suggested solutions are based on artificial intelligence methods, and as a built-in means of intellectual support for the detection of information security incidents, a decision support system is employed. The article proposes models, mathematical dependencies and methods for solving problems of automatic detection, identification of information security incidents as well as their localization, for which, among other things, fuzzy set theory is used. Possible strategies for localizing information security incidents are considered. Procedures for responding to information security incidents as well as their elimination are formulated, which, in turn, allows building intelligent support systems for solving the problem of prompt detection of information security incidents. Examples of events are given. The materials of the article are of practical value for building systems of preventive information protection, which is currently one of the promising areas of theory and practice of ensuring information protection.
Smoke recognition model in an open area using a convolutional and recurrent neural network
Authors: Шестаков Д.А. , Шагрова Г.В. , Струкова В.Г. , Доронин В.А.
Published: July 2024

Своевременное обнаружение источника возгорания является важным вопросом защиты людей, животных и обширных территорий от пожаров. Актуальность исследования обусловлена тем, что существующие системы визуального обнаружения дыма имеют ряд недостатков, которые не позволяют эффективно применять их на практике. Система наблюдения должна полагаться на визуальные характеристики, и часто ошибочно определяет туман и облака как дым. Целью исследования является повышение эффективности обнаружения дыма за счет использования усовершенствованной модели детектора дыма на основе нейронной сети «You-Only-Look-Once» и классификатора с долговременной кратковременной памятью (LSTM). Основными задачами исследования являются: структурное описание предлагаемой модели обнаружения дыма, математическое описание обучаемой модели и проведение сравнительного анализа с существующими моделями нейронных сетей. Путем изменения структуры LSTM достигается уменьшение количества слоев и ячеек, сохраняется производительность исходной LSTM. Предложенный метод обеспечивает уменьшение количества параметров в несколько раз и более быстрое время обработки на используемом наборе данных. В статье приводятся результаты производительности систем искусственного интеллекта для сравнительного анализа кандидатов нейронных сетей в модель распознавания дыма.

Timely detection of the source of ignition is an important issue of protecting people, animals and vast territories from fires. The relevance of this study is due to the fact that the existing visual smoke detection systems have a number of disadvantages that do not allow them to be effectively applied in practice. The surveillance system must rely on visual characteristics and often mistakenly identifies fog and clouds as smoke. The aim of this study is to increase the efficiency of smoke detection by using an advanced smoke detector model based on the "You-Only-Look-Once" neural network and a classifier with long-term short-term memory (LSTM). The main objectives of the study are structural description of the proposed smoke detection model, mathematical description of the trained model and comparative analysis with existing neural network models. By changing the structure of the LSTM, a reduction in the number of layers and cells is achieved, and the performance of the original LSTM is maintained. The proposed method provides a reduction in the number of parameters by several times and a faster processing time on the data set used. The article presents the results of the performance of artificial intelligence systems for a comparative analysis of neural network candidates in the smoke recognition model.
Evaluation of a medical organization customer satisfaction taking into account emotionally colored information
Authors: Минеева Е.А. , Богданова Д.Р. , Котельников В.А.
Published: July 2024

Данная статья посвящена разработке методики оценки удовлетворенности клиентов предприятия, которое предоставляет населению услуги медицинского характера с учетом эмоционально окрашенной информации, поступающей от клиентов. Авторами проведен анализ нескольких связанных публикаций на данную тему. На основе этого анализа выявлены существующие недостатки рассмотренных методик. С целью устранить вышеописанные недостатки предложено усовершенствование одного из рассмотренных методов. Усовершенствование заключается в добавлении в математическую модель дополнительного параметра, который характеризует эмоциональный отклик клиента медицинской организации в качестве обратной связи. Выбрана модель оценки удовлетворенности пациентов с учетом эмоций клиентов с использованием нечетких классификаторов и приведена общая схема расчета интегрального показателя. Предложенная методика описана поэтапно. Каждый этап методики также рассмотрен более детально. В процессе одного из этапов экспертами определен набор показателей для дальнейшей работы, в состав которого входит параметр, описывающий эмоциональную реакцию пациента. Проведен численный эксперимент, реализующий предложенную методику, а также описаны его результаты. На основе результатов расчетного эксперимента сформированы выводы по работе.

This article is devoted to development of a methodology for assessing customer satisfaction of an enterprise that provides medical services to population taking into consideration emotionally charged information coming from customers. Authors analyzed several related publications on this issue. Based on that, the existing shortcomings of the methods under review were identified. To eliminate them, it is proposed to improve one of these methods. The improvement consists in adding an additional parameter to the mathematical model which characterizes emotional response of a client of a medical organization as feedback. A model for assessing patient satisfaction was chosen with due regard for customers’ emotions using fuzzy classifiers. A general scheme for calculating the integral indicator was given. The proposed methodology is described step by step. Each stage of the methodology was also studied in greater detail. During one of the stages, the experts determined a set of indicators for further research, which includes a parameter that describes a patient's emotional reaction. A numerical experiment was carried out that implements the proposed method and its results are described. Following on from the results of the computational experiment, conclusions were drawn.
A logical compromise approach to decision-making in the context of a conflict of interests of the subjects in the organizational system
Authors: Новосельцев В.И. , Орлова Д.Е. , Плющик К.А.
Published: July 2024

В статье развивается логико-компромиссный подход к принятию решений в организационных системах в условиях конфликта интересов составляющих их субъектов. Применительно к системам данного типа дается трактовка критериев гарантированности принимаемых решений, их оптимальности по Парето и равновесности по Нэшу. Вводится понятийная градация уровней риска при принятии решений и приводятся эмпирические формулы для оценки соответствующих им функций эффективности субъектов. На основе учета соотношения индивидуальных и системных интересов решается задача выбора наиболее подходящего решения из числа оптимальных по Парето и одновременно равновесных в смысле Нэша. Даются рекомендации по практическим способам обеспечения равновесности компромиссных решений, включая наложение санкций на нарушителей договоренностей, создание коалиций из числа субъектов, близких по своим интересам, повышение уровня взаимной информированности участников переговоров. Предлагается алгоритм, реализующий логико-компромиссный подход к принятию решений в условиях конфликта интересов субъектов организационной системы. Данный алгоритм, наряду с методами многокритериальной математической оптимизации, положениями теории коалиционных игр и нейросетевого программирования, может быть использован для создания программных комплексов поддержки принятия компромиссных решений, принимаемых в организационных системах различного функционального назначения.

The article develops a logical compromise approach to decision-making in organizational systems under the conditions of conflict of interests among their constituent entities. In relation to systems of this type, the interpretation of the criteria for decision security, their Pareto optimality and Nash equilibrium are given. The conceptual gradation of risk levels in decision-making is introduced and empirical formulas are provided to assess the corresponding functions of subject efficiency. Taking into account the correlation of individual and systemic interests, the problem of choosing the most suitable solution from among Pareto-optimal and simultaneously equilibrium solutions in the sense of Nash is solved. Recommendations on practical ways to ensure the balance of compromise solutions, including imposing sanctions on violators of agreements, creating coalitions from among subjects with similar interests, increasing the level of mutual awareness of participants in negotiations, are given. An algorithm is proposed that implements a logical compromise approach to decision-making in the context of a conflict of interests of the subjects in the organizational system. This algorithm along with the methods of multi-criteria mathematical optimization, the provisions of coalition game theory and neural network programming can be used to create software systems to support the adoption of compromise decisions made in organizational systems of various functional purposes.
Means for monitoring, modeling and predicting the concentration of urban air pollution by microparticles
Authors: Вялова Е.П. , Квашнина Г.А. , Федянин В.И.
Published: July 2024

Загрязнение воздуха является одной из самых больших угроз для окружающей среды и человека. В силу метеорологических и транспортных факторов, деятельность промышленности и выбросы электростанций являются основными факторами загрязнения воздуха. Поэтому органы управления экологией сосредоточены на последствиях загрязнения воздуха, выработке правил для сведения к минимуму уровня загрязнения воздуха. Основная цель этого исследования заключается в разработке системы, использующей подход машинного обучения для прогнозирования уровня загрязнения городской воздушной среды путем анализа набора данных о загрязнителях воздуха, в частности, твердыми частицами PM2.5. Для прогнозирования использован линейный алгоритм контролируемого машинного обучения, который имеет значение среднеквадратичной ошибки RMSE, равное 31.29, и алгоритм Decision Forest Regression со значением RMSE=29.26. Система разработана на веб-платформе, доступна для мобильных телефонов, обеспечивает удобную работу пользователей, представляет им значения концентрации загрязнителей воздуха частицами PM2.5 и значения индекса качества воздуха. Значения концентрации частиц PM2.5 зависимы от других источников и фоновых уровней, что свидетельствует о важности локализованных факторов для понимания пространственно-временных моделей загрязнения воздуха на перекрестках и оказания поддержки лицам, принимающим решения в области регулирования и контроля загрязнения в городе.

Air pollution is one of the biggest threats to the environment and humans. Due to meteorological and transport factors, industrial activity and emissions of power plants are the main agents of air pollution. Therefore, environmental authorities are focused on the effects of air pollution and the development of guidelines to minimize it. The main objective of this study is to design a system that uses a machine learning approach for predicting urban air pollution by analyzing a set of data on air pollutants, PM2.5 particulate matter in particular. A linear controlled machine learning algorithm, which has a RMSE error value of 31.29 and a Decision Forest Regression algorithm with an RMSE value of 29.26, is used for predictions. The system is developed on a web-based platform and is accessible for mobile phones; it is user-friendly and represents the values of air pollutant concentration with PM2.5 particles and the values of the air quality index. Values of PM2.5 particle concentration are dependent on other sources and background levels, which indicates the importance of localized factors for understanding spatio-temporal model of air pollution at intersections and supporting individuals making decisions in the field of regulating and controlling pollution in cities.
Generalized ecological model of a dynamic distributed computing system
Authors: Брюханова Е.Р. , Антамошкин О.А.
Published: July 2024

В работе представлена обобщенная модель, позволяющая проводить структурный анализ распределенной вычислительной динамической системы, а также исследовать применимость различных методов управления с учетом параметров экологичности ее работы. С приходом эпохи информационного общества интенсивность использования распределенных вычислительных систем для обработки данных и выполнения разнообразных задач безостановочно растет. Однако с ростом их количества и масштабов остро встают вопросы энергопотребления и негативного воздействия на окружающую среду. Предложенная модель предоставляет инструментарий для оценки воздействия таких систем на окружающую среду, а также для принятия мер по минимизации их экологического следа. Она включает в себя комплекс параметров, позволяющих анализировать и учитывать факторы, такие как энергопотребление, выбросы углерода и эффективность использования ресурсов. Данная модель призвана способствовать развитию более экологически позитивных подходов к управлению распределенными вычислительными системами. Это имеет особую важность в свете нарастающего внимания к экологической проблематике и стремления общества к более ответственному использованию ресурсов. Результаты данного исследования открывают путь к созданию более эффективных и экологически дружественных вычислительных решений, способствуя снижению негативного воздействия на окружающую среду и более устойчивому будущему, обеспечивая баланс между производительностью и экологичностью распределенных систем вычислений.

The paper presents a generalized model that enables a structural analysis of a distributed computational dynamic system and makes it possible to investigate the applicability of various control methods taking into account the environmental parameters of its operation. With the advent of the information society era, distributed computing systems for data processing and performing various tasks are being increasingly used. However, with the growth of their number and scale, the issues of energy consumption and negative impact on the environment are becoming more acute. The proposed model provides tools for assessing the impact of such systems on the environment as well as for taking measures to minimize their ecological footprint. It includes a set of parameters that help to analyze and take into account such factors as energy consumption, carbon emissions and resource efficiency. This model is designed to promote the development of more environmentally positive approaches to the management of distributed computing systems. This is of particular importance in the light of the growing attention to environmental issues and the desire of society for a more responsible use of resources. The results of this study open the way to creating more efficient and environmentally friendly computing solutions reducing the negative impact on the environment and a more sustainable future ensuring a balance between performance and environmental friendliness of distributed computing systems.
Systematization and management of access to data in a multifunctional digitalized system
Authors: Гусев П.Ю.
Published: July 2024

Статья посвящена формированию принципов построения системы доступа к данным многофункциональной цифровизированной системы (МЦС). Описаны особенности формирования и хранения данных в МЦС. Показана значимость единого информационного пространства МЦС и описана особенность формирования единого информационного пространства. С учетом особенностей функционирования МЦС определены основные задачи, решение которых формирует модель доступа к данным в системе. Обозначена зависимость актуальности данных от закрепления ответственных за данные. Поставлена задача обеспечения информационной безопасности единого информационного пространства. Показано, что задача закрепления ответственности за данные в МЦС связана с задачей дезагрегации ресурсов по видам деятельности, привлекаемым через функциональные направления. Показана зависимость показателей эффективности МЦС от видов деятельности, функциональных направлений и видов ресурсов. В работе рассмотрены мандатная, дискреционная и ролевая модели доступа к данным. Определены недостатки моделей доступа применительно к особенностям МЦС. Предложена архитектура регулирования доступа к данным средствами программных модулей и сервисов. Формирование мониторинговой среды предложено проводить на основе построения наборов данных, определяемых через показатели эффективности МЦС.

The article is devoted to the formation of principles for constructing a data access system for a multifunctional digitalized system (MDS). The features of data generation and storage in the MDS are described. The importance of the unified information space of the MDS is shown and the peculiarity of the formation of a unified information space is described. Taking into account the peculiarities of the functioning of the MDS, the main tasks have been identified, the solution of which forms the model of access to data in the system. The dependence of the relevance of data on the assignment of those responsible for the data is indicated. The task has been set to ensure information security of a single information space. It is shown that the task of securing responsibility for data in the MDS is related to the task of disaggregating resources by type of activity attracted through functional areas. The dependence of MDS performance indicators on types of activities, functional areas and types of resources is shown. The paper examines mandatory, discretionary and role-based models of access to data. The shortcomings of access models in relation to the features of the MDS are identified. An architecture for regulating access to data using software modules and services is proposed. It is suggested to create a monitoring environment based on the construction of data sets determined through the performance indicators of the MDS.
Интеллектуальная система поддержки принятия решений при оценке рисков нарушения информационной безопасности АСУ ТП промышленных объектов
Authors: Kirillova A.D. , Vulfin A.M. , Vasilyev V.I. , Guzairov M.B.
Published: July 2024

The relevance of the article is due to the need to ensure information security of industrial control systems (ICS). Loss of control over industrial facilities can lead to undesirable consequences in a particular subject of the state or affect the economic indicators of the country as a whole as well as compromise the safety of the population. In this regard, this article aims to improve the procedure for quantitative assessment of information security risks as a necessary component of an integrated approach to ensuring information security, which helps to assess the feasibility of information security violation scenarios and identify their possible consequences for building an effective protection system. The architecture of a research prototype of an intelligent decision support system and a software implementation of tools for automating the modeling of attack scenarios and assessing the information security risks of ICS have been developed, the use of which makes it possible to increase the reliability and efficiency of information security risk assessment and, consequently, the choice of effective countermeasures at all stages of an industrial facility life cycle and its complex protection systems. The materials of the article are of practical value for information security specialists at all stages of the life cycle of distributed information and control systems of industrial facilities.

Актуальность статьи обусловлена необходимостью обеспечения информационной безопасности (ИБ) автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП) промышленных объектов. Потеря управления над промышленными объектами может привести к нежелательным последствиям в отдельном субъекте государства или отразиться на экономических показателях страны в целом, а также снизить безопасность жизнедеятельности населения. В связи с этим данная статья направлена на совершенствование процедуры количественной оценки рисков нарушения ИБ как необходимой составляющей комплексного подхода к обеспечению ИБ, позволяющей оценить реализуемость сценариев нарушения ИБ и выявить их возможные последствия для построения эффективной системы защиты. Разработана архитектура исследовательского прототипа интеллектуальной системы поддержки принятия решений и программная реализация инструментальных средств автоматизации моделирования сценариев атак и оценки рисков нарушения ИБ АСУ ТП промышленных объектов, применение которых позволяет повысить достоверность и оперативность оценки рисков нарушения ИБ и, следовательно, эффективность выбора контрмер на всех этапах жизненного цикла промышленного объекта и его комплексной системы защиты. Материалы статьи представляют практическую ценность для специалистов по ИБ на всех этапах жизненного цикла распределенных информационно-управляющих систем промышленных объектов.
Decision support method in reviewer multicriteria choice using integrated assessment and natural language processing methods in a scientific journal
Authors: Латыпова В.А.
Published: July 2024

При определении рецензентов для рукописей, поступающих в научных журнал, возникает задача многокритериального выбора. Это связано с тем, что необходимо не только подобрать рецензентов, публикации которых наиболее близки к рукописям по специфике исследования, но и учесть при этом другие не менее значимые характеристики рецензентов. В существующих работах предлагается использовать различные критерии, затрагивающие в основном экспертность и авторитетность рецензентов. Однако такому критерию, как качество работы в роли рецензента, не уделяется должного внимания. Стаж рецензирования, качество оценки рукописей и активность рецензента могут значительно влиять на результат рецензирования и его сроки. В статье предложен метод поддержки принятия решений при многокритериальном выборе рецензентов с использованием интегральной оценки, учитывающий качество работы в роли рецензента и методов обработки естественного языка в научном журнале, который позволит решить описанную проблему. Апробация метода на данных по рецензентам научного журнала «Информационные технологии» показала работоспособность первого. Учет такого критерия, как качество работы в роли рецензента, помимо общепринятых характеристик оказывает существенное влияние на выбор рецензентов для рукописей.

A reviewer multicriteria choice task appears when defining reviewers for manuscripts submitted to the scientific journal. This is related to the fact that it is necessary not only choose reviewers, whose publications are most similar to manuscripts on the specifics of the research, but also take into account and other, not less significant, reviewers’ features. In the existing works, it is suggested to use different criteria, mainly involving reviewers’ expertise and authority. However, such criteria as quality of work in a reviewer role has not gained proper attention. The experience of reviewing, the quality of manuscript assessing and reviewer’s activity can significantly affect the result of the reviewing and its time. In the paper, it is suggested a decision support method in reviewer multicriteria choice using integrated assessment, taking into account the quality of work in a reviewer role, and natural language processing methods in scientific journal, which will allow to solve the described issue. Testing of the method on data on reviewers of scientific journal “Information technologies” showed its validity. Taking into account such criteria as the quality of work in a reviewer role in addition to the generally accepted features has a substantial impact on the reviewer choice for manuscripts.
Feature selection methods for authorship attribution in cybersecurity context
Authors: Романов А.С.
Published: July 2024

В работе рассмотрены методы определения авторства естественных и искусственно-сгенерированных текстов, важных в контексте кибербезопасности и защиты интеллектуальной собственности с целью предотвращения дезинформации и мошенничества. Использование методов определения автора текста обосновано выводами об эффективности рассмотренных в прошлых исследованиях fastText и метода опорных векторов (SVM). Алгоритм отбора признаков выбран на основе сравнения пяти различных методов – генетического алгоритма, прямого и обратного последовательных методов, регуляризационного отбора и метода Шепли. Рассмотренные алгоритмы отбора включают эвристические методы, элементы теории игр и итерационные алгоритмы. Наиболее эффективным методом признан алгоритм, основанный на регуляризации, в то время как методы, основанные на полном переборе, признаны неэффективными для любого множества авторов. Точность отбора на основе регуляризации и SVM в среднем составила 77 %, что превосходит другие методы от 3 до 10 % при идентичном количестве признаков. При тех же задачах средняя точность fastText – 84 %. Было проведено исследование, направленное на устойчивость разработанного подхода к генеративным образцам. SVM оказался более устойчив к запутыванию модели. Максимальная потеря точности для fastText составила 16 %, а для SVM – 12 %.

This paper considers methods for authorship attribution of natural-language and artificially generated texts, which are important in the context of cybersecurity and intellectual property protection to prevent misinformation and fraud. The use of authorship methods is justified by the findings on the fastText and support vector method (SVM) effectiveness discussed in past studies. The feature selection algorithm is chosen based on the comparison of five different methods: genetic algorithm, forward and backward sequential methods, regularization selection and Shapley's method. The considered selection algorithms include heuristic methods, game theory elements and iterative algorithms. The regularisation-based algorithm is found to be the most efficient method, while methods based on complete brute-force selection are found to be inefficient for any set of authors. The regularization-based and SVM-based selection accuracy averaged 77 %, outperforming the other methods by between 3 and 10 % for an identical number of features. For the same tasks, the average accuracy of fastText is 84 %. A study was conducted to examine the robustness of the developed approach to generative samples. SVM proved to be more robust to model confounding. The maximum loss of accuracy for fastText was 16 % and for SVM was 12 %.
Optimal control of an organizational and technical system taking into account the intensity of control actions application
Authors: Ахмедьянова Г.Ф.
Published: July 2024

Предиктивное управление при всех его погрешностях и сложностях все же является действенным средством обеспечить организационно-техническую систему временем для повышения ее готовности к изменениям ситуационной обстановки. Для постановки и решения задачи оптимального управления этим процессом использовано уравнение Фоккера-Планка-Колмогорова, являющегося первым приближением в вероятностном описании случайных процессов. Для постановки задачи оптимального управления модифицирован критерий Летова, применен координатно-параметрический подход, а также учтен очевидный факт возрастания управленческих расходов при уменьшении времени на повышение готовности организационно-технической системы в виде квадрата скорости изменения плотности вероятности. К итоговому лагранжиану применены уравнения Эйлера-Остроградского-Пуассона. Полученные нелинейные уравнения решены с помощью метода малого параметра. Исследование полученного решения доказывает, что даже при оптимальном управлении величина управляющих воздействий возрастает пропорционально целевому значению и длительности управления (увеличению горизонта планирования). Возрастание происходит по кубу экспоненты, то есть очень медленно вначале управления и очень резко в конце, и аналогичный характер возрастания демонстрирует зависимость управляющих воздействий от востребованности результата управления, но выражается эта зависимость через гиперболические функции.

Predictive management with all its errors and difficulties is still an effective means of providing an organizational and technical system with time to increase its readiness for changes in the situation. To formulate and solve the problem of optimal control of this process, the Fokker-Planck-Kolmogorov equation was used, which is the first approximation in the probabilistic description of random processes. To formulate the optimal control problem, the Letov criterion was modified, a coordinate-parametric approach was applied, and the obvious fact of an increase in management costs with a decrease in the time to improve the readiness of the organizational and technical system was taken into account in the form of the square of change rate in the probability density. The Euler-Ostrogradsky-Poisson equations are applied to the final Lagrangian. The resulting nonlinear equations were solved using the small parameter method. The study of the resulting solution proves that even with optimal control the magnitude of control actions increases in proportion to the target value and duration of control (increasing the planning horizon), the increase occurs according to the cube of the exponential, that is, very slowly at the beginning of control and very sharply at the end, and a similar pattern of increase demonstrates the dependence of the control influences from the demand for management results, but it is expressed through hyperbolic functions.
Development of an algorithm for solving the problem of distributing training time in training areas
Authors: Резников Д.А.
Published: July 2024

В период прохождения службы в уголовно-исполнительной системе сотрудники постоянно совершенствуют свои знания, умения и навыки в рамках служебной подготовки. В статье рассматривается задача распределения времени обучения по направлениям подготовки для обеспечения максимального значения минимальной средней оценки по каждому направлению. Разработан алгоритм решения, на первом шаге которого определяется максимальное повышение минимальной средней оценки по одному направлению и количество времени, которое на это требуется. Если полученное значение оценки меньше средних оценок по другим направлениям, то на втором шаге определяется максимальное повышение нескольких минимальных средних оценок и требующееся количество времени. Определен вид зависимости приращения средней оценки по направлениям подготовки от времени обучения аппроксимацией статистических данных, позволяющий получить аналитическое решение поставленной задачи. Также проведен анализ возможности применения для аппроксимации степенной и экспоненциальной зависимостей, позволяющих получить приближенное решение задачи численными методами. Полученные значения коэффициента детерминации подтвердили высокую достоверность аппроксимации. Представлены графики зависимостей. Приведены два примера аналитического решения поставленной задачи, иллюстрирующие применение предложенного алгоритма. В первом примере начальные средние оценки подготовки сотрудников по всем направлениям одинаковые, во втором примере – средние оценки различные.

During their service in the penal system, employees continuously improve their knowledge, skills, and abilities through official training. This article discusses the problem of allocating training time to different areas in order to maximize the value of minimal average grades in those areas. A solution algorithm has been developed. The first step involves determining the maximum possible increase in the minimal average score for one area as well as the amount of time required for this increase. If the resultant score value is lower than the average score in other areas, the second step identifies the maximum possible increases for multiple areas and the corresponding amount of time needed. The article also determines the type of relationship between the increase in average grades for training areas and the time spent on training through the approximation of statistical data. This allows for the analytical solution of the problem. The analysis of the potential use of power and exponential functions for approximation, which allows for the approximate solution of a problem through numerical methods, is also conducted. The resulting values of the coefficient of determination confirm the high accuracy of the approximation. Graphs of the dependency are presented. Two examples of analytical solutions to the problem are provided, illustrating the use of the proposed method. In the first example, all employees have the same initial average training grades in all areas, and in the second example, average grades differ.
A method for automated design of an exoskeleton taking into account the user’s anthropometric data
Authors: Драгунов С.Е.
Published: July 2024

Метод автоматизированного проектирования экзоскелета нижних конечностей с применением параметрического дизайна предназначен для создания медицинских экзоскелетов нижних конечностей под антропометрические параметры оператора, что позволяет снизить погрешность совмещения осей движения суставов экзоскелета и осей движения суставов оператора. Метод основывается на перестроении эталонной модели экзоскелета нижних конечностей под антропометрические данные оператора и включает в себя следующие проектные процедуры: процедуру снятия мерок с оператора, снятие изображения, полученного в результате 3D-сканирования, заполнение формы приложения, учитывающего эксплуатационные требования, вывод перестроенной модели экзоскелета и сопутствующей документации. Для определения элементной базы экзоскелета используется база данных электрорадиокомпонентов, подбираемых под эксплуатационные требования. Для построения каркаса, соответствующего антропометрическим данным, используется предварительно созданная эталонная модель экзоскелета нижних конечностей. Для апробации модели метод также включает в себя виртуальную симуляцию работы через наложение перестроенной модели экзоскелета на 3D-модель оператора, полученную в результате 3D-сканирования, с последующей проверкой анимации движений и совмещения коллизий моделей. Для проверки эффективности было произведено тестирование построения экзоскелетов под антропометрические данные пользователя ручным и автоматическим способами.

The method of computer-aided design of the exoskeleton of the lower extremities using parametric design is intended for creating medical exoskeletons of the lower extremities according to the anthropometric parameters of the operator, which allows reducing the error in combining the axes of movement of the exoskeleton joints and the axes of movement of the operator’s joints. The method is based on rebuilding a reference model of the exoskeleton of the lower extremities according to the anthropometric data of the operator and includes the following design procedures: the procedure for taking measurements from the operator, taking the image obtained as a result of 3D scanning, filling out the application form that takes into account operational requirements, outputting the rebuilt exoskeleton model and accompanying documentation. To determine the elemental base of the exoskeleton, a database of electrical and radio components selected for operational requirements is used. To construct a frame corresponding to anthropometric data, a previously created reference model of the lower extremity exoskeleton is used. To test the model, the method also includes a virtual simulation of work by superimposing a rebuilt exoskeleton model on a 3D model of the operator obtained as a result of 3D scanning, followed by checking the animation of movements and the combination of model collisions. To test the effectiveness, we tested the construction of exoskeletons for the anthropometric data of the user using manual and automatic methods.