bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
Application of mathematical and statistical methods of research to analyze the opinion of residents about the organization of urban parking space on the example of the city of Volgograd
Authors: Огар Т.П. , Крушель Е.Г. , Степанченко И.В. , Панфилов А.Э. , Харитонов И.М.
Published: July 2024

Статья посвящена выявлению закономерностей формирования параметров спроса на парковочное пространство в районе N г. Волгограда, которые позволят улучшить организацию парковочного пространства в этом районе. Проведен социологический опрос жителей города, направленного на выявление общественного мнения по вопросам использования и работы парковочного пространства на отдельных территориях района N. Проведена первичная обработка результатов обследования, по результатам которой получены основные выводы по наиболее важным вопросам анкеты. Проведен анализ ответов респондентов с применением математико-статистических методов исследования. Предварительно все данные, полученные в ходе проведения опроса, были нормализованы. Произведена кластеризация ответов респондентов на все вопросы, которая позволила разделить всех участников опроса на два кластера. Для подтверждения наличия линейной связи между различными вопросами анкеты был проведен корреляционный анализ данных, полученных в ходе опроса. Взаимосвязь между различными парами вопросов проверялась посредством проведения регрессионного анализа данных. Корреляционный и регрессионный анализы проводились каждого из полученных кластеров отдельно для повышения точности оценки взаимосвязей между регрессионными переменными. По результатам математико-статистического анализа выявлена зависимость между ответами респондентов на различные вопросы анкеты.

The article is focused on identifying patterns of formation of parameters of demand for Parking space in the district N of Volgograd, which will improve the organization of parking space in this area. A sociological survey of city residents aimed at identifying public opinion on the use and operation of Parking space in certain areas of the district was conducted. The initial processing of the survey results was carried out, which resulted in the main conclusions on the most important questions of the questionnaire. The analysis of respondents ' responses using mathematical and statistical research methods was carried out. Previously, all data obtained during the survey was normalized. Clustering of respondents ' responses to all questions was performed, which allowed dividing all survey participants into two clusters. To confirm that there is a linear relationship between the various questionnaire questions, a correlation analysis of the data obtained during the survey was performed. The relationship between different pairs of questions was checked by performing regression analysis of the data. Correlation and regression analyses were performed for each of the obtained clusters separately to improve the accuracy of estimating the relationships between regression variables. According to the results of mathematical and statistical analysis, the dependence between the responses of respondents to various questionnaire questions was revealed.
A model for evaluating the resonance of an event based on the analysis of information posted in the youtube.com
Authors: Сазонов М.А. , Волков И.Ю. , Перелыгин И.В.
Published: July 2024

В статье рассматривается актуальная задача оценивания степени резонансности события на основе исследования соответствующих видеороликов и комментариев к ним, размещаемых на сервисе youtube.com. Исследования проводились с целью своевременного и обоснованного выявления событий, имеющих признаки общественного резонанса. Для достижения поставленной цели рассмотрено понятие общественного резонанса и механизмы развития этого явления. На основе анализа способов и подходов к оцениванию общественного мнения разработана модель оценивания резонансности события. В ее основе заложено измерение угла наклона касательной к графику распределения количества комментариев в единицу времени относительно оси абсцисс. Для выбора корректного способа измерения угла наклона касательной проведен анализ методов аппроксимации и выбрана интерполяция кубическими сплайнами. На основе предложенного подхода разработано программное обеспечение, позволяющее осуществлять сбор данных ораспределении количества комментариев во времени, построение аппроксимированного графика и измерение угла наклона касательной в любой точке графика для поиска максимального значения. Использование представленного в статье подхода позволяет в автоматическом режиме выявлять наиболее резонансные события, содержание которых хранится в видео формате на видеохостингах, имеющих функциюсвободного размещения комментариев.

The article deals with the actual problem of assessing the degree of resonance of an event based on the study of relevant videos and comments to them posted on the service youtube.com. The research was conducted with the aim of timely and reasonable identification of events that have signs of public resonance. To achieve this goal, the concept of public response and the mechanisms of development of this phenomenon are considered. Based on the analysis of methods and approaches to assessing public opinion, a model for assessing the resonance of an event has been developed. It is based on measuring the angle of inclination of the tangent to the graph of the distribution of the number of comments in time relative to the abscissa axis. To measure the slope of the tangent, cubic spline interpolation is selected. Based on the proposed approach, software has been developed to collect data on the distribution of the number of comments over time. It also builds an approximated graph and measures the slope of the tangent at any point on the graph to find the maximum value. Using the approach presented in the article, you can automatically identify the most resonant events, the content of which is presented in video format on video hosting sites. It is assumed that comments on them can be freely posted.
Mathematical models of data transmission process in telecommunication networks with control operations
Authors: Перепелкин Д.А. , Нгуен А.З. , Фам А.М.
Published: July 2024

Целью настоящей работы является разработка математического обеспечения проектирования процесса передачи данных на основе метода коммутации пакетов с учетом контрольных операций, определяющихся функциональной зависимостью времени передачи пакетов в телекоммуникационных сетях. На основе метода коммутации пакетов передаваемое сообщение в узле отправителя разбивается на некоторые пакеты, передающиеся по некоторым маршрутам к узлу получателя. На каждом маршруте добавляются контрольные операции передаваемых пакетов и обратные сообщения или квитанции (контроль правильности передаваемых пакетов на маршрутах). Время контрольных операций определяется функциональной зависимостью случайных величин времени передачи пакета соответствующих маршрутов. Для получения распределения времени передачи контрольных сообщений и распределения времени на каждом маршруте предложено использовать теорию вычетов. На основе математических выражений предложена методика нахождения распределения времени начала сборки пакетов на узле получателя как максимальной из нескольких случайных величин времени передачи данных. Полученная плотность распределения времени передачи данных в сетях позволяет рассчитать функцию распределения времени сборки пакетов в узле получателя.

The purpose of this work is to develop mathematical support for the design of the data transmission process based on the packet switching method, taking into account control operations determined by the functional dependence of the packet transmission time in telecommunication networks. Based on the packet switching method, the transmitted message at the source node was split into some packets that are transmitted along some routes to the destination node. On each route, control operations of transmitted packets and return messages or receipts (control of the correctness of transmitted packets on routes) were added. The time of control operations was determined by the functional dependence of the random variables of the packet transmission time of the corresponding routes. To obtain the distribution of the transmission time of control messages and the distribution of time on each route, it was proposed to use the theory of residues. On the basis of mathematical expressions, a method is proposed for finding the distribution of the start time of packet assembly at the recipient's node as the maximum of several random variables of the data transmission time. The obtained distribution density of data transmission time in networks allows calculating the distribution function of the packet assembly time at the receiver's node.
Multicriteria choice modeling of a variant of the logistic process management structure in the organizational system
Authors: Борзова А.С. , Львович Я.Е. , Муха В.В.
Published: July 2024

В статье исследуется формализованное описание выбора варианта структуры цифрового управления логистическим процессом в организационной системе. Рассматривается три типа структур взаимодействия цифровых платформ управляющего центра и компонентов логистического процесса: централизованная, децентрализованная, кластерная. Каждый вариант структуры соответствует определенной степени децентрализации цифрового управления и характеризуется достигнутыми значениями экономических, временных и надежностных показателей. Отмечено, что в этом случае задача выбора представляется многокритериальной. Принятие решения об оптимальном варианте структуры цифрового управления требует перехода к интегральному оцениванию на множестве показателей. Предлагается вместо априорной оценки экспертами весовых коэффициентов интегральной оценки ввести адаптивную схему диалога с экспертами, позволяющую построить итерационный алгоритм с тремя уровнями вопросно-ответного процесса диалога с экспертом. Формализация мнений с использованием знаковых характеристик и лингвистических переменных позволяет осуществить адаптивную настройку весовых коэффициентов интегральной оценки с использованием рандомизированной схемы организации диалога с экспертом. Окончательный выбор варианта структуры цифрового управления осуществляется по завершению итерационного процесса и перехода к сглаженной интегральной функции.

The article examines a formalized choice description of a structural variant of digital management of the logistics process in the organizational system. Three types of interaction structures between digital platforms of the control center and components of the logistics process are considered: centralized, decentralized, and cluster. Each structural variant corresponds to a certain degree of decentralization of digital management and is characterized by the achieved values of economic, time, and reliability indicators. It is shown that in this case, the selection problem is multicriterial. Deciding on the optimal variant of the digital control structure requires a transition to integrated assessment on a set of indicators. It is proposed to introduce an adaptive scheme of dialogue with experts, which allows constructing an iterative algorithm with three levels of the question-answer process of dialogue with an expert, instead of a priori assessment by experts of the integrated assessment weighting coefficients. Formalization of opinions using sign characteristics and linguistic variables allows for adaptive adjustment of the integral assessment weights using a randomized scheme for organizing a dialogue with an expert. The final choice of a structural variant of digital control is carried out upon iterative process completion and transition to a smoothed integral function.
Radar system power output amplifier development
Authors: Коновалова В.С. , Сергеев А.А.
Published: July 2024

В настоящее время во всех странах уделяется самое серьезное внимание безопасности воздушных перелетов, что вызвано повышением объемов перевозок, обновлением авиапарка и смену поколений специалистов, обслуживающих и разрабатывающих новую авиационную технику. Одним из важнейших элементов обеспечения безопасности является работа системы бортового радиоэлектронного оборудования, предназначенного для обнаружения разнообразных объектов. В данной статье рассматривается разработка одного из элементов данной системы – усилителя мощности импульсной радиолокационной системы с заданными параметрами входной и выходной мощности (Pвых = 1 кВт, при Pвх = 1 Вт). Снижение количества каскадов усиления, а соответственно и минимизация стоимости устройства, достигается за счет использования при проектировании усилителя мощности связки металл-окись-полупроводниковых и биполярных транзисторов. При разработке принципиальной электрической схемы, кроме требований по мощности, также учитывались стоимостные и массогабаритные показатели конструктивных элементов. Для рассчитанного усилителя мощности разработана принципиальная схема, произведен выбор элементной базы, обоснован и осуществлен выбор подложки печатной платы, произведен расчет согласующих цепей и разработана конструкция усилителя мощности. Предложенная конструкция полностью обеспечивает требуемые показатели сигнала на выходе.

The possibility of a power amplifier development for a pulsed radar system with specified input and output power parameters (Pin = 1 kW, with Pout = 1 W) is considered. Reducing the number of amplification stages and consequently minimizing the cost of the device is achieved by using a bunch of metal-oxide-semiconductor and bipolar transistors in the design of the power amplifier. When developing the basic electrical circuit, in addition to the power requirements, the cost, weight, and structural elements size indicators were also taken into account. For the calculated power amplifier, a schematic diagram was developed, the element base was selected, the printed circuit board substrate was selected, the matching circuits were calculated, and the power amplifier design was developed. The proposed design fully provides the required output signal parameters.
Explainable artificial intelligence and methods for interpreting results
Authors: Шевская Н.В.
Published: July 2024

Системы искусственного интеллекта используются во многих сферах обеспечения жизни человека, будь то, например, финансы или медицина. С каждым годом интеллектуальные системы обрабатывают все больше и больше данных и принимают все больше и больше решений. Эти решения оказывают большее влияние на судьбы людей. Краеугольным камнем становится недоверие к полностью нечеловеческим, автономным системам искусственного интеллекта. Ключ недоверия кроется в непонимании того, почему интеллектуальные системы принимают то или иное решение, исходя из каких убеждений такие системы действуют (и есть ли у них свои собственные убеждения или только те, что им передали разработчики). Для решения проблемы «недоверия» к таким системам стали применять методы объяснимого искусственного интеллекта. В этой статье представлен краткий обзор методов, получивших наибольшую популярность в академической среде (методы PDP, SHAP, LIME, DeepLIFT, permutation importance, ICE plots). На примере практических упражнений продемонстрирована легкость применения методов PDP и SHAP, а также удобство «чтения» графических результатов работы этих методов, которые объясняют построенные дерево решений и случайный лес на примере небольшого набора данных о продажах.

Artificial intelligence systems are used in many areas of human life support, for example, finance or medicine. Every year intelligent systems process more and more data and make more and more decisions. All these decisions have an increasing impact on the fate of people. The cornerstone is a distrust of completely non-human, autonomous artificial intelligence systems. The key to not believing lies in the misunderstanding of why intelligent systems make this or that decision, based on what beliefs such systems operate (and whether they have their views or only those given them by the developers). The methods of explainable artificial intelligence have been used to solve the problem of distrust in such systems. This article provides a brief overview of the most popular technics in the academic environment, such as PDP, SHAP, LIME, DeepLIFT, permutation importance, ICE plots. Practical exercises demonstrate the ease of application of PDP and SHAP methods, as well as the convenience of "reading" the graphical results of these methods, which explain the constructed decision tree model and random forest model on the example of a small set of sales data
Optimization of the work distribution process for managing activities in IT companies using machine learning
Authors: Корчагин С.Г. , Львович Я.Е.
Published: July 2024

Целью данной работы является оптимизация процесса распределения работ при управлении командной деятельностью в IT-компаниях с использованием алгоритмов машинного обучения, позволяющая снизить нагрузку на ключевого члена команды – менеджера, который является scrum-мастером. Рассматривается управление командой в scrumпо модели Такмана с выделением 5 стадий развития: формирование, конфликтная, нормирующая, исполнительная, расставание. Для увеличения времени на микро-менеджмент внутри команды предложено автоматизировать рутинные процессы с использованием оптимизационного подхода. Показано, что наиболее времязатратной частью данного процесса является определение типа задач. Для этого необходимо детализировать техническое задание, отнести его компоненты (задачи) к определенному типу и поручить выполнение разработчику, который за самое короткое время достигнет требуемого результата. Рассмотрена структура оптимизационной модели распределения задач между разработчиками. Обосновано, что для формирования параметров критерия оптимизации требуется предварительная классификация этих задач по категориям с учетом возможностей членов команды. Обоснован выбор сверточной нейронной сети и применения машинного обучения для решения задачи классификации. В качестве исходных данных при обучении сети на начальных стадиях развития команды предлагается использовать тексты тестовых заданий и их распределение по категориям проектных задач.

This work aims to optimize the task distribution process when working in an IT company using machine learning algorithms, which intends to reduce the load on the key team member - the manager, who is the Scrum Master. We consider a team in scrum according to the Takman model, highlighting five stages of development: formation, conflict, normalizing, executive, separation. To increase the time for micro-management within the team, it is proposed to automate routine processes using an optimization approach. It is shown that the most time-consuming part of this definition is the definition of the type of tasks. It is necessary to define the terms of reference, assign its components - tasks - to a specific type and entrust the implementation to the developer who will achieve the required result in the shortest possible time to do this. The structure of the optimization model for the distribution of tasks between developers is considered. Preliminary classification of tasks by category is required, taking into account the capabilities of the team members. The choice of a convolutional neural network and the use of deep machine learning for solving the classification problem has been substantiated. As the initial data when training the network at the initial stages of team development, it is proposed to use the texts of test tasks and their distribution by categories of project tasks.
Gas stock amount regression analysis based approach to solving the gas balance problem
Authors: Лашманова Н.В. , Петрова А.К. , Синица А.М.
Published: July 2024

В работе рассматривается технологический процесс учета расхода газа в газотранспортной системе. Одной из проблем системы учета является небаланс газа, возникающий вследствие влияния множества изменяющихся величин, в том числе таких, как нелинейно зависимые характеристики рабочей среды (природного газа), оборудования, трубопровода и окружающей среды. Одной из составляющих небаланса является величина запаса газа в магистральном трубопроводе, на которую, в числе прочих факторов, влияет температура грунта на глубине заложения газопровода, обновляющаяся ежемесячно по статистическим данным. В работе предложен подход к расчету величины запаса на основе значений температуры грунта, обновляющихся в режиме реального времени, а также предложено прогнозирование величины запаса газа в трубопроводе с применением регрессионного анализа; использованы различные методы машинного обучения с использованием среды Matlab, осуществлено сравнение результатов регрессии на основе применения этих методов, выявлены наиболее значимые при расчете запаса газа параметры, применена кластеризация для определения знака величины запаса газа в трубопроводе. Современный математический аппарат и вычислительные средства могут быть использованы с целью разработки программного обеспечения и последующей интеграцией в комплексных вычислительных системах.

This paper is concerned with the technological process of accounting for gas consumption in the gas transmission system. Among the problems of the metering system is the gas imbalance (imbalance) arising from the influence of many changing quantities such as nonlinearly dependent characteristics of the working medium (natural gas), equipment, pipelines and the environment. One of the imbalance components is the amount of gas in the main pipeline, which, among other factors, is influenced by the soil temperature at the depth of the gas pipeline, which is updated monthly according to statistical data. The paper proposes an approach to calculating the value of the reserve based on the soil temperature, which is updated daily, and also proposes forecasting the value of the gas reserve in the pipeline using regression analysis; various machine learning methods were utilized using the Matlab environment, the regression results were compared based on the application of these methods, the most significant parameters in calculating the gas reserve were identified, clustering was applied to determine the sign of the gas reserve in the pipeline. Modern mathematical apparatus and computing facilities can be used for software development and with subsequent integration into complex computing systems.
Hybrid neuroevolution as a way to train neural networks by the example to solve the maze problem
Authors: Березина В.А. , Мезенцева О.С.
Published: July 2024

В данном исследовании нейронная сеть, обученная гибридной нейроэволюцией, решает задачу поиска пути в лабиринте. Гибридная нейроэволюция сочетает в себе дифференциальную эволюцию с поиском новинок. Поиск новинок – это относительно недавний подход к обучению нейронных сетей, который фокусируется на поиске нового поведения, а не лучшего, с точки зрения целевой функции. Новизна недолговечна в том смысле, что ничто не остается новым бесконечно. Алгоритмы, которые сохраняют лучшие решения, сталкиваются с проблемой, заключающейся в том, что оценки новизны этих архивных решений не будут меняться от поколения к поколению. Данное исследование направлено на решение этой проблемы, предлагая два метода корректировки оценок новизны решений: деструкция новизны и актуализация оценок новизны. Деструкция новизны позволяет уменьшать новизну со временем, тем самым помогая алгоритму поиска развиваться, в то время как актуализация оценок новизны обновляет новизну этих решений в каждом поколении. При тестировании на проблеме навигации в лабиринте было замечено, что деструкция новизны и обновление оценок новизны сходятся быстрее, чем только стандартный поиск по целевой функции и поиск новинок. Ключевые слова: нейроэволюция, нейронные сети, лабиринт, поиск новинок, дифференциальная эволюция.

In this research, a neural network trained by hybrid neuroevolution solves the maze problem. Hybrid neuroevolution combines differential evolution with the novelty search. The novelty search is a relatively recent approach to training neural networks that focuses on finding new behaviors rather than on the best solutions of fitness function. Novelty is short-lived in the sense that nothing remains new indefinitely. Algorithms that preserve the best solutions face the problem of novelty estimates for these archival solutions not changing from generation to generation. This article aims to address this issue by proposing two methods for adjusting estimates of the solutions novelty: novelty destruction and actualization of novelty rates. The novelty destruction allows novelty to diminish over time, thereby allowing the search algorithm to evolve, while the actualization of novelty rates updates the novelty of these solutions in each generation. When testing by the problem of navigation in the maze, it was noticed that the novelty destruction and the actualization of novelty rates converged faster than just the standard search by objective function and novelty search.
Finding lexicographically maximin strategies of one of the players in a two-person noncooperative game that models a process of purchasing protection means for a computer system
Authors: Сушкин В.В.
Published: July 2024

В статье рассматривается бескоалиционная игра двух лиц, моделирующая процесс закупки средств защиты для компьютерной системы. Одним из игроков в этой игре является сторона, ответственная за обеспечение безопасности данной системы. Обладая определенным объемом денежных средств, которые могут быть потрачены на приобретение средств защиты, данная сторона определяет, какие именно из этих средств следует приобретать. Действиями другого игрока (а это внешний мир по отношению к компьютерной системе) являются реализуемые через сеть атаки на компьютерную систему. Для каждого из средств защиты, которые могут быть приобретены, а также для каждого из типов атак, которые могут быть использованы при нападении на компьютерную систему, известной является вероятность, с которой атака будет отражена средством защиты. Выбирая средства защиты, сторона, ответственная за безопасность, стремится к минимизации общих потерь, включающих в себя, во-первых, стоимость закупаемых средств защиты, а во-вторых, ущерб, ожидаемый от применения другой стороной атак на компьютерную систему. Проводится исследование принципа оптимальности, реализациями которого являются лексикографически максиминные стратегии игрока, представляющего собой сторону, ответственную за обеспечение безопасности системы. Результатом данного исследования являются утверждения, определяющие способ отыскания всех лексикографически максиминных стратегий указанного игрока.

A two-person noncooperative game that models a process of purchasing protection means for a computer system is considered. One of the players in this game is a party responsible for the security of the system. Having a certain amount of money that can be spent on the purchase of the protection means this party determines which of these funds should be purchased. Attacks on the computer system implemented via the network (and it's the external world in relation to the computer system) are the actions of the other player. For each of the protection means that can be purchased as well as for each of the types of attacks that can be used in an assault on the computer system, a probability that the attack will be repelled by the protection mean is known. By choosing the protection means, a party responsible for the security seeks to minimize overall losses which include, firstly, a cost of the purchased protection means and, secondly, a damage expected from the use of the attacks on the computer system by the other party. A study of an optimality principle implementations that appear as lexicographically maximin strategies of a player which is a party responsible for ensuring the security of the system is carried out. A result of this study are statements that determine a method of finding all lexicographically maximin strategies of the specified player.
Structuring the optimization modeling of the personnel adaptation process to digital management in organizational systems
Authors: Львович К.И. , Преображенский А.П.
Published: July 2024

В статье рассматривается задача структуризации оптимизационного моделирования процесса адаптации персонала к цифровому управлению в организационных системах. С этой целью реализация предложенной структурной схемы цифрового управления исследуется в рамках требований к эффективности, качеству и надежности человеко-машинной системы. Дано определение оптимизационного моделирования процесса адаптации персонала к инновационной деятельности. Показана необходимость учета ряда признаков, связанных как с особенностями цифрового управления, так и структуры подготовки персонала. Особое внимание уделено процессу командной адаптации персонала с использованием концепции Aggile. С учетом выделенных признаков проведена структуризация исходных данных и предложен характер их преобразования для выбора оптимального варианта управляемого процесса адаптации персонала к деятельности в условиях цифрового управления организационной системой. Этапы структуризации формализованы с позиций теории нумераций путем решения задачи нахождения главной вычислимой нумерации на множестве морфизмов, построенных на исходных нумерационных множествах. Все этапы нумерационной структуризации и преобразования объединены в рамках единой схемы оптимизационного моделирования процесса адаптации персонала к инновационной деятельности.

The paper discusses the problem of structuring the optimization modeling of the adaptation process of personnel to digital management in organizational systems. The implementation of the proposed block diagram of digital control is investigated within the framework of the requirements for the efficiency, quality, and reliability of a man-machine system. The definition of optimization modeling of the process of adaptation of personnel to innovative activities is given. The necessity of considering several signs associated with both the features of digital control and the structure of personnel training is shown. Particular attention is paid to the process of team adaptation of personnel using the Agile concept. With allowance for the selected features, the structuring of the initial data was carried out, and the nature of their transformation was proposed to define the optimal variant of the controlled process of adaptation of personnel to activities in the context of digital management of the organizational system. The structuring stages are formalized from the position of the numbering theory by the problem solving of finding the main computable numbering on the set of morphisms built on the original numbering sets. All stages of numbering structuring and transformation are combined within a single optimization modeling scheme for the personnel adaptation to the innovation process.
Optimized double kriging algorithm for the geological environment parameters modeling
Authors: Шестаков В.В. , Гергет О.М.
Published: July 2024

Параметры геологической среды имеют широкое применение при разведке и исследовании углеводородных месторождений. Они хранят в себе информацию о физических характеристиках горных пород, местоположении коллекторов и границах разделения пластов. Численные значения рассматриваемых параметров получают путем проведения геофизических исследований скважин (ГИС) либо путем пересчета уже имеющихся каротажных кривых на основании известных петрофизических закономерностей. Поскольку ГИС могут быть проведены лишь при условии наличия пробуренной скважины, параметры среды зачастую известны лишь в небольшом околоскважинном пространстве. Это делает актуальной задачу прогноза параметров среды в пределах всего месторождения. Существующие методы решения данной задачи условно можно разделить на две группы: использующие только данные ГИС и комплексно использующие данные 3Dсейсморазведки и ГИС. Первая группа эффективна при наличии густой сетки скважинных измерений. Вторая группа показывает лучшие результаты в условиях редкой нерегулярной сетки, однако требует наличия сейсмических данных в пределах всего исследуемого месторождения. В работе приводятся описание нового метода прогноза параметров геологической среды, базирующегося на совместном использовании данных, ГИС и 3D сейсморазведки, алгоритмическая реализация нового метода и рассматриваются способы оптимизации алгоритмической реализации.

The geological environment parameters are widely used in hydrocarbon deposits exploration and study. They store information about the rocks' physical characteristics, the location of the reservoirs, the boundaries of the separation of the layers, etc. The numerical values of the parameters under consideration are obtained by conducting geophysical well logging (GWL) or recalculating existing logging curves based on known petrophysical laws. Because GWL can be carried out only if a drilled well exists, the environment parameters are often known only in a small near-wellbore space. That makes predicting the geological environment parameters within the entire field relevant. The existing methods for solving this task can be conditionally divided into two groups: using only GWL data; complexly using 3D seismic and GWL data. The first group is impactful when a dense grid of downhole measurements presents. The second group shows the best results in a sparse irregular grid. However, it requires seismic data availability within the entire studied field. This paper describes a new method for predicting geological environment parameters based on the GWL data and 3D seismic prospecting combined use. The study also provides an algorithmic implementation of the new procedure. Methods for optimizing algorithmic implementation are considered.
Information support in scientific paper preparation management on the basis of intelligent review analysis
Authors: Латыпова В.А.
Published: July 2024

Интеллектуальные технологии активно проникают в различные сферы деятельности. На некоторых этапах процесса управления подготовкой научных статей также начинают использоваться данные технологии для организации информационной поддержки рецензентам и редакторам научных журналов для снижения их трудозатрат, а также ускорения процедуры публикации научных статей. Однако инструменты, реализующие интеллектуальные технологии, в основном применяются в крупных научных издательствах. Это связано с тем, что использование данных инструментов требует большого потребления вычислительных ресурсов в процессе их работы, что влечет за собой необходимость наличия приемлемого технического обеспечения и больших финансовых затрат. По этой причине для большей части других научных журналов в настоящий момент применение интеллектуальных технологий является ограниченным. Для решения данной проблемы в статье предлагается подход к информационной поддержке принятия решений при управлении подготовкой научных статей с применением интеллектуального анализа рецензий. Апробация предложенного подхода к информационной поддержке в научно-издательском центре «Аэтерна» на примере управления подготовкой научных статей в журналах «Академическая публицистика» и «Инновационная наука», подтвердила эффективность предлагаемого подхода.

Intelligent technologies are actively entering different fields of activity. These technologies are also beginning to be utilized at certain stages of scientific paper preparation management process to organize information support for peer reviewers and editors of the academic journals for the purpose of reducing their labour costs and accelerating the procedure of paper publication. However, tools, implementing intelligent technologies, are mostly used in major publishing houses due to the fact that their application requires strong computing resource consumption in their work. This entails the need for appropriate hardware and large financial expenditure. For that reason, the employment of intelligent technologies is nowadays limited for most of other academic journals. To deal with this problem, an approach to decision-making information support in scientific paper preparation management on the basis of intelligent review analysis is suggested in this article. The testing of the proposed measure to information support at the Aeterna Research and Publication Centre has proven its effectiveness by the example of paper preparation management in Academicheskaya publitsistika (Academic Publicism) and Innovatsionnaya nauka (Innovative Science) Journals.
Processing of multi-band images based on matrix devices with charge coupling
Authors: Ветров А.Н. , Потлов А.Ю. , Фролов С.В. , Судаков Д.Е.
Published: July 2024

В статье рассматривается и обосновывается принцип совмещения и обработки разнодиапазонных изображений на базе матричных приборов с зарядовой связью. Разработанный принцип предлагается как альтернатива программной реализации задачи совмещения и обработки разнодиапазонных изображений. Проведен анализ существующих методов совмещения разнодиапазонных изображений и обоснована недостаточность этих методов в плане повышения информативности результирующего изображения. Рассмотрен метод совмещения и обработки изображений с целью повышения информативности, реализуемый цифровыми методами. Обоснована возможность и перспективность реализации указанной задачи на базе дискретно-аналоговых систем, а именно базе матричных приборов с зарядовой связью. Предложен принцип двухэтапного воздействия на зарядовые пакеты, формирующие пиксели изображений в матричных приборах с зарядовой связью с целью их деления в заданных пропорциях, указанных в цифровом методе, и внедрения нужных частей деления в соседние запоминающие ячейки. Показана простота реализации процедуры деления и перемещения частей зарядовых пакетов посредством перемены напряжений на фазных шинах матричного прибора с зарядовой связью. Аналитически определена передаточная характеристика матричного прибора с зарядовой связью в предложенном режиме. Определен коэффициент прямоугольности передаточной характеристики.

The article discusses and substantiates the principle of multi-range images combining and processing based on matrix devices with charge coupling. The developed principle is proposed as an alternative to the software implementation of the task of multi-range images combining and processing. The analysis of existing methods of combining multi-range images is carried out and the insufficiency of these methods in terms of increasing the resulting image information content is confirmed. The method for images combining and processing with a view to enhancing the information content, which is performed by means of digital methods, is considered. The possibility and prospects of the specified problem employment with the aid of discrete-analog systems, namely, the basis of matrix devices with charge coupled, have been affirmed. The principle of a two-stage impact on charge packets, which form image pixels in matrix devices with charge-coupled devices, is suggested with the aim of dividing them in specified proportions, indicated in the digital method, and introducing the necessary division parts into adjacent storage cells. The application simplicity of the procedure for dividing and moving parts of the charge packets by changing the voltages on the phase buses of the matrix device with charge coupling is shown. The transfer characteristic of the charge coupled matrix device in the outlined mode is determined analytically. The coefficient of the transfer characteristic squareness is ascertained.
A training device for the analysis of anomaly detection methods based on machine learning theory
Authors: Греков М.М.
Published: July 2024

На сегодняшний день актуальной задачей является своевременное выявление новых вредоносных воздействий на компьютерные сети. В связи с этим необходимо развитие методов обнаружения аномалий, которые позволяют выявлять неизвестные атаки. В работе представлена модель учебного стенда для анализа методов обнаружения аномалий на основе теории машинного обучения. Разработана модель генерации наборов данных с характеристиками реального сетевого трафика с помощью генеративно-состязательной нейронной сети. Генерируемый набор данных может применяться при обучении и тестировании моделей обнаружения, при этом выборка повторяет особенности реальной сети, что повышает эффективность детектирования аномалий. В учебном стенде также могут применяться общедоступные наборы данных: NSL-KDD, CICIDS2017. В качестве методов обучения используются машина опорных векторов, k-ближайших соседей, наивный Байес, логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес, k-средних, а также реализована многослойная нейронная сеть на основе библиотеки PyTorch. Учебный стенд позволяет упростить процесс анализа методов машинного обучения, применяемых для получения моделей обнаружения аномалий. Разработанный программный продукт позволяет не только осуществлять обучение и тестирование на основе общедоступных наборов данных, но и реализует возможность сбора сетевого трафика и дополнения его сгенерированными данными с характеристиками реального трафика.

Nowadays, the timely detection of new malicious attacks on computer networks appears to be a relevant issue. In this regard, it is necessary to develop anomaly detection methods that enable the identification of unknown attacks. The paper presents a model of a training device for analyzing anomaly detection methods in reliance on machine learning theory. A model has been developed for generating datasets with characteristics of real network traffic by means of a generative adversarial neural network. The generated dataset can be employed to train and test detection models while the sample emulates the features of a real network, which increases the efficiency of anomaly detection. The training device can also use publicly available datasets: NSL-KDD, CICIDS2017. Support vector machine, k-nearest neighbors, naive Bayes, logistic regression, decision trees, random forest, k-means are utilized as training methods, and a multilayer neural network, based on the PyTorch library, is implemented. The training device simplifies the process of analyzing machine learning methods, applied to obtain anomaly detection models. The developed software product facilitates not only training and testing with the aid of publicly available datasets, but also provides the ability to collect network traffic and supplements it with generated data with the characteristics of real traffic.
Algorithmization of repeated query optimization in cloud databases with the aid of computer training
Authors: АльМусави О.А.Р. , Кравец О.Я.
Published: July 2024

В облачных средах конфигурация оборудования, использование данных, и распределение рабочей нагрузки постоянно меняются. Эти изменения затрудняют оптимизатору запросов системы управления облачными базами данных подобрать оптимальный план выполнения запроса (QEP). Чтобы оптимизировать запрос с более точной оценкой затрат, в литературе было предложено во время выполнения запроса осуществлять повторную оптимизацию запроса. Тем не менее, некоторые из этих оптимизаций не могут обеспечить прирост производительности с точки зрения времени ответа на запрос или денежных затрат, которые являются двумя целями оптимизации для облачных баз данных, и могут оказывать негативное влияние на производительность из-за накладных расходов. Это поднимает вопрос о том, как определить, когда оптимизация выгодна. Целью исследования является разработка метода повторной оптимизации запросов, который использует компьютерное обучение.Ключевая идея алгоритма заключается в использовании прошлых выполнений запросов, чтобы научиться прогнозировать эффективность повторной оптимизации запросов, и делается это с целью помочь оптимизатору запросов избежать ненужной повторной оптимизации запросов для будущих запросов. Метод осуществляет запрос поэтапно, используя модель компьютерного обучения, для прогнозирования того, будет ли повторная оптимизация запроса полезной после выполнения этапа, и вызывает оптимизатор запросов для автоматического выполнения повторной оптимизации. Предстоит экспериментальная оценка эффективности.

In cloud environments, hardware configuration, data usage, and workload distribution are constantly changing. These changes make it difficult for the query optimizer of the cloud database management system to choose the optimal query execution plan (QEP). In scientific literature, it was proposed to re-optimize the query during its execution for the purpose of optimizing it with a more accurate cost estimate. However, some of these optimizations cannot provide performance gains in terms of query response time or monetary costs, which are the two optimization goals for cloud databases, and may have a negative impact on performance due to overhead. This raises the question of how to determine when the optimization is efficient. The aim of the study is to develop a method of repeated query optimization that uses computer training. The key idea of the algorithm is to employ past query executions to learn how to predict the effectiveness of query re-optimization, and this is done in order to help the query optimizer avoid unnecessary re-optimization of queries for future ones. The method runs the query step-by-step, utilizing a computer training model, to predict whether re-optimization of the query will be useful after the stage is completed, and calls the query optimizer to automatically perform re-optimization. An experimental evaluation of the effectiveness is to be carried out.
Modified Elman neural network with dynamic learning rate for tracking and motion prediction of a nonholonomic three-wheeled mobile robot
Authors: Березина В.А. , Мезенцева О.С. , Мезенцев Д.В.
Published: July 2024

В статье предлагается отслеживать и прогнозировать траекторию движения автономного неголономного трехколесного мобильного робота с помощью модифицированной нейронной сети Элмана. Предлагается алгоритм расчета показателя обучения нейронной сети, который способствует повышению эффективности и скорости обучения, а также снижает количество итераций, необходимых для обучения. Модифицированный алгоритм Элмана с динамическим показателем обучения сравнивается с классической нейронной сетью Элмана и PSO-алгоритмом. Обучение нейронной сети оценивается по двум критериям: количество итераций, необходимых для обучения, и среднее время обучения. Помимо этого, проверяется отклонение от заданной траектории движения: движения по прямой, по квадрату и по окружности для каждого алгоритма. Результаты моделирования показали, что модифицированная нейронная сеть Элмана с динамическим показателем обучения эффективнее (в среднем, на 32,4 %) и быстрее (в среднем, на 66,4 %) справляется с задачей обучения и имеет наименьшее отклонение от заданной траектории движения. Относительная погрешность измерений варьируется в диапазоне от 7,8 % до 20,2 % при 95 % уровне надежности и пяти испытаниях для каждой группы измерений.

This article proposes to track and predict the trajectory of a non-holonomic three-wheeled mobile robot using a modified Elman neural network. An algorithm for calculating the learning rate of a neural network is suggested, which improves the efficiency and speed of learning and also reduces the number of iterations required for learning. The modified Elman algorithm with dynamic learning rate (MENN) is compared with the classical Elman neural network (ENN) and the PSO algorithm (PSO-ENN). Training of a neural network is evaluated according to two criteria: the number of iterations required for training and the average training time. In addition, the deviation from the given trajectory of movement is checked: movement along a straight line, in a square and in a circle for each algorithm. The simulation results showed that the modified Elman neural network with a dynamic learning rate is more efficient (by 32.4% on average) and accomplishes the learning objective faster (by 66.4% on average) and has the least deviation from the given motion trajectory. The relative measurement error ranges from 7.8% to 20.2% at 95% reliability and five tests for each group of measurements.