bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
Построение многоагентных маршрутов в сети с иерархией вершин
Authors: Козлова Маргарита Геннадьевна , Лукьяненко Владимир Андреевич , Макаров Олег Олегович
Published: June 2024

Многоагентная задача маршрутизации типа коммивояжера является NP-трудной. Для построения приближенных решений важен учет всей имеющейся информации о структуре сети, ограничениях и целях. Выделяется класс задач (характерный для распределения ресурсов в инфраструктурных сетях), в которых введен иерархический порядок вершин. Рассматриваются прикладные задачи многоагентной маршрутизации mTSP на таких сетях с учетом разного уровня иерархии вершин и кластеризации сети (HCmTSP). Построение маршрутов HCmTSP согласовано с естественной кластеризацией сложной инфраструктурной сети. Приводится обзор задач, методов и алгоритмов, основанных на разных эвристиках. Показано, что в зависимости от логистических целей может быть выбран различный тип кластеризации, согласованной с mTSP. Сравниваются результаты вычислительного эксперимента по типам кластеризации и маршрутам. Приводятся результаты синтеза маршрутов двух уровней иерархии. Разработаны и реализованы алгоритмы построения маршрутов mTSP с одним центром (базой) и синтеза двухуровневых маршрутов обхода кластеров и маршрутов TSP на кластерах. В задаче mTSP с одним выделенным центром для построения начальных маршрутов исследуется гибридный алгоритм распределения вершин по кругу в зависимости от угла, с дальнейшим разбиением на кластеры и поиском TSP агентами на каждом кластере. Используются эвристики нескольких муравьиных колоний. В задаче синтеза базовый алгоритм имитации отжига сравнивается с решателем Concorde. Приведены численные результаты для известных тестовых наборов данных и для реальных данных городской инфраструктуры. Работа предназначена для отбора алгоритмов, их тестирования и проведения вычислительных экспериментов и наполнения программного комплекса: построение многоагентных маршрутов в сложных сетях с иерархией вершин.
Применение спектральных методов для распознавания структуры сообществ в сложных сетях
Authors: Гринева Наталья Владимировна , Семёнова Полина Алексеевна
Published: June 2024

В работе исследованы методы спектральной кластеризации для обнаружения сообществ неориентированного графа. Эти алгоритмы получены из задач секционирования графов и стали одним из самых популярных способов определения структуры в последние годы. Реализованы несколько видов традиционных алгоритмов спектрального анализа на языке программирования Python для выделения сообществ в неориентированном графе, а также произведен сравнительный анализ методов, который будет являться уникальной информацией для корректного выбора способа обнаружения структуры сети. Практическая значимость работы заключается в возможности наилучшего выбора реализации алгоритма на основе спектральных методов для выделения сообществ, исходя из свойств конкретной сети и целей разбиения.
Решение задачи прогнозирования инсоляции с использованием модифицированной нечеткой нейросети
Authors: Энгель Екатерина Александровна , Энгель Никита Евгеньевич
Published: June 2024

Интеллектуальные системы прогнозирования инсоляции повышают эффективность солнечной электростанции и, таким образом, актуальны в соответствии с приоритетом государственной энергетической политики «Энергетической стратегии на период до 2035 года». Инсоляция имеет сложную нелинейную динамику с неопределенностями, обусловленными изменением облачности. В связи с этим, решить задачу прогнозирования инсоляции классическими методами с заданной точностью нельзя, в то время как интеллектуальные методы обеспечивают требуемую точность. При решении задач прогнозирования инсоляции интеллектуальные методы в сравнении с традиционными методами обеспечивают требуемую точность решения указанных задач способствуя безопасному и эффективному управлению электрическими сетями, интегрирующими солнечные электростанции. Решена задача почасового прогнозирования инсоляции на сутки вперед в условиях неопределенности с использованием модифицированной нечеткой нейросети, обеспечивающей средствами рекуррентных нейронов и механизма внимания эффективное формирование и передачу скрытого представления информации как сигнала скрытого слоя рекуррентных нейронов глубоких нейросетей, на основе выходов которых алгоритмом нечетко-возможностной свертки генерируется прогнозируемое значение инсоляции. Модифицирован метод создания МНН, снижающий размерность пространства поиска частиц роя и вычислительные затраты, упрощающий оптимизацию. Модифицированная нечеткая нейросеть эффективно выделяет на основе данных существенные функциональные аспекты прогнозирования инсоляции, включая аспекты идентификации облачности часа. Полученные результаты сравнительного экспериментального моделирования модифицированной нечеткой нейросети при прогнозировании инсоляции на сутки вперед демонстрируют ее робастность и снижение среднеквадратичной ошибки ее прогноза в среднем в три и шесть раз в сравнении с рекуррентными нейросетями и стандартной моделью авторегрессии скользящего среднего при воздействии на нее разных внутренних и внешних факторов неопределенности.
Разработка программного обеспечения для анализа влияния технологий виртуальной реальности на процесс перемещения человека
Authors: Обухов Артем Дмитриевич , Дедов Денис Леонидович , Волков Андрей Андреевич , Вехтева Надежда Андреевна , Назарова Александра Олеговна
Published: June 2024

Среди распространенных подходов к организации перемещения в виртуальной реальности можно выделить использование специализированных контроллеров, беговых дорожек и всенаправленных платформ. В рамках данного исследования рассматривается влияние виртуальной реальности на процесс перемещения человека на различных видах платформ. Для отслеживания специфики данного процесса используются два вида оборудования: датчики виртуальной реальности (трекеры), отслеживающие траекторию перемещения, датчик мышечной активности, закрепленный на ноге пользователя. Разработан и формализован алгоритм сбора, обработки и анализа информации о процессе движения с использованием выбранного оборудования. Проведены экспериментальные исследования по влиянию виртуальной реальности на процесс перемещения человека в двух средах: в обычных условиях и на беговой дорожке. Разработанный алгоритм успешно апробирован в рамках экспериментальных исследований, что позволило оценить эффект влияния виртуальной реальности на траекторию движения и мышечную активность. Собранные данные (траектории и скорость трекеров, мышечная активность) обработаны статистическими методами (тест Шапиро — Уилка и U-тест Манна — Уитни), что позволило оценить нормальность распределения данных и осуществить попарное сравнение выборок, полученных при движении как в шлеме виртуальной реальности, так и без него. В результате не обнаружено статистически значимой разницы между траекториями движения ног. Выявлено различие в мышечной активности человека и скорости перемещения в процессе использования виртуальной реальности. Таким образом, гипотеза частично подтверждается. В результате исследования было подтверждено, что существует определенная разница в характере перемещения человека при использовании технологий виртуальной реальности.
Семантический анализ и синтез текстовых данных
Authors: Захарова Оксана Игоревна
Published: June 2024

Данная статья носит обзорный характер. Изучение представлений отечественных и зарубежных исследователей имеет важное значение, что определено современными требованиями к изучению систем обработки данных. Цель — попытаться определить в чем может состоять машинное понимание текста/речи. Кроме того, такие LLM как ChatGPT подчеркивают важность и своевременность такого обзора. С другой стороны, несмотря на ежедневный прирост общемирового объема данных, их использование в необработанном (сыром) виде как правило не представляется возможным. Для решения ряда прикладных задач требуется в той или иной мере произвести их обработку. Решение прикладных задач обработки естественного языка невозможно без использования методов семантического анализа и синтеза данных. Возрастающие объемы генерируемой пользователями информации и цифровизация общества требуют совершенствования указанных методов, что обуславливает актуальность обзора на данную тему. Целью работы является рассмотрение основных трендов в области обработки естественного языка, использования семантического анализа, онтологий и синтеза данных. Описана суть семантического анализа, его применения и существующие подходы к реализации как традиционными способами, так и с применением методов искусственного интеллекта. Определены основные преимущества использования семантического анализа при работе с данными. В основе работы лежит метод анализа и обработки данных, так, был проведен обзор подходов к классификации текстов в информационных системах. Рассмотрены вопросы обеспечения доступа к обобщенной информации из различных баз данных с помощью семантического подхода и онтологии данных. Описаны варианта синтеза данных как из наборов структурированных данных, так и с использованием метаданных. В результате проведенного исследования выделены основные проблемы при обработке естественного языка такие, как доступ к данным, открытость данных исследований, определение тональности, иронии и сарказма. Представленная информация может быть использована при планировании решения задач обработки естественного языка, разработке программных продуктов для автоматизации данного процесса, разработке реляционных баз данных, систем поддержки принятия решений, информационных и аналитических систем.
О приближенной стабилизации одного класса систем нейтрального типа, содержащих линейное запаздывание
Authors: Гребенщиков Борис Георгиевич , Загребина Софья Александровна , Ложников Андрей Борисович
Published: June 2024

Рассматривается некоторый класс систем дифференциальных уравнений «нейтрального» типа, содержащих линейное запаздывание γ µ ( ) (1 ) , t t = − которое неограниченно возрастает при t → ∞. При малом положительном µ исследуется асимптотическое поведение этих систем. На основании изученных свойств таких систем возможна стабилизация по первому приближению некоторых систем, содержащих также постоянное малое запаздывание. Приведены некоторые способы исследования на устойчивость этих систем. Изучена устойчивость некоторых систем нейтрального типа путем перехода от этих систем к счетным системам с запаздыванием без нейтральных членов. При дальнейшем исследовании используются методы малого параметра при производной, а также применяются методы исследования разностных систем. Методы могут использоваться для исследования процесса вертикальных колебаний токоприемника при взаимодействии с контактным проводом в случае наличия эластичной опоры в месте закрепления контактного провода. При рассмотрении проблемы устойчивости систем вводится банахово пространство, в котором исследуются некоторые свойства операторов сдвига. Поскольку дифференциальные уравнения с отклоняющимся аргументом интегрируются в замкнутой форме только в исключительных случаях, для их интегрирования применяются численные методы. Построены графики соответствующего примера, иллюстрирующие влияние малости величины µ на асимптотические свойства систем нейтрального типа с линейным запаздыванием. Эти графики численного решения рассматриваемой системы получены с помощью пакета прикладных программ Matlab. Они показывают асимптотическую устойчивость и неустойчивость этой системы, как с нейтральными членами, так и без них.
Исследование динамики хронического лимфолейкоза при иммуно- и химиотерапевтическом лечении: модель с запаздыванием
Authors: Максимова Надежда Николаевна , Чепикова Алиса Юрьевна
Published: June 2024

В статье представлена математическая модель развития хронического лимфолейкоза, основанная на задаче Коши для системы обыкновенных дифференциальных уравнений с запаздыванием. Система уравнений включает в себя соотношения, описывающие динамику изменения концентраций раковых клеток, иммунных клеток и лекарственного препарата. Взаимодействие между опухолевыми и здоровыми клетками осуществляется в следующих предположениях: рост опухолевых клеток происходит в соответствии с логистическим законом с запаздыванием, иммунные клетки вырабатываются организмом и умирают естественным образом, связь между раковыми и иммунными клетками оказывает на рост обеих популяций негативное влияние, выработка раковых клеток стимулирует рост иммунных клеток, действие химиопрепарата подчиняется гипотезе логарифмического уничтожения, химиотерапевтический препарат выводится из организма в соответствии с кинетикой первого порядка. Для данной модели проведены вычислительные эксперименты при отсутствии лечения, при химиотерапии одним препаратом и при сочетании химиотерапии с иммунотерапией. Исследовано влияние параметра запаздывания на протекание болезни: при отсутствии химиотерапевтического лечения параметр запаздывания не влияет на динамику процесса, при проведении химиолечения или сочетании химио- и иммунотерапии получаемые решения отличаются при различных вариантах параметра запаздывания. Результаты исследований позволяют оценить динамику болезни и определить количество курсов химиотерапии и иммунотерапии для достижения ремиссии.
Решение задачи маршрутизации транспорта с чередованием объектов с определением местоположения центров на основе алгоритмов кластеризации
Authors: Медведева Ольга Александровна , Пономарев Дмитрий Игоревич , Медведев Сергей Николаевич
Published: June 2024

В статье рассматривается задача маршрутизации транспорта с несколькими центрами и чередованием объектов двух видов, особенностью которой является отсутствие исходной информации о местоположении центров. Задача состоит в поиске координат центров и в определении порядка посещения объектов с целью минимизации общей длины маршрута. Предложены математическая модель задачи с разными типами переменных и алгоритм решения поставленной задачи. Его основная идея состоит в кластеризации объектов для нахождения координат центров и последующем определении порядка посещения кластеров. В статье рассматриваются два алгоритма кластеризации: k-means и подход, основанный на применении муравьиных стратегий. Объекты типа центр предлагается располагать в центры масс полученных кластеров. Далее предлагается способ задания матрицы расстояний между кластерами, что позволяет перейти к решению задачи коммивояжера для формирования искомого маршрута. В заключении проведен анализ применяемых алгоритмов кластеризации и сделаны выводы по целесообразности их использования в рамках поставленной задачи. Также проведено сравнение предложенного в статье алгоритма с точным методом решения. Оценена эффективность процедуры поиска местоположения центров.
Интеллектуальные технологии построения и реализации индивидуальной образовательной траектории
Authors: Данилова Любовь Филипповна , Казначеева Надежда Владиславовна , Кунц Екатерина Юрьевна , Полетайкин Алексей Николаевич
Published: June 2024

В статье поставлена и исследована задача построения и реализации индивидуальной образовательной траектории обучающегося вуза. Актуальность исследования определяется необходимостью соответствия компетенций выпускников вузов требованиям рынка труда. Также важным аспектом актуальности исследования является цифровая трансформация образовательного процесса с поддержкой интеллектуальной обработкой данных, в том числе построение цифровых двойников основных процессов, что подтверждает соответствие данного подхода требованиям программы развития «Цифровая экономика Российской федерации». Научная новизна заключается в качественно новом подходе к технологизации разработки моделей цифрового образовательного контента и процессов взаимодействия субъектов образовательной деятельности посредством цифровых двойников обучающего и обучающегося. На основе структурной модели образовательного контента разработана технология его семантической разметки сообразно соответствию его компонентов потребностям рынка труда и характеристик обучающегося. Предложены концепции модели анализа семантической близости компонентов и построения траектории с оптимальной структурой. Обоснована структура интегральной модели формирования индивидуальной образовательной траектории как набора взаимосвязанных академических единиц, соотнесенных с профессиональными и личностными характеристиками обучающегося. При этом важнейшим аспектом оптимизации заявляется учет существенного влияния человеческого фактора. Подразумевается, что индивидуальный подход к образованию должен наилучшим образом раскрыть характер обучающегося и сформировать его профессионализм, наиболее близкий к требуемому на рыке труда. Предлагаемая модель построения индивидуальной образовательной траектории в ее массовом применении существенно повысит качество подготовки специалистов и цифровую зрелость образовательной организации за счет цифровой трансформации процессов и развития цифровых компетенций субъектов образовательной деятельности.
Квазиэффективная граница портфеля минимального риска в условиях гибридной неопределенности
Authors: Рогонов Степан Алексеевич , Солдатенко Илья Сергеевич , Язенин Александр Васильевич
Published: June 2024

В статье разработан метод построения квазиэффективной границы портфеля минимального риска при запрещенных коротких продажах в условиях гибридной неопределенности возможностно-вероятностного типа. С этой целью построена обобщенная модель портфеля минимального риска. Для оценки риска инвестиционного портфеля используется дисперсия портфеля, определенная в четкой форме в соответствии с подходом Фенга. Модель допустимых портфелей рассмотрена в контексте возможность/необходимость. При построении ее эквивалентного детерминированного аналога использован принцип ожидаемой возможности. Полученные эквивалентные детерминированные аналоги обобщенной модели портфеля минимального риска, как в случае меры возможности, так и необходимости, являются задачами квадратичного программирования. Полученные в работе алгоритмы обработки возможностно-вероятностной информации для оценки параметров модели основаны на сдвиг-масштабном представлении нечеткой случайной величины. Возможности подхода демонстрируются на модельном примере с использованием реальных данных Российского финансового рынка.
Алгоритмы построения неэлементарных линейных регрессий методом включения
Authors: Базилевский Михаил Павлович
Published: June 2024

Статья посвящена решению проблемы выбора наиболее информативных регрессоров в неэлементарных линейных регрессиях, включающих в себя в общем случае не только объясняющие переменные, но и все возможные комбинации их пар, преобразованные с помощью бинарных операций min и max. Известно, что оптимальное решение такой задачи может быть достигнуто методом полного перебора всех возможных моделей. Но даже для линейной регрессии он до сих пор остается самым трудоёмким из всех существующих методов отбора, а для неэлементарных линейных регрессий, в которых число регрессоров на порядок больше, его трудоёмкость значительно возрастает. Известно, что быстро получить хоть и не оптимальное зачастую, но хорошее решение позволяет метод включения регрессоров. Учитывая, что в состав неэлементарных линейных регрессий входят не только объясняющие переменные, но и регрессоры, содержащие внутри себя неизвестные параметры, то такие модели требуют разработки новых алгоритмов метода включения. В данной статье состав регрессоров в неэлементарных линейных регрессиях расширен ещё больше за счёт использования бинарных операций со свободным членом. Предложено два алгоритма метода включения. Первый из них реализуется без корректировки входящих в бинарные операции коэффициентов, а второй – с корректировкой. В этой связи вычислительная сложность второго алгоритма выше, чем у первого, но при этом второй позволяет получать более качественные решения. Тестирование алгоритмов проведено на примере моделирования численности безработных и уровня безработицы в Иркутской области. Наилучшие результаты показал второй алгоритм. Полученные высокоточные модели с пятью регрессорами и с коэффициентами детерминации 0,982 и 0,971 превзошли по качеству даже переобученные полиномиальные регрессии с четырнадцатью регрессорами.
Планирование эксперимента для оценки параметров дифференциальных уравнений по неточным наблюдениям
Authors: Цициашвили Гурами Шалвович , Осипова Марина Анатольевна , Гудименко Алексей Иванович
Published: June 2024

Ранее авторами работы был построен алгоритм оценки параметров системы обыкновенных дифференциальных уравнений первого порядка по большому числу неточных наблюдений в окрестности выбранной точки (реперной точки). Однако развитие этой тематики требует выбора нескольких реперных точек для оценивания параметров системы дифференциальных уравнений и построения оценок для производных более высокого порядка. При этом число оцениваемых параметров может быть больше числа уравнений. В настоящей работе строится алгоритм оценивания второй и третьей производных. Он основан на построенной ранее оценке первой производной по неточным наблюдениям и конечно разностной формуле для производной первого порядка. Доказана состоятельность оценки второй производной при определенных условиях, накладываемых на выбор точек наблюдения. Построенный алгоритм был применен для обыкновенных дифференциальных уравнений первого и второго порядка, для систем дифференциальных уравнений первого порядка, для дифференциальных уравнений первого и второго порядка в частных производных. При решении этих задач выбирались реперные точки, в окрестности которых производились наблюдения по разным осям, и строились оценки параметров рассматриваемых уравнений на основе оценок их производных в выбранных точках. Проведены вычислительные эксперименты, показывающие качество построенных оценок. Наиболее сложным оказался выбор реперных точек при оценке элементов матрицы в системе обыкновенных дифференциальных уравнений первого порядка. Если реперные точки образуют арифметическую последовательность, то удалось построить матричное соотношение для оценки матрицы коэффициентов рассматриваемого уравнения, которое имеет единственное решение, что доказано на основе неравенства нулю определителя Вандермонда.
Альтернативный метод решения нечетких матричных игр
Authors: Чернов Владимир Георгиевич
Published: June 2024

В статье представлено решение задачи нахождения наилучших стратегий в конфликтной ситуации, которая может быть формализована матричной игрой. Предполагается, что исходные данные — значения элементов платежной матрицы заданы в виде нечетких чисел. Показывается, что в общем случае при нечетких исходных данных нарушаются условия для применения известных из классической теории методов определения смешанных стратегий. Выдвигается предположение, что в нечетких матричных играх у игроков может быть по крайней мере одна чистая стратегия, обеспечивающая наилучший результат. Предлагается для нахождения таких стратегий рассматривать нечеткие оценки последствий выбора той или иной стратегии на всем множестве стратегий противоположной стороны как совокупную систему нечетких множеств с последующей ее заменой эквивалентным нечетким множеством с треугольной функцией принадлежности, которое рассматривается как интегральная нечеткая оценка возможных последствий сделанного выбора. Алгоритм построения эквивалентного нечеткого множества не зависит от вида функций принадлежности нечетких элементов платежной матрицы, при этом его параметры определяются шириной носителей, координатами центров тяжести и видом функций принадлежности нечетких элементов платежной матрицы. Отсутствие зависимости алгоритма построения эквивалентного нечеткого множества от вида функций принадлежности позволяет использовать различные их виды для моделирования различных уровней неопределенности исходных данных. В результате, последствия выбранных стратегий представляются нечеткими множествами с треугольными функциями принадлежности, что позволяет не только оценить ожидаемые значения, но и уровень их истинности. Показывается, что при рассмотренном варианте решения существуют нечеткие оценки равновесной цены игры, а также верхней и нижней цены игры. Важным обстоятельством является то, что предложенный метод решения нечеткой матричной игры не накладывает ограничений на вид функций принадлежности, используемых для задания элементов платежной матрицы, что является существенным отличием от известных методов.
Обнаружение неисправностей в промышленных изделиях с использованием малых обучающих наборов данных
Authors: Десницкий Василий Алексеевич , Новикова Евгения Сергеевна
Published: June 2024

В настоящее время все более актуальной становится задача обеспечения безопасности и корректности функционирования различных интеллектуальных автоматизированных систем, построенных на основе технологии интернета вещей, которые включают в себя различные двигатели, редукторы, приводные механизмы. Такие системы широко применяются в промышленности, электроэнергетике, на транспорте и в других критически важных сферах современной промышленности. Непрерывная и достоверная диагностика функционирования подобных устройств обуславливает необходимость совершенствования, как аппаратной части сенсоров, используемых для считывания в реальном времени характеристик функционирования деталей системы, так и программных методов эффективной обработки данных, поступающих от сенсоров для своевременного выявления неисправностей в системе. В статье решается задача разработки подхода к автоматизированному обнаружению дефектов материалов на примере роторных механизмов с использованием машинного обучения и визуального анализа данных. Экспериментальная оценка подхода выполняется с помощью небольшого набора данных, собранных от подшипниковых устройств и описывающих, как нормальный режим функционирования, так и три режима с дефектами в подшипниках. Решение этой задачи позволит более быстро, своевременно и с меньшим участием человека выявлять дефекты устройств и материалов в процессе работы системы. Новизной предложенного подхода является сочетание машинного обучения и визуального анализа данных в условиях использования обучающих выборок малого размера. Кроме того, решается задача отбора признаков дефектов — первичных данных, которые необходимо считывать с сенсоров устройств и которые позволяют достоверно выявлять дефекты в системе. Это будет способствовать уменьшению затрат на внедрение встраиваемых сенсоров и средств их автоматической диагностики, на их обслуживание за счет снижения числа используемых сенсоров.
Извлечение правил нейросетевого регулятора при построении когнитивных систем автоматического управления
Authors: Маршаков Даниил Витальевич , Цветкова Ольга Леонидовна
Published: June 2024

Когнитивные технологии входят в один из самых «интеллектуальных» разделов теории искусственного интеллекта. Особое место в интеллектуальных системах занимает обучение по прецедентам, основанное на выявлении общих закономерностей по частным эмпирическим данным, реализуемое главным образом в искусственных нейронных сетях (ИНС). Благодаря своим структурным особенностям, ИНС успешно применяются для синтеза нелинейных регуляторов в автоматических системах управления, однако неявный для пользователя нейросетевой алгоритм формирования результатов порождает проблему доверия к его выводам при решении реальных практических задач, в связи с чем актуальна задача установления «прозрачности» внутреннего алгоритма ИНС. Целью исследования является повышение достоверности функционирования нейросетевых регуляторов при построении когнитивных систем автоматического управления. В работе выполнен анализ существующих подходов и методов интерпретируемости результатов ИНС, рассмотрены известные способы формализации нейросетевых алгоритмов, позволяющие выполнить описание правил функционирования ИНС. Предложена методика извлечения правил нейросетевого регулятора на основе гранулярных вычислений, где в качестве информационных гранул принимаются множества схожих по своим свойствам входных признаков, объединенных в кластеры, что достигается путем интеграции в слои многослойных ИНС самоорганизующихся слоев. Применимость предложенных решений показана на примере синтеза системы автоматического регулирования, имеющей нелинейные характеристики. Выполнено построение нейросетевого регулятора, превосходящего по своим характеристикам известные решения данной задачи, а также обладающего возможностью вербального представления правил своего функционирования. Практической значимостью предложенных решений является построение причинно-следственной связи между наборами входных данных и формируемым выходным сигналом нейросетевого регулятора, их представлением в виде совокупности правил, обеспечивающих интерпретацию нейросетевого алгоритма в аспекте построения когнитивной системы автоматического управления. Предложенная методика извлечения правил нейросетевого регулятора может найти применение в методах анализа и синтеза интеллектуальных систем автоматического управления, о чем даны соответствующие рекомендации и предложения.
Оценка точности субъектозависимого подхода к обнаружению синтезированного голоса
Authors: Евсюков Михаил Витальевич , Путято Михаил Михайлович , Макарян Александр Самвелович , Черкасов Александр Николаевич
Published: June 2024

Современные методы распознавания личности по голосу демонстрируют высокую точность при обработке подлинного человеческого голоса, однако их главным недостатком является уязвимость к спуфингу. Основной тенденцией, присущей современным исследованиям методов обнаружения спуфинга систем распознавания личности по голосу, является доминирование субъектонезависимых систем. Несмотря на это, существуют исследования, свидетельствующие о перспективности применения субъектозависимого подхода к обнаружению спуфинга. Тем не менее, эффективность его использования ранее не была изучена применительно к обнаружению синтезированного голоса. Цель данного исследования — сравнить точность, которую демонстрируют субъектозависимая и субъектонезависимая системы обнаружения синтезированного голоса, использующие одинаковые алгоритмы извлечения голосовых признаков и модели машинного обучения. Кроме того, мы оцениваем влияние способа обучения субъектозависимых моделей, а также доступного количества обучающих данных диктора, на точность обнаружения синтезированного голоса. В качестве набора данных использовался LA-раздел датасета ASVspoof 2019. В качестве объекта экспериментов использовалась система обнаружения спуфинга LFCC-GMM. Для оценки точности обнаружения синтезированного голоса мы использовали такой критерий как процент равных ошибок (EER). В результате исследования мы выяснили, что использование субъектозависимых моделей подлинных данных позволяет существенно повысить точность обнаружения синтезированного голоса без изменения используемых алгоритмов извлечения голосовых признаков и моделей машинного обучения. Кроме того, увеличение объёма данных, используемых для адаптации или обучения субъектозависимой модели подлинных данных, проявило себя как эффективный способ повышения точности обнаружения синтезированного голоса. Применение субъектозависимой модели подлинных данных, обученной на 90 записях диктора, позволило уменьшить процент равных ошибок с 16.86 % до 9.71 %, по сравнению с субъектонезависимой системой.
Применение методов глубокого обучения для классификации стадии Альцгеймера на основе МРТ головного мозга
Authors: Азарнова Татьяна Васильевна , Поздняков Даниил Александрович
Published: June 2024

Диагностика болезни Альцгеймера на ранней стадии развития играет существенную роль при лечении данного заболевания, поскольку определение тяжести заболевания и риска его прогрессирования позволяет провести профилактические меры своевременно, до того, как сформируются необратимые поражения головного мозга. Болезнь Альцгеймера представляет собой хроническое дегенеративное заболевание, связанное с повреждением нейронов головного мозга. Для диагностики данного заболевания наряду с другими методами используется МРТ головного мозга. Интерес представляют формализованные автоматизированные инструменты анализа МРТ, которые могут служить средством поддержки принятия решений при постановке диагноза. Эффективным механизмом разработки подобных инструментов при наличии большой обучающей выборки могут служить методы глубокого обучения, в частности методы, базирующиеся на построении сверточных нейронных сетей. Обзор исследований в данной области отражает целый ряд успешных вычислительных экспериментов по применению сверточных нейронных сетей к анализу медицинских изображений. В данной работе осуществляется попытка использовать сверточную нейронная сеть (CNN) для классификации стадии болезни Альцгеймера на основе МРТ головного мозга. Выделяются следующие основные классы (уровни заболевания): NonDementia (отсутствие деменции), VeryMildDementia (ранняя деменция), MildDementia (умеренная деменция), ModerateDementia (тяжелая деменция). Предложенная в работе модель демонстрирует хорошее качество с позиции основных метрик классификации, позволяет с большой точностью определять все стадии заболевания, причем, лучше всего определяется класс VeryMildDemented. Распознавание именно данной стадии заболевания очень важно с точки зрения подбора предупреждающего развитие болезни лечения.
Конвергенция уровней смертности и продолжительности жизни в крупных городах России до и после пандемии
Authors: Ветрова Екатерина Дмитриевна , Калмыкова Наталья Михайловна
Published: June 2024

В статье на данных Федеральной службы государственной статистики анализируются процессы конвергенции в смертности в городах России с населением от 100 тыс. до 1 млн человек в допандемийный период (2012-2019 гг.), во время пандемии COVID-19 (2020 г.) и после ее окончания (2021-2022 гг.). Показано, что наибольшая конвергенция интервальной продолжительности жизни наблюдается в возрастных группах 0-15 и 15-35 лет, а группа 35-65 лет остается наиболее значимым резервом для снижения смертности и дальнейшей конвергенции. Также показано, что пандемия затормозила конвергенцию регионов по уровню смертности, дифференциация ожидаемой продолжительности жизни в возрастном интервале 35-65 лет практические не сокращается с годами, т. е. отстающие города не заимствуют практики городов-лидеров.
Investigation of Freshness and Oxidative Changes of Fried Sardine Marinades with Barberry or Acorn Extracts
Authors: Serpil Kavuşan Hülya , Yüncü-Boyaci Özlem , Can Hilal , Gözde Düz İclal , Karataş Sinem , Serdaroğlu Meltem
Published: June 2024

This study was carried out to investigate the effects of using barberry or acorn extracts in fried sardine marinade formulations. In line with this purpose, sardines were eviscerated, washed, and filleted. Fillets were marinated with a solution containing 4% salt, 1% vinegar, and 0.2% potassium sorbate. After that, four marinated batches were made, namely C (no antioxidant added), B (200 ppm BHT added), BE (barberry extract added-200 ppm gallic acid equivalent (GAE)), and AE (acorn extract added-200 ppm gallic acid equivalent). Marination uptake, chemical composition, pH, colour, oxidation (peroxide value and lipid oxidation), trimethylamine (TMA-N), and sensory analyses were performed at +4 ℃ for 28 days. Acorn extract exhibited higher total phenolic content and pH value than barberry extract. Both barberry and acorn extract contain various bioactive components, especially phenolic acids, flavonoids, and alkaloids. The incorporation of antioxidants did not alter the chemical composition, initial pH and marinade uptake. Barberry extract was responsible for the lowest oxidation on the 14th day of storage. TBARS and TMA-N values of all extract added treatments were within the acceptable limits. Only flavour and general acceptability scores of AE were lower. All treatments were preferred at the same level except for AE treatment.
The effect of high voltage electrical discharge (HVED) treatment on small seed plants
Authors: Lojková Lea , Zec Zrinušić Sanja , Pluháčková Helena , Cerkal Radim , Marček Tihana
Published: June 2024

The High Voltage Electrical Discharge (HVED) is a physical hydropriming method which alters the physicochemical properties of water, creating the plasma activated water (PAW). The mixture of highly reactive ions and molecules can break down the seed dormancy and speed up the growing process. Previous studies presented the promotional role of HVED technology on the germination, growth and polyphenol content. The aim of this study was to explore the effect of HVED technology on germination ability and vitality of three types of seeds with low germination rate. Selected species included carrot (Daucus carota L.), melilot (Melilotus albus Medik.), and mallow (Malva verticillata L.). In carrot and mallow, HVED (20Hz/30s) significantly promoted germination percentage, whilst in melilot seeds, germination was unchanged. HVED treatment enhanced the growth of shoots and roots in both carrot and mallow. In melilot, shorter treatment time of exposure to high voltage (30Hz/10s) resulted in longer shoots and roots. Perspectives of HVED as a method for improvement of germination exist, especially in mellow and carrot, but it is necessary to optimize the process parameters for each type of seed separately.
Structure, health benefits and identification of chokeberry polyphenols
Authors: Buljeta Ivana , Jakobek Lidija , Kenjerić Daniela , Pichler Anita , Šimunović Josip , Kopjar Mirela
Published: June 2024

Polyphenols receive special attention from consumers and researchers due to their proven health benefits. They are present in different plants, and chokeberries are one of the significant polyphenol sources. Polyphenols found in chokeberries belong to the groups of phenolic acids, anthocyanins, proanthocyanidins, flavonols and flavanols. The highest concentration found in chokeberries belongs to proanthocyanidins followed by anthocyanins. The analysis of polyphenols is very demanding due to the great diversity and presence of conjugated forms. So, development of sensitive, rapid, and accurate analytical methods for analysis of polyphenols is very important. Liquid chromatography is a promising technique for polyphenols analysis, especially one equipped with mass spectrometry that gives additional information about molecular mass and structure. In this review, relevant studies conducted on the analysis of chokeberry polyphenols are presented.
Sustainable aquaculture from students’ perspectives
Authors: Krešić Greta , Dujmić Elena , Pleadin Jelka , Liović Nikolina
Published: June 2024

Due to its nutritional value and health benefits, regular consumption of fish should be encouraged at all stages of life. Considering the fact that the majority of the world’s marine fish stocks are being exploited, aquaculture is the only way to ensure an adequate supply. Aquaculture production should be sustainable and it should integrate environmental, social, and economic dimensions. Students, as a valuable segment of consumers, are future decision-makers in society and can contribute to sustainable development as agents of change. In this study, 224 students from the University of Rijeka (68 males and 156 females) with an average age of 21.5±1.4 years were included. The aim of this study was to obtain information about the most important aspects of sustainable aquaculture from their point of view. Descriptive statistics was used to analyse the sample characteristics, while statistical significance difference between males and females was computed using an independent t-test and Pearson’s chi-square test. The obtained results confirmed that the most important features of sustainable aquaculture were: minimal use of hormones and drugs, no environmental pollution, and production close to nature. Female participants consider more important protection of endangered species (p=0.04) and respect for fish welfare (p=0.01), while male participants are much more aware of supporting rural areas (p=0.04) and low technical level in production (p=0.04). Quality also emerged as an important component in an open-ended question, together with environmental factors. Furthermore, there is an opportunity to enhance students’ interest in eco-labels, since it did not receive very high importance among this student group (3.60 ± 1.20 and 3.82 ± 0.90). In the future, nutrition education provided by institutions could be an important tool in preparing future generations for sustainable society.
Influence of harvest location on phenolic composition and antioxidant activity of sea fennel
Authors: Mimica Nina , Generalić Mekinić Ivana , Skroza Danijela , Brzović Petra
Published: June 2024

One of the most widespread Mediterranean halophytes is sea fennel, which is widely used for its nutritional value and beneficial health properties. This study aimed to investigate the differences in phenolic composition and biological properties of sea fennel collected from river shore, estuary, and sea coastal zone, where it was exposed to different salinity levels. The extracts were prepared by microwave-assisted extraction (MAE) and analysed for total phenolics, flavonoids, and tannins, while the content of dominant chlorogenic acid was detected by high-performance liquid chromatography with a diode array detector (HPLC-DAD). Antioxidant activity was tested by the Ferric Reducing Antioxidant Power (FRAP) assay and against two free radicals; Nitric Oxide (NO•) and 2,2-diphenyl-1-picrilhydrazil (DPPH•). The highest content of total phenolics and flavonoids was found in sea fennel collected from the river coast, while the highest concentration of chlorogenic acid (1.64 mg/g) and highest FRAP and DPPH• antioxidant activities were found in the samples growing near brackish water. This study confirmed the influence of a plant`s habitat (salinity level) on its phenolic composition, as well as the influence of an individual compound/phenolic group on the total antioxidant activity of the samples.
RELATIONSHIP BETWEEN PHYSICAL ACTIVITY AND SLEEP QUALITY WITH MUSCLE MASS IN FEMALE MEDICAL STUDENTS
Authors: Yusuf Kevina Nuraini , Bustamam Nurfitri , Faranita Tri , Purwaningastuti Diana Agustini
Published: June 2024

Female medical students tend to have low physical activity levels (PAL) accompanied by a poor sleep quality. This condition could disrupt muscle protein metabolism, resulting in decreased muscle mass at a young age. This study aimed to determine the association between physical activity and sleep quality with muscle mass in female medical students. A cross-sectional study design was conducted on 60 female students according to the criteria selected using stratified random sampling. The study instruments were Tanita Medical Body Composition Analyzer (MC-980MA Plus), Global Physical Activity Questionnaire (GPAQ), and Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI). Study results found that 34 (56,7%) subjects, 23 (38,3%) subjects, and 3 (5%) subjects had low, normal, and high muscle mass respectively.  Physical activity levels (PAL) of 25 (41,7%) subjects were low, 30 (50%) subjects were moderate, and 5 (8,3%) subjects were high. A number of 55 (88,3%) subjects had a poor sleep quality, while the other 7 (11,7%) subjects had a good sleep quality. Multiple regression logistic test showed that PAL had more effects on muscle mass (p = 0,000; OR = 14,056, CI = 3,488-56,637) compared to sleep quality (p = 0,104; OR = 7,680, CI = 0,657-89,726). Therefore, young adults need to exercise regularly and perform sleep hygiene to maintain their muscle mass.
The Roles of Carbohydrate-Electrolyte Solutions in Athlete Hydration Status and Performance : A Narrative Review
Authors: Wahyuni Ervira , Sunardi Diana , Medise Bernie Endyarni
Published: June 2024

Dehydration is prevalent among athletes. Dehydration may cause fluid and electrolyte imbalance and impairment of an athlete physical and cognitive performance. Carbohydrate electrolyte solutions (CES) are often used by athletes as a rehydration fluid because it is claimed to have numerous beneficial effects on hydration status and performance. Studies on the use of carbohydrate-electrolyte solutions showed mixed results. Some studies also highlighted the side effects of carbohydrate-electrolyte solutions on gastrointestinal system. This review aimed to summarize the roles of carbohydrate-electrolyte solutions on hydration status and performance of athletes. The literature review was conducted in the narrative type. Database search was conducted using Pubmed Central search engine. The search terms used were "carbohydrate", "electrolyte", "athlete", "hydration", and "performance". The results show that carbohydrate-electrolyte solutions may prevent dehydration and electrolyte disturbance by increasing water absorptions and retentions. The maintenance of hydration status and the ergogenic effect exerted by carbohydrate can also prevent performance deteriorations. The formulation and administration of carbohydrate-electrolyte solutions must be done with caution and be given at the right timing to reduce side effects, primarily the gastrointestinal discomfort.
Case Report: Rehabilitation and Return to Running Program for Shin Splints Runners.
Authors: Wirananta Dipta Hiqmal , Rahman Farid
Published: June 2024

Shin splints, also known as medial tibial stress syndrome, is an overuse injury often caused by running. This injury occurs more often in women than men and is the third most common injury in runners. Research on rehabilitation and training plans to return to running after shin splint injuries, especially to return to exercise phase, has not been extensively researched. The aim of this article was to study the training to return to running and physiotherapy management in rehabilitation programs for amateur runners experiencing shin splints in the return to exercise phase. A male amateur runner who met the requirements, including had completed a long distance run (at least 21 km) and experienced shin splints in the return to exercise phase, was the subject of this case report study. The patient did not have any new complaints or specific complications, especially after starting an exercise program. On the contrary, the patient progress improved over time. Based on research findings, an amateur runner with complaints of shin splints in the superolateral third of the tibia, in the return to exercise phase, gained a benefit from the therapeutic intervention in the form of an exercise and rehabilitation program based on the FITT concept. The program includes a variety of training components, including strengthening, plyometrics, and running, and can also improve performance.
Risk Factors for Neck Functional Ability in Esports Players
Authors: Andriawan Wahyu , Rahman Farid
Published: June 2024

The public's interest in the world of esports is increasing, both nationally and internationally. The current generation's participation, along with the government's support through prestigious competitions, is producing promising talents. The ambition to compete in esports games has caught the attention of researchers, as the process of engaging the body's functions can lead to physical problems that affect performance. Musculoskeletal disorders that occur involve the accumulation of various factors, which are considered disruptive to players. The highest reported prevalence of complaints is in the neck region, with varying levels of pain. The aim of this study is to determine the relationship and influence of age, gender, player type, duration of play, length of participation, and stress levels on the functional ability of esports players' necks. Through observational analytical research with a cross-sectional approach, researchers analyzed statistically to find the relationship and influence. The results showed that gender and stress level variables have a weak relationship and influence on the occurrence of neck disability. Meanwhile, the player type, age, duration of play, and length of participation variables do not seem to correlate with the functional ability of the neck.  Further research is needed on the effect of stress levels experienced by individuals that affect their physical performance in performing functional activities in the field of esports.