bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
Estimation linear non-elementary regression models using ordinary least squares
Authors: Базилевский М.П.
Published: July 2024

При построении регрессионных моделей проблема выбора структурной спецификации является первостепенной. На сегодняшний день таких спецификаций разработано великое множество. В данной работе приводится краткое описание следующих форм связи между переменными: линейная регрессия, линейно-элементарная регрессия, линейно-мультипликативная регрессия, производственная функция Леонтьева и индексная регрессия. Благодаря смешению линейной и кусочно-линейной регрессий сформулирована новая спецификация – линейно-неэлементарная регрессия, регрессорами в которой являются как входные переменные, так и бинарные операции всех возможных комбинаций их пар. Показано, что присваивание определенным параметрам таких моделей конкретных значений делает их квазилинейными, что позволяет оценивать их с помощью метода наименьших квадратов. Установлены области определения этих параметров. Разработан алгоритм приближенного оценивания линейно-неэлементарных регрессий с помощью метода наименьших квадратов. Работа алгоритма продемонстрирована на примере моделирования потребления электроэнергии в Иркутской области. Качество построенной линейно-неэлементарной регрессии по коэффициенту детерминации оказалась выше, чем у полученных ранее моделей. Показано, что в линейно-неэлементарных регрессиях с течением времени меняется характер влияния входных переменных на выходную.

When constructing regression models, the problem of choosing a structural specification is paramount. To date, a great variety of such specifications have been developed. This paper provides a brief description of the following forms of relationship between variables: linear regression, linear elementary regression, linear multiplicative regression, Leontief production function, and index regression. Due to the mixing of linear and piecewise linear regressions, a new specification has been formulated - linear non-elementary regression, in which regressors are both input variables and binary operations of all possible combinations of their pairs. It is shown that the assignment of specific values ​​to certain parameters of such models makes them quasilinear, which makes it possible to estimate them using the ordinary least squares. Areas of definition of these parameters are established. An algorithm for approximate estimation of linear non-elementary regressions using the ordinary least squares is developed. The operation of the algorithm is demonstrated by the example of modeling electricity consumption in the Irkutsk region. The quality of the constructed linear non-elementary regression by the coefficient of determination turned out to be higher than that of the previously obtained models. It is shown that in linear non-elementary regressions, the nature of the influence of input variables on the output changes over time.
Modeling the dynamics of the servers load by stochastic Petri nets with priorities (on the example of a video conferencing system)
Authors: Печенкин В.В. , Аль_Хазраджи А.Т.Н. , Гельбух С.С.
Published: July 2024

Использование современных форм обучения в высших учебных заведениях определяет повышенную нагрузку на серверы учреждений высшего образования. Особенно это актуально для реализованных на базе университетской информационной инфраструктуры систем видеоконференцсвязи. Для повышения надежности и устойчивости этих систем необходим анализ распределения нагрузки на систему в целом и отдельные ее компоненты в соответствии с имеющимся расписанием занятий. Основной задачей статьи является предсказание пиков нагрузки, которые определяются расписанием, но зависят и от ряда случайных факторов. В работе предлагается динамическая модель, имитирующая формирование нагрузки на серверы системы видеоконференцсвязи в зависимости от имеющегося расписания занятий с учетом случайных факторов. Решение задачи моделирования и прогнозирования поведения динамической системы основано на использовании стохастического аппарата сетей Петри с приоритетами. В качестве дополнительного механизма обеспечения адекватности модели определяются временные интервалы переходов сети Петри, внутри которых они могут быть активными, что позволяет привязать функционирование всей сети к реальным временным интервалам в расписании занятий. Критерием адекватности модели является соответствие распределения прогнозируемой нагрузки на сервера по результатам вычислительного эксперимента реальным данным, полученным в ходе эксплуатации системы видеоконференцсвязи.

Modern forms of education in higher educational institutions determine the increased load on the servers of higher educational institutions. This is especially true for video conferencing systems implemented based on the University's information infrastructure. To improve the reliability and stability of these systems, it is necessary to analyze the load distribution on the system as a whole and its components following the existing schedule. The main task of the article is to predict the load peaks, which are determined by the graph, but also depend on several random factors. The article proposes a dynamic model that simulates the formation of the load on servers of the video conferencing system depending on the available schedule of classes, taking into account random factors. The solution to the problem of modeling and predicting the behavior of a dynamic system is based on the use of the stochastic apparatus of Petri nets with priorities. As an additional mechanism for ensuring the adequacy of the model, the time intervals of Petri net transitions are determined, within which they can be active. It allows linking the functioning of the entire network with real-time intervals in the class schedule. The adequacy of the proposed model is proved by the correspondence of the predicted load servers distribution based on the results of a computational experiment to real video conferencing system data.
Customer satisfaction assessment model based on online reviews using principal component analysis
Authors: Грибанова Е.Б. , Саулин В.В.
Published: July 2024

Актуальность исследования обусловлена высокой популярностью интернет-сервисов для публикации отзывов о товарах / услугах, их влиянием на поведение покупателей, а также необходимостью автоматизации обработки данных таких сервисов из-за большого количества представленной информации. Разработана модель оценки удовлетворенности потребителей на основе их отзывов, учитывающая оценку товара потребителем, определяющую характер отзыва (отрицательный, положительный, нейтральный), и оценку отзыва другими участниками. Интегральный показатель оценки удовлетворенности формируется на основе нормированных значений средней оценки потребителей и суммарных оценок положительных, нейтральных и отрицательных отзывов. При этом определение весовых коэффициентов, используемых в расчете интегрального показателя, выполнено с помощью метода главных компонент. В статье представлены результаты расчета интегрального показателя для шести моделей видеокарт. На основе разработанной модели реализована программа, позволяющая автоматизировать сбор данных с интернет-сайта и выполнить расчет интегрального показателя. Реализация программы выполнена с помощью языка программирования Java и среды разработки IntelliJ IDEA. Разработанная модель и программа могут быть использованы как потенциальными покупателями, принимающими решение о покупке товаров, так и предприятиями, осуществляющими продажу товаров и стремящимися получить обратную связь, улучшить ассортимент и качество обслуживания.

The relevance of the study is due to the high popularity of Internet services for publishing reviews of goods or services, their impact on consumer behavior, as well as the need to automate the processing of data from such services due to a large amount of information provided. A model for assessing customer satisfaction based on their feedback has been developed, taking into account the assessment of the product by the consumer, which determines the nature of the response (negative, positive, neutral) and the evaluation of the feedback by other participants. The integral indicator of satisfaction assessment is formed based on normalized values of the average merit of consumers and the validation of positive, neutral, and negative reviews. In this case, the weight determination of the coefficients used in the integral indicator calculation was carried out using the principal components method. The article presents the results of calculating the integrated indicator for six models of video cards. Based on the developed model, a program has been implemented. That allows automating data collection from the website and calculating the integral indicator. The program is implemented using the Java programming language and the IntelliJ IDEA development environment. The developed model and program can both be used by potential buyers who decide to purchase goods, as well as enterprises selling goods, and seeking to get feedback, identify weak and strong points, improve the range and quality of service.
The custom software application to generate a set of macroelements for the finite element approximations method
Authors: Троценко А.С. , Успехов А.А. , Чижов М.И.
Published: July 2024

В современных условиях компьютерные системы инженерного анализа вынуждены работать с постоянно усложняющимися конфигурациями изделий. Наиболее популярный в этой среде метод конечных элементов (МКЭ) позволяет оперативно решать большинство ставящихся перед ним задач. Однако инженерный анализ изделий сложной конфигурации может потребовать либо применения суперкомпьютеров, либо упрощения модели изделия, что значительно повышает трудоемкость процесса. В связи с этим возникает потребность поиска более производительных методов расчета. Одним из таких методов является метод внешних конечноэлементных аппроксимаций (МВКА). Но несмотря на достоинства метода, отсутствие удобных средств препроцессирования затрудняет использование метода на практике. В данной статье рассмотрено программное средство препроцессора для МВКА, позволяющее генерировать множества макроэлементов (аналог конечных элементов в МКЭ) для трехмерных (3D) моделей изделий. Разработанный препроцессор обеспечивает генерацию множеств макроэлементов различной размерности путем простой настройки точности единственным параметром. Встроенные в препроцессор алгоритмы учета формы 3D моделей повышают регулярность распределения множества макроэлементов. Интерфейс программного средства позволяет использовать его как для решения исследовательских задач, так и в составе потенциальных систем инженерного анализа по МВКА.

Today the computer systems for engineering analysis are forced to work with ever more complex product configurations. The most popular in this area, the finite element method (FEM), allows solving most of the engineering tasks with good performance. However, the engineering analysis of products with complex configurations may require either using supercomputers or a product model simplification. It significantly increases the labor intensity of the process. In this regard, there is a need to search for more efficient methods. One of them is the external finite element approximation method (EFEAM). Despite the method advantages, the lack of convenient preprocessing tools makes it difficult to use by engineers. In this article, the preprocessor software for EFEAM is considered. It allows generating the macroelements sets (the same as finite elements in FEM) for product 3D models. The developed preprocessor provides generating of sets of macroelements with various sizes. It is reached by simply adjusting the accuracy with only one parameter. Algorithms built into the preprocessor for tracing the shape of 3D models increase the regularity of many macroelements distribution. The user interface of the developed software allows us to use it both for solving research problems and as part of engineering analysis systems for EFEAM.
Assessment of the risk of fire spreading to adjacent territories
Authors: Куприенко П.С. , Фурсов И.В.
Published: July 2024

В статье решается задача количественной оценки риска распространения пожара от источника до объектов, находящихся на прилегающей территории с учетом вероятной динамики этого процесса. При этом риск отождествляется с вероятностями наступления неблагоприятных событий, связанных с возникновением начального и промежуточных источников пожара и созданием условий для распространения пожара на прилегающие территории. Для решения задачи использован математический аппарат дискретных цепей Маркова с двенадцатью вероятностными состояниями, два из которых являются поглощающими: возгорание и не возгорание объектов, размещенных на прилегающих территориях, и два – начальными: возникновение / отсутствие первичного источника пожара. Цепь Маркова формализуется в виде системы алгебраических уравнений, решение которой дает искомый результат. Особенность алгоритма заключается в том, что порядок проведения расчетов зависит от возможного сценария развития процесса распространения пожара. Причем, учитываются как прямые возгорания, когда пожар распространяется непосредственно от первичного источника к объекту возгорания, так и по цепочке, когда пожар распространяется последовательно от одного объекта к другому. Алгоритм может найти применение в муниципальных противопожарных службах.

The article solves the problem of a quantitative assessment of the risk of fire spread to objects adjacent to construction sites, considering the likely dynamics of this process. In this case, the risk identified occurring with the probabilities of adverse events associated with the occurrence of initial and intermediate sources of fire and the creation of conditions for the spread of fire to adjacent territories. The mathematical apparatus of discrete Markov chains with twelve states are used to solve the problem, two of which are absorbing: ignition and non-ignition of objects adjacent to construction sites. The Markov chain is formalized as a system of algebraic equations, the solution of which gives the desired result. The peculiarity of the algorithm is that the calculation procedure depends on the possible scenario of the development of the fire propagation process. Both direct fires are considered when the fire spreads directly from the primary source to the ignition object and along the chain when the fire propagates sequentially from one place to another. The algorithm can find applications in municipal fire services.
The multi-contour cutting application in algorithms of shortest cutting tool path generation
Authors: Таваева А.Ф.
Published: July 2024

В статье рассматривается проблема маршрутизации режущего инструмента машин листовой резки с числовым программным управлением (далее по тексту ЧПУ). Даны классификация задач маршрутизации и описание алгоритмов решения. В работе предложен подход к решению задачи прерывистой резки (Intermittent Cutting Problem, ICP) с точки зрения применения мультиконтурной резки, когда несколько контуров вырезаются одним движением режущего инструмента. Предлагаемый в статье метод заключается в следующем: контуры деталей объединяются в «блоки», при этом вырезка контуров происходит с применением совмещенного реза с использованием зачастую одной точки врезки. В статье выделены три группы деталей (прямоугольные, треугольные и детали с наружным контуром типа трапеция), для которых применим предлагаемый метод. При этом допускается наличие отверстий и пазов внутри деталей. Детали изготавливаются из листового материала на технологическом оборудовании с ЧПУ. Приведены некоторые результаты численных экспериментов в сравнении с решением задачи с помощью алгоритма CCP-Relax, где применяется стандартная резка контуров. Расчет был выполнен для раскройных карт, взятых из открытой библиотеки тестовых примеров CPPLib.

The cutting path problem for sheet cutting machines with computer numerical control (further - CNC) is considered in this article. The classification of routing problem is given and description of algorithms for solving this problem is given too. The method of Intermittent Cutting Problem is proposed. This method based on application of multi-contour cutting techniques, namely common cut (when several contours are cut by one motion of cutter). The proposed method is to be combined parts in «blocks» and cutting of contours is performed by common cut application usually with one piercing. The three classes of parts (rectangular, triangular and parts with outer contour type like trapezium) are highlighted for which the proposed method is applicable. At the same time presence of inner contours is allowed. The some results of computing experiments are given compared with problem solution obtained by CCP-Relax algorithm (where the standard cutting technique is used). The calculation was performed for nesting maps from open library CPPLib.
Emotion recognition in images and artificial immune systems
Authors: Нуриахметов А.И. , Богданова Д.Р.
Published: July 2024

В статье приведены результаты применения одного из методов искусственных иммунных систем к задаче распознавания эмоций человека по его мимике на изображениях. Искусственные иммунные системы – специальная концепция, в основе которой лежат различные принципы естественной иммунной системы млекопитающих. За счет своего разнообразия, подобным системам удалось достигнуть высоких результатов во множестве различных задач. Поэтому весьма интересным является вопрос об их эффективности в такой задаче, как распознавание эмоций. Так, в данном исследовании, используя один из методов искусственных иммунных систем, удалось достигнуть максимальной точности в 80 % для задачи распознавания 7 базовых эмоций Пола Экмана. Эти показатели были достигнуты на наборе данных Cohn–Kanade+. Для построения подобной системы, в исследовательской работе были рассмотрены наиболее популярные подходы к распознаванию эмоций на изображениях, а также ключевые концепции типизации эмоций. В предлагаемой модели использовался подход на основе компьютерного зрения, с использованием лицевой разметки по 68 точкам. Полученные координаты точек лица были преобразованы в 136 вещественных признаков, а затем, их число было сокращено до 25 признаков при помощи метода главных компонент. Дальнейшим направлением исследования будет являться поиск наиболее эффективного метода из класса методов искусственных иммунных систем для задачи распознавания эмоций на изображениях.

This research paper presents the results of applying a method of artificial immune systems to the problem of recognizing human emotions by facial expressions in images. Artificial immune systems are a special concept based on a different principles of the natural immune system in mammals. Due to their diversity, artificial immune systems have managed to achieve high results in many different tasks. Therefore, the question of their effectiveness in such tasks as the problem of emotions recognition is very interesting. In this study, using a method of artificial immune systems, it was possible to achieve a maximum accuracy of 80% for the task of recognizing Paul’s Ekman 7 basic emotions. These metrics were achieved on the Cohn–Kanade+ dataset. To build such a system, the research work considered the most popular approaches of recognizing emotions in images along with the key concepts of emotion classification. In the proposed model, a computer vision-based approach was utilised using 68-point facial landmarks. The obtained coordinates of the points on the face were transformed into 136 real features, and then, their number was reduced to 25 features with the means of principal components method. A further direction of research will be the search for the most effective method of artificial immune systems for emotion recognition in images.
Hybrid intelligent intrusion detection system based on combining machine learning methods
Authors: Васильев В.И. , Вульфин А.М. , Гвоздев В.Е. , Шамсутдинов Р.Р.
Published: July 2024

Статья посвящена проблеме обнаружения сетевых атак в системах промышленного Интернета вещей. Анализируется актуальность рассматриваемой проблемы, обусловленная высоким уровнем рисков безопасности в подобных системах. Рассмотрены различные алгоритмы обнаружения сетевых атак, отмечен возрастающий интерес к применению методов искусственного интеллекта для решения данного рода задач. Подчеркиваются преимущества комплексирования для этих целей различных алгоритмов искусственного интеллекта и методов машинного обучения в составе гибридных систем обнаружения атак. Предложен подход к построению гибридной интеллектуальной системы обнаружения атак (СОА), включающей в себя на нижнем уровне искусственную иммунную систему, отвечающую за выявление аномалий и неизвестных сетевых атак, выполняющей таким образом функцию предварительной фильтрации сетевого трафика, а также многоклассовый классификатор на верхнем уровне, определяющий класс атаки, обнаруженной на нижнем уровне системы. В качестве способов построения классификатора верхнего уровня рассматриваются нейронная сеть и случайный лес. Для обучения и оценки эффективности предложенной системы использован набор данных о сетевых соединениях NSL-KDD. Как показали эксперименты, наилучшие результаты достигаются путем объединения в составе гибридной СОА алгоритмов искусственной иммунной системы со случайным лесом.

The article is devoted to the problem of detecting network attacks in Industrial Internet of Things systems. The topicality of the problem under consideration due to a high level of security risks in such systems is analyzed. Various algorithms of network attack detection are considered, and an increasing interest to applying methods of artificial intelligence for solving this kind of problems is noted. The advantages of combining various algorithms of artificial intelligence and methods of machine learning as a part of hybrid intrusion detection systems are underlined. The approach to design of hybrid intelligent intrusion detection system (IDS) is proposed, which includes at the lower level the artificial immune system, responsible for detection of anomalies and unknown network attacks, fulfilling so a function of preliminary network traffic filtration, and the multiclass classificator at the upper level, determining the class of the attack detected at the lower level of the system. The neural network and the random forest algorithm are considered as methods of constructing the classifier of the upper level. The training and efficiency estimation of the system proposed were carried out with use of the NSL-KDD dataset. As experiments showed, the best results were achieved by combination in hybrid IDS of the algorithms of artificial immune system and random forest.
Criteria for assessing quality of human-machine interface in a heterogeneous group of agricultural robots
Authors: Мотиенко А.И. , Ватаманюк И.В. , Савельев А.И. , Гузей Х.М. , Йокиш О.
Published: July 2024

В статье рассматриваются существующие решения в области человеко-машинных интерфейсов для обеспечения группового взаимодействия наземных роботов и беспилотных летательных аппаратов при выполнении задач сельского хозяйства и точечного земледелия. На примере сценария автоматизированного точечного внесения удобрений на плантации колоновидных яблоньрассмотрены различные аспекты взаимодействия гетерогенных сельскохозяйственных роботов, а именно беспилотных летательных аппаратов и наземных мобильных платформ. Определены критерии оценки качества человеко-машинного интерфейса для постановки и выполнения групповых задач сельскохозяйственной робототехники. Выделены наиболее эффективные из них: среднее время, необходимое пользователю для решения задачи по методике KLM-GOMS, оценка сложности системы по методике Т. Комбера и Дж. Мэлтби, правильность выполнения задачи, частота успешного выполнения задачи, время выполнения задачи, степень осведомленности о ситуации, количество управляющих действий, точность диагностики ситуации, время обнаружения и диагностики ситуации, поведение контролируемого технологического параметра, рабочая нагрузка, функциональное состояние оператора. Полученные результаты могут быть использованы при разработке стратегий совместной деятельности гетерогенных сельскохозяйственных роботов, контролируемой с помощью интуитивно понятных человеко-машинных интерфейсов.

The paper discusses existing solutions in the field of human-machine interfaces to ensure group interaction of ground robots and unmanned aerial vehicles when performing tasks in agriculture and spot farming. Various aspects of heterogeneous agricultural robots’ interaction, namely, unmanned aerial vehicles and ground mobile platforms, are considered using the example of the automated point fertilization scenario on plantations of columnar apple trees. The criteria for assessing the quality of the human-machine interface for the formulation and implementation of agricultural robotics group tasks are determined. The most effective of them are highlighted: the average time required for a user to solve a problem using the KLM-GOMS method, an assessment of the system complexity by the method of T. Comber and J. Maltby, the correctness of the task, the frequency of successful completion of the task, the time it takes to complete the task, the degree of situation awareness, the number of control actions, the accuracy of the situation diagnosis, the time of detection and the situation diagnosis, the behavior of the controlled technological parameter, the workload, the functional state of the operator. The results obtained can be used to develop strategies for the joint activity of heterogeneous agricultural robots, controlled with the means of intuitive human-machine interfaces.
Comparison of clustering methods DBSCAN and modified WrapDBSCAN to find abnormal user movements in the mobile UBA system
Authors: Савенков П.А.
Published: July 2024

Одной из актуальных проблем в имеющихся системах анализа поведения является извлечение признаков аномальной активности деятельности пользователей из больших массивов входных данных. Проблема, решаемая в данном исследовании, основана на невозможности поиска аномальной активности пользователей по их перемещениям в связи с высокой вариативностью входных данных. Целью исследования является разработка модифицированного метода плотностной кластеризации для применения в мобильной системе поведенческого анализа с использованием методов и алгоритмов машинного обучения для нахождения отклонений в поведении пользователей по их перемещениям. В статье осуществляется сравнительный анализ методов плотностной кластеризации, применяемых в разрабатываемом программном комплексе поиска аномалий в поведенческих биометрических характеристиках пользователей системы. Осуществляется сглаживающая интерполяция входных данных. Описывается результат поиска аномалий модифицированным методом пространственной кластеризации с различными входными параметрами и осуществляется сравнение результатов с базовым методом. Благодаря использованию разработанного метода пространственной кластеризации достигнуто повышение качества анализа аномальной активности в деятельности пользователей по их перемещениям. Нахождение отклонений в собранных данных обеспечит своевременное реагирование администратора системы на отклонения от поведенческого профиля пользователя.

One of the urgent problems in the existing systems of behavior analysis is the extraction of signs of anomalous activity of user activity from large arrays of input data.The problem solved in this study is based on the impossibility of searching for anomalous activity of users by their movements, due to the high variability of the input data. The aim of the study is to develop a modified density clustering method for application in a mobile system of behavioral analysis using machine learning methods and algorithms to find deviations in user behavior based on their movements. This article provides a comparative analysis of the density clustering methods used in the developed software package for searching for anomalies in the behavioral biometric characteristics of system users. Smoothing interpolation of the input data is performed. The results of searching for anomalies by the modified method of spatial clustering with different input parameters are described and the results are compared with the basic method. Thanks to the use of the developed method of spatial clustering, an increase in the quality of the analysis of anomalous activity in the activities of users on their movements has been achieved. Finding deviations in the collected data will ensure a timely response of the system administrator to deviations from the user's behavioral profile.
Failure correlation as a basis for applying the Markov model for software testing
Authors: Зозуля М.М. , Кравец О.Я.
Published: July 2024

Анализ существующих результатов исследований тестирования отказов, сбоев программного обеспечения во время тестирования должен учитывать актуальность программного обеспечения для тестирования отказов с использованием цепей Маркова с правом тестирования модели, разработку многоцелевого алгоритма оценки заданной цепи Маркова с правильной стратегией тестирования на основе отказов, связанных со стратегией перехода состояния на основе матрицы весов многоцелевого теста. Целью исследования является разработка набора оптимизирующих стратегий тестирования отказов программного обеспечения на основе учета корреляции связанных отказов и управляемых цепей Маркова. В данной работе на основе модели тестирования контролируемой цепи Маркова, основанной на корреляционных отказах, предложена модель тестирования контролируемой цепи Маркова, в основном для решения проблемы тестирования программного обеспечения в ситуации взаимосвязи отказов программного обеспечения. Связь между программными модулями определяется количественно для расчета многоцелевой матрицы переноса и оценки взаимосвязи связанных отказов. В интегрированной среде разработки Java Eclipse загружается CDT проекта с открытым исходным кодом, для реализации которого используется Java, а в среде Eclipse используются процедуры модульного тестирования с использованием JUNIT для разработки. Результаты эксперимента показывают, что предложенная стратегия по сравнению со стратегией тестирования управляемой цепи Маркова может значительно сократить количество тестовых случаев и повысить скорость обнаружения отказов.

The analysis of existing research results of testing failures, software failures during testing should take into account the relevance of software for testing failures using Markov chains with the right to test the model, the development of a multi-purpose algorithm for evaluating a given Markov chain with the correct testing strategy based on failures associated with a state transition strategy based on a matrix of weights of a multi-purpose test. The study aims to develop a set of optimizing software failure testing strategies based on the related failures correlation and controlled Markov chains. In this paper, based on the Markov controlled chain testing model based on correlation failures, a Markov model is proposed, mainly to solve the problem of software testing in a situation of software failures interconnection. The relationship between software modules is quantified to calculate a multi-purpose transfer matrix and assess the interrelationship of associated failures. In the Eclipse Java Integrated Development Environment, the CDT of an open-source project is loaded, for which Java is used for implementation, and in the Eclipse environment, unit testing procedures are used using JUNIT for development. The results show that this strategy, compared with the Markov controlled chain testing strategy, can significantly reduce the number of test cases and increase the speed of failure detection.
Neural network denoising in polygon meshes
Authors: Ротова О.М. , Пивоварова Н.В.
Published: July 2024

Одной из актуальных проблем при создании 3D-моделей с помощью систем трехмерного сканирования является автоматическая обработка для устранения шума, полученного из-за использования сканирующих устройств недостаточной точности. Целью исследования является разработка полностью автоматического подхода для решения задачи устранения в полигональных сетках, полученных после трехмерного сканирования. Ведущим методом к решению данной проблемы является использование нейронных сетей, позволяющих произвести все процессы по обработке полигональных сеток автоматически. В статье представлены обзор и сравнительный анализ существующих методов устранения шума в полигональных сетках. Сформулирована математическая постановка задачи устранения шума. Приведено описание используемых алгоритмов для подготовки данных для обучения нейронной сети. Использованы метод фильтрации полигональных сеток с помощью билатерального фильтра, метод главных компонент для понижения размерности данных, алгоритм кластеризации k-средних, алгоритм обновления позиций вершин по обновленным нормалям граней. Описываются детали реализации полносвязной нейронной сети прямого распространения. Представляются результаты исследования. Проводится анализ полученных результатов с помощью метрик качества расстояния Хаусдорфа и среднего значения угла между нормалями полигональных сеток с шумом и без шума.

One of the most important problems of creating 3D models with the aid of three-dimensional scanning systems is automatic processing to eliminate noise obtained due to the application of scanning devices with insufficient accuracy. The aim of the study is to develop a fully automatic approach for solving the problem of denoising in polygon meshes acquired after three-dimensional scanning. The principal method to overcome this is the application of neural networks that allow processing of polygon meshes to be performed automatically. The article presents an overview and comparative analysis of existing methods of denoising in polygon meshes. The mathematical formulation of noise elimination problem is provided. The description of the algorithms used to prepare data for neural network training is given. The method of polygon meshes filtering by the means of a bilateral filter, the method of principal components for reducing the dimension of data, the k-means clustering algorithm, the algorithm for updating vertex positions by updated face normals are employed. Details of a fully connected feedforward neural network implementation are described. The results of the study are outlined. The analysis of the findings is carried out utilizing the quality metrics of the Hausdorff distance and the average value of the angle between the normals of polygon meshes with and without noise.
Optimization of a supply chain digital thread in the practice of managing organizational systems
Authors: Муха В.В.
Published: July 2024

В статье рассматривается подход, основанный на использовании методов моделирования, оптимизации и экспертного оценивания при формировании цифровой нити логистических цепочек в практике управления организационными системами. Показано, что цифровая нить должна обеспечить, с одной стороны, перемещение материальных потоков в рамках логистической цепочки, а с другой – обмен информационными потоками при взаимодействии цифровых платформ управляющего центра и объектов организационной системы. Задача заключается в принятии управленческого решения о необходимости модернизации эксплуатируемой системы цифрового управления логистическим процессом в сравнении с результатами многовариантного моделирования и оптимизации структуры цифровой нити. В первую очередь, осуществляется модельная оценка показателей эффективности информационного обмена в случае базовых структур взаимодействия цифровых платформ управляющего центра и объектов, образующих логистическую цепочку: централизованной и децентрализованной. С целью расширения возможностей экспертного оценивания нового варианта цифрового управления логистическим процессом осуществляется имитационное моделирование процессов перемещения материальных потоков и обмена данными для оптимизации трехуровневой кластерной структуры цифровой нити. Все эти этапы принятия управленческого решения объединены в структурную схему выбора эффективного варианта реализации цифровой нити логистических цепочек.

The article discusses an approach based on the use of methods for modeling, optimization and expert assessment in the development of a supply chain digital thread in the practice of managing organizational systems. It is shown that a digital thread needs to ensure, on the one hand, the movement of material flows within the supply chain and, on the other hand, the exchange of information flows during the interaction of the control center digital platforms and objects of the organizational system. The task is to make a managerial decision regarding the necessity to modernize the operating system of the logistics process digital control in comparison with the results of multivariate modeling and optimization of the digital thread structure. First of all, a model assessment of information exchange efficiency indicators is carried out in the case of basic structures of interaction between digital platforms of the control center and objects that form the supply chain: centralized and decentralized. In order to expand the expert evaluation possibilities of the new version of the logistics process digital management, simulation of the material flows movement processes and data exchange is undertaken to optimize the three-level cluster structure of the digital thread. All these stages of making a managerial decision are combined into a structural scheme for choosing an effective option for implementing a digital thread of supply chains.
Development of a steganalysis system for digital images based on a neural network classifier
Authors: Минайчев А.А. , Мезенцев А.О. , Яндашевская Э.А.
Published: July 2024

В статье рассматривается подход к реализации системы стеганографического анализа цифровых изображений на основе нейросетевого классификатора, которая используется в рамках комплексной системы мониторинга событий информационной безопасности корпоративных инфокоммуникационных систем. В качестве базовой структуры нейросетевого классификатора предлагается использование модифицированного варианта сверточной нейронной сети, модуль преобработки которой реализует гистограммный метод анализа цвето-яркостных характеристик цифровых изображений. Для автоматизации процесса обучения нейросетевого классификатора в структуру разрабатываемой системы предлагается ввести модуль массовой генерации стегоконтейнеров с заранее заданными значениями типа и размера цифрового изображения, а также размера полезной нагрузки. На основе разработанной структуры системы стегоанализа цифровых изображений был спланирован и проведен факторный эксперимент по оцениванию качества функционирования предложенного нейросетевого классификатора в сравнении с известными решениями бинарных статистических классификаторов. Особенностью проведенного эксперимента является выбор в качестве метрики оценивания качества классификации площади под кривой ошибок (AUC ROC). Результаты эксперимента продемонстрировали возможность применения нейросетевых классификаторов для решения задач стегоанализа, в частности, применительно к их реализации в перспективных средствах защиты информации.

The article discusses an approach to the implementation of a system for steganographic analysis of digital images based on a neural network classifier. It is used as a part of an integrated system for monitoring information security events of corporate infocommunication systems. As a basic structure for the neural network classifier, it is proposed to use a modified version of the convolutional neural network. Its preprocessing module implements the histogram method for analyzing the color and brightness characteristics of digital images. To automate the learning process of the neural network classifier, it is suggested to introduce a module for mass generation of stegocontainers with predefined values for the type and size of a digital image as well as for the size of the payload into the structure of the system being developed. Based on the developed structure of the steganalysis system for digital images, a factorial experiment was planned and conducted to evaluate the quality of the described neural network classifier in comparison with the known solutions of binary statistical classifiers. The choice of the area under the error curve (AUC ROC) as a metric for assessing the quality of classification is the main feature of the experiment. The results show that it is possible to use neural network classifiers to solve steganalysis problems, including their implementation in advanced information security tools.
Generation of genre musical compositions according to the emotional state of a person
Authors: Никитин Н.А. , Орлова Ю.А. , Розалиев В.Л.
Published: July 2024

Данная работа направлена на исследование и разработку математического и программного обеспечения для автоматизации и поддержки технического творчества путем автоматизированной генерации музыкальных произведений различных жанров, основанных на эмоциональном состоянии человека (пользователя). В основе работы лежит метод генерации музыкального материала с использованием искусственных нейронных сетей. Для генерации музыки была выбрана рекуррентная нейронная сеть с долгой краткосрочной памятью (LSTM), поскольку именно такой тип сетей позволяет учитывать иерархичность и созависимость музыкальных данных. Работа содержит подробное описание процесса сбора обучающих данных, процесса обучения сети, ее использование для генерации музыки, а также описание архитектуры сети. Кроме этого, дается описание обобщенного метода получения эмоционального состояния человека путем анализа изображения с использованием принципов теста Люшера. Для синтеза звуков по готовому музыкальному материалу в работе используется метод сэмплинга. Именно этот метод позволяет получить звучание музыкальных инструментов, приближенное к реалистичному, также данный метод сравнительно прост в реализации. Также статья включает описание процесса проектирования и разработки программного обеспечения для подтверждения описанных алгоритмов и методов, а именно веб-сайта для генерации музыкальной композиции путем анализа изображения.

The aim of this article is research and development of algorithms and software for automation and support of technical creativity process by automated generation of musical compositions of different genres, based on the emotional state of a person. It relies on the method of generating musical material with the aid of artificial neural networks. To generate music, a recurrent neural network with long-short term memory is chosen because this is the type of neural networks that helps to take into account the hierarchy and codependency of musical data. The paper contains a detailed description of training data collection process, the process of neural network training, its use for generating musical compositions as well as an illustration of the network architecture. In addition, it outlines a generalized method for obtaining the emotional state of a person by analyzing an image by utilizing the principles of the Luscher test. For the synthesis of sounds with the help of the prefabricated musical material, the sampling method is applied. It is this method that makes it possible to emulate the realistic sound of musical instruments, which is also relatively easy to implement. Furthermore, the article includes a description of the software design and development process with a view to confirming the algorithms and methods under review, namely a website for generation musical composition by analyzing an image.
Методы и модели сервиса распределения ресурсов в кластерах с балансировкой нагрузки центров обработки данных
Authors: Mochalov V.P. , Bratchenko N.Y. , Linets G.I. , Palkanov I.S.
Published: July 2024

The object of the research is computing clusters of cloud data centers, containing many servers, data storage systems, an input-output system interconnected by a communication network. The goal of this research is to develop methods and models for improving the performance of a data center cluster by reducing the processing time of service requests as well as reducing equipment costs due to the efficient allocation of its resources. Therefore, it is necessary to implement optimization algorithms for placing virtual machines (VMs) on physical servers in real time based on load balancing. The proposed method of resource allocation is based on an iterative greedy algorithm and a limited search procedure. Reduction in the computation time is achieved by introducing restrictions on the permissible search depth. The paper puts forward a mathematical model of resource allocation, built using the Erlang model in the form of a multi-line m-node queuing system (QS) of the type with an n-seat buffer, which makes it possible to determine the main indicators of service request quality in the form of QS parameters. The efficiency of this approach was tested on a simulation model built on the basis of the system functioning statistical analysis. Its experimental study was also carried out.

Объектом исследования являются вычислительные кластеры облачных центров обработки данных (ЦОД), содержащие множество серверов, систем хранения данных, систему ввода-вывода связанных между собой коммуникационной сетью. Целью работы является разработка методов и моделей повышения производительности кластера ЦОД путем уменьшения времени обработки запросов на обслуживание, а также уменьшения затрат на оборудование за счет эффективного распределения его ресурсов. Это вызывает необходимость реализации оптимизационных алгоритмов размещения виртуальных машин (ВМ) на физических серверах в реальном времени на основе балансировки нагрузки. В основу предложенного метода распределения ресурсов положен итерационный жадный алгоритм и процедура ограниченного перебора. Сокращение времени вычислений достигается при этом путем введения ограничений на допустимую глубину перебора. В работе предложена математическая модель распределения ресурсов, построенная на основе модели Эрланга в виде многолинейной m-узловой системы массового обслуживания (СМО) типа с n-местным буфером, позволяющая определять основные показатели качества обслуживания запросов в виде параметров СМО. Работоспособность предложенного подхода проверена на имитационной модели, построенной на основе статистического анализа функционирования системы, проведено ее экспериментальное исследование.