bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
PREDICTION OF EYE-DIAGRAM PARAMETERS FROM TRANSIENT AND GAIN-FREQUENCY CHARACTERISTICS USING NEURAL NETWORK
Authors: Смирнов А.В. 
Published: July 2024

Исследована возможность оценки ширины и высоты глазка глазковой диаграммы (ГД) с применением искусственных нейронных сетей (ИНС). С этой целью выполнено моделирование более 750 примеров каналов связи с различными передаточными функциями. Для каждого примера сформирована ГД путем свертки случайной последовательности импульсов с импульсной характеристикой канала и измерены ее параметры. Полученные результаты использованы для обучения ИНС, входными переменными которых являются параметры переходной характеристики: длительность задержки, длительность фронта, величина выброса и длительность колебательного процесса, а также значение АЧХ на частоте, равной половине тактовой частоты. Для каждого оцениваемого параметра отобрано несколько ИНС для разных поддиапазонов входных переменных. Среднеквадратическая погрешность оценки искомых параметров ГД с помощью этих ИНС составляет 2 - 4%. Коэффициент корреляции оценок и известных значений более 0,98. При этом достигается значительный выигрыш в затратах времени на расчет по сравнению с получением значений ширины и высоты глазка путем моделирования ГД. Изложенный метод может использоваться в процессе оптимизации характеристик канала связи в случаях, когда параметры ГД входят в целевую функцию.
A capability of prediction of the eye-diagram width and height with using artificial neural network (ANN) was investigated. For this purpose, were simulated more than 750 examples of telecommunication channels with different transfer functions. Eye-diagrams were composed for all examples by means of convolution of random pulse sequence and pulse response and parameters of these eye-diagrams were measured. Some ANN was learned. Their input variables were transient characteristic delay time, raise time, magnitude of voltage peak and oscillation duration as well as a gain value at the half of clock rate. For each of predicted parameters distinct ANN was chosen for different ranges of input variables. Root mean square errors of eye-diagram parameters prediction using these ANN were in the range of 2 - 4%. Correlation coefficient of predicted and known values was more then 0,98. Sufficient decreasing of computational time is achieved compare with estimation of the eye width and height using eye-diagram modeling. This method can be used for optimization of communication channel characteristics when eye-diagram parameters are the components of the goal function.
FUZZY COGNITIVE MODELING OF DEMAND CONTROL SYSTEM FOR EXPRESS LOANS
Authors: Горемыкина Г.И. , Щукина Н.А. 
Published: July 2024

Внедрение инновационных инструментов для достижения наибольшей эффективности работы банков считается одной из основных идей современной банковской системы. Интеллектуализация математического моделирования и, в частности, нечёткий когнитивный подход позволяют осуществлять интеллектуальный процесс принятия решений, так как дают возможность моделировать рассуждения человека, учитывать его когницию. В статье предлагается нечёткий когнитивный подход к моделированию спроса на экспресс-кредиты, а также системы управления им. Моделируемая система представляется в виде нечёткого ориентированного взвешенного мультиграфа с передаваемым по нему импульсным воздействием. Процесс моделирования реализуется в виде последовательного выполнения следующих этапов: определение цели; построение нечёткой когнитивной карты; динамическое моделирование с применением аппарата импульсных процессов; анализ сценариев развития ситуации и выбор лучшего. В качестве инструментария компьютерного моделирования используется программная система поддержки принятия решений «ИГЛА». Разработанная модель системы управления служит основой для анализа тенденций развития различных ситуаций, возникающих при работе банков в сегменте экспресс-кредитования. Она позволяет прогнозировать и моделировать стратегии поведения в ответ на внешние воздействия, а также определять траектории управления, которые позволяют увеличивать спрос на экспресс-кредиты.
One of the main ideas to achieve the banks highest efficiency is the introduction of innovative tools considered. Intellectualization of mathematical modeling and, in particular, fuzzy cognitive approach allow to carry out intellectual decision-making process. This process give the chance modeling the person reasoning and consider his cognition. The article proposes a fuzzy cognitive approach to modeling the Express loans demand and its management system. The modeling system is represented as the fuzzy weighted oriented multigraph with transmitted impulse transmitted. The system model is implemented in the form of sequential execution of the following stages: the purpose definition; the fuzzy cognitive map construction; dynamic modeling using the impulse processes; the scenario analysis situation and the choice of the best. The program decision support system "Quill" as computer modeling tool is used. The developed model of the management system serves as the basis for the trends analysis in the development of various situations that arise during the banks work in Express loaning. It allows to predict and model behavior strategies in response to external influences, as well as to determine the management paths that allow to increase the Express loans demand.
THE AUTOMATIZATION OF CHEMICAL FORMULAS COMPARISON
Authors: Вайнгольц Н.А. , Верещак Г.А. , Коробкин Д.М. , Фоменков С.А. 
Published: July 2024

Эксперту патентного ведомства для установления уникальности патентируемой технологии необходимо провести сравнение патентной заявки с документами патентного массива и удостовериться в отсутствии полных аналогов изобретения. При анализе патентов химических классов требуется сравнивать химические формулы, которые могут быть приведены в различных форматах: MOL, InChi, SMILES, структурная формула, молекулярный отпечаток. В данной работе описывается разработка программного модуля, автоматизирующего процедуры конвертации различных способов формализации химической формулы, сравнения формул химических соединений в патентной заявке и документах патентного массива, выявления патентов-аналогов на основе результатов сравнения химических соединений, содержащихся в патентах. Сравнение химических формул производится на основе вычисления схожести молекулярных отпечатков с использованием коэффициента Танимото. Коэффициент схожести патентов вычисляется на основе максимальных значений коэффициента Танимото для набора сравниваемых химических соединений из патентов. Программный модуль реализован на языке Java с использованием технологии Spring Framework, СУБД H2 и библиотеки Chemistry Development Kit (CDK). Реализованный программный модуль показал высокую эффективность (высокая полнота и точность поиска патентов-аналогов на основе химических формул, низкие значения потери информации и информационный шум) при проверке на тестовом патентном массиве.
An expert of the patent office to establish the uniqueness of the patented technology, it is necessary to compare the patent application with the patents and make sure that there are no analogues of the invention. When analyzing patents of chemical classes, it is required to compare chemical formulas that can be given in different formats: MOL, InChi, SMILES, structural formula, molecular fingerprint. This paper describes the development of a software that automates the procedures: conversion of various formalization of the chemical formula, comparison of chemical formulas from the patent application and patents, identification of patents-analogues based on the results of comparison of chemical formulas. Comparison of chemical formulas is based on the calculation of the similarity of molecular fingerprints using the Tanimoto coefficient. The coefficient of similarity of patents is calculated based on the maximum values of the Tanimoto coefficient for a set of compared chemical compounds from patents. The software is developed on Java using the Spring Framework technology, the H2, and the Chemistry Development Kit (CDK). The software showed a high performance (high recall and precision of the patent search on the basis of chemical formulas, the lowest values of the information loss and noise).
MODELING RISK MANAGEMENT SYSTEM IN RETAIL EXPRESS-LOANING ON THE KEY RISK INDICATORS
Authors: Горемыкина Г.И. , Щукина Н.А. 
Published: July 2024

Банковский сектор является одной из важнейших структур рыночной экономики, который в условиях её цифровизации требует в области кредитования внедрения нового принципа перехода от оперативного реагирования к интеграции управления рисками и процессов стратегического планирования и управления эффективностью деятельности банка. Наметившаяся тенденция увеличения объёмов экспресс-кредитования (синоним POS-кредитования) приводит к увеличению необходимости развития формализованных средств моделирования и анализа процессов экспресс-кредитования. Поэтому предметом исследования являются формализованные средства моделирования и анализа процессов экспресс-кредитования. Цель исследования - экономико-математическое моделирование системы управления рисками в розничном экспресс-кредитовании. Для достижения цели предлагается методология интеллектуального моделирования на базе нечёткой логики, являющейся представителем класса многозначных логик, принадлежащих одному из направлений исследований современной неклассической логики. В основу модели системы управления положена система ключевых показателей и индикаторов рисков в банковском секторе. Компьютерная реализация математической модели произведена в вычислительной среде MatLab. Внедрение предлагаемой авторами системы позволит проводить детализированный мониторинг процессов экспресс-кредитования банка и происходящих в них изменений и, как следствие, позволит решать задачи управления и принятия решений в условиях неопределённости, отличной от стохастической.
The banking sector is one of the most important structures of the market economy. In the field of loaning in the context of the digital economy requires the introduction of a new transition principle from rapid response to the risk management integration and strategic planning processes and performance management of the Bank. There has been a tendency to increase the volume of Express loaning. This leads to an increase in the need for the development of formal modeling means and the Express loaning processes analysis. The study purpose is to create and computer implementation of risk management system mathematical model in retail Express loaning. To achieve this goal, the methodology of intelligent modeling is proposed. Fuzzy logic is chosen as a modeling tool, which is successfully used to simulate the management processes of various economic systems in conditions of uncertainty, different from stochastic. The management system model is based on a system of key risk indicators in the banking sector. Computer implementation of the mathematical model was carried out in the MatLab computing environment. The introduction of the system proposed by the authors will allow for detailed monitoring of the Bank's Express loaning processes and the changes taking place in them and to move from strategic behavior to meaningful and consistent strategic management.
THE PROBLEM OF THE SELECTION OF A NEURAL NETWORK MODEL FOR PREDICTING THE STREAMS OF DATA OF DISTRIBUTED INFORMATION SYSTEMS
Authors: Акопов В.О. , Сорокин С.А. , Кравец О.Я. 
Published: July 2024

Объектом исследования в работе являются распределенные информационные системы, на вход которых поступает поток заявок, требующих для своего обслуживания выполнения определенных ресурсов. Предметом исследования является прогнозирование потоков данных в таких системах. Цель работы заключается в анализе проблемы выбора нейросетевой модели для прогнозирования потоков данных распределенных информационных систем. Проанализирована специфика исследуемой задачи, а также подходы к решению на основе теории систем массового обслуживания. Сделан вывод о недостаточной адекватности таких систем в условиях динамического изменения состояния. В связи с этим возникла необходимость разработки собственного специализированного математического и алгоритмического аппарата. В результате предложен подход к сокращению объема выборки на основе совмещения нейросетевой модели с численным методом, учитывающим известные закономерности функции и освобождающим нейросеть от прогнозирования этих закономерностей. Специфика математического аппарата потребовала использования соответствующего алгоритмического обеспечения для ее решения. Таким образом, проведен анализ проблемы выбора нейросетевой модели для прогнозирования потоков данных распределенных информационных систем.
The object of research in the work are distributed information systems, at the entrance of which comes a stream of requests that require the implementation of certain resources for their service. The subject of research is the prediction of data flows in such systems. The purpose of the work is to analyze the problem of choosing a neural network model for predicting the data flows of distributed information systems. The specificity of the studied problem is analyzed, as well as approaches to the solution based on the theory of queuing systems. The conclusion is drawn about the insufficient adequacy of such systems under conditions of a dynamic change of state. In this regard, it became necessary to develop their own specialized mathematical and algorithmic apparatus. As a result, an approach was proposed to reduce the sample size on the basis of combining the neural network model with a numerical method that takes into account the known regularities of the function and exempts the neural network from predicting these regularities. The specificity of the mathematical apparatus required the use of appropriate algorithmic support for its solution. Thus, the analysis of the problem of choosing a neural network model for predicting the data flows of distributed information systems was carried out.
STRUCTURE OF THE TASKS OF MODELING, NUMERICAL METHODS AND SOFTWARE TOOLS OF OPTIMIZATION OF QUALITATIVE FUNCTIONING OF NETWORK OBJECTS IN MULTI-ASPECT ENVIRONMENT OF INFORMATION MONITORING
Authors: Швиндт А.Н. 
Published: July 2024

Дана характеризация процесса функционирования сетевых объектов в многоаспектной среде информационного мониторинга. Рассмотрены основные аспекты оценивания качества функционирования в условиях цифровизации. Показана необходимость разработки объектно-ориентированных методов математического моделирования и численной оптимизации исследуемого процесса. Обоснован двухуровневый характер упорядоченности элементов многоаспектной среды информационного мониторинга и возможность их представления в виде нумерационных множеств. Приведены основные классы преобразований нумерационных множеств. Оценена зависимость большинства преобразований от экспертных оценок при взаимодействии объединения сетевых объектов с управляющим центром и потребителями результатов функционирования. Предложены виды математического моделирования и методы их реализации, которые соответствуют преобразованиям нумерационных множеств: структурное, статистическое, экспертно-агрегационное, экспертно-классификационное, экспертно-оптимизационное. При этом экспертно-оптимизационное моделирование направлено на последовательную редукцию вариантов качественного функционирования сетевых объектов с использованием численных методов рандомизированного поиска и экспертного оценивания.
A characterization of the functioning of network objects in a multi-dimensional information monitoring environment is given. The main aspects of the evaluation of the quality of functioning in the conditions of digitalization are considered. The necessity of development of object-oriented methods of mathematical modeling and numerical optimization of the process under study is shown. The two-level nature of the orderliness of the elements of a multidimensional information monitoring environment and the possibility of their representation in the form of numeric sets are substantiated. The main classes of numeric sets transformations are given. The dependence of the majority of transformations on expert assessments in the interaction of the incorporation of network objects with the managing centre and consumers of the results of the operation are evaluated. The types of mathematical modeling and methods for their implementation that correspond to the transformations of the numeric sets: structural, statistical, expert-aggregation, expert-classification, expert-optimization are proposed. At the same time, expert optimization modeling is aimed at the sequential reduction of variants of qualitative functioning of network objects with the use of numerical methods of randomized search and expert evaluation.
GRAMMATICAL APPROACH TO THE DESCRIPTION AND ANALYSIS OF THE GOALS OF THE EDUCATIONAL PROCESS
Authors: Ганичева А.В. , Ганичев А.В. 
Published: July 2024

Актуальность исследования обусловлена сложностью и важностью проблемы определения и описания целей в учебном процессе. Важность решения данной проблемы определяется тем, что без правильной постановки и согласования целей образовательной организации невозможно функционирование ни одного учебного заведения. Реализуемый в настоящее время в системе образования компетентностный подход выдвигает новые, повышенные требования к целеполаганию, включая конечную результативность поставленных целей. Для описания иерархической структуры целей необходима их формализация (построение математической модели целей). В настоящее время не существует универсального метода разработки таких моделей. В статье излагается метод описания и анализа целей учебного процесса с помощью математического аппарата формальных КС-грамматик. В качестве примера применения разработанного метода построена грамматика для описания целей кафедр в рамках межпредметного обучения. Показан пример вывода грамматической цепочки для куста зависимостей. Построено дерево синтаксического подчинения. Материалы статьи представляют практическую ценность, так как могут найти применение не только в учебном процессе и других областях социальной сферы (культуре, здравоохранении и т. д.), но и в системах производственно-экономической сферы.
The relevance of the study is due to the complexity and importance of the problem of definition and description of goals in the educational process. The importance of solving this problem is determined by the fact that without the correct formulation and coordination of the goals of the educational organization it is impossible to operate any educational institution. Currently implemented in the education system competence approach puts forward new, increased requirements for goal-setting, including the ultimate effectiveness of the goals. To describe the hierarchical structure of the goals it is necessary to formalize them (to build a mathematical model of the goals). Currently, there is no universal method for developing such models. The article describes the method of description and analysis of the educational process using the mathematical apparatus of formal KS-grammars. As an example of application of the developed method the grammar for the description of the purposes of departments within interdisciplinary training is constructed. Shows an example of the grammar chain for the hive dependencies. The tree of syntactic subordination is constructed. The materials of the article are of practical value, as they can be used not only in the educational process and other areas of the social sphere (culture, health, etc.), but also in the systems of industrial and economic sphere
FORECESSION ELECTROMYOGRAPHY RECOGNITION AND GESTURES SELECTION FOR PROTESIS CONTROL
Authors: Будко Р.Ю. , Будко Н.А. , Будко А.Ю. 
Published: July 2024

В настоящее время почти не осталось сфер человеческой деятельности, которых не касается автоматизация, получившая наибольшую популярность за последние несколько лет. На сегодняшний момент большую известность приобрели методы, которые основаны по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей. В статье приведен аналитический обзор возможностей применения искусственных нейронных сетей (ИНС) при разработке интерфейсов человек – машина, основанных на различных физических принципах взаимодействия с организмом человека. Данный интерфейс обеспечивает взаимодействие пользователя с управляемыми им машинами. Приведены примеры использования интерфейсов человек – машина в бытовой, медицинской и военных областях. Эффективность обусловлена гибкостью, нелинейностью, быстродействием и обучаемостью систем, основанных на нейронных сетях. Таким образом, пользователи могут проводить контроль процесса с большой точностью, добиваясь наилучшего результата. Рассмотрены вопросы применения ИНС в системах управления техническими объектами, основанных на распознавании естественной речи, отслеживании направления взгляда, анализе электрической активности головного мозга и мышечных волокон человека. Описаны задачи предварительной обработки информации, классификации, анализа результата, полученного с помощью обработки нейронной сетью.
The relevance of this study is due to one of the main problems existing today in the field of building man-machine interfaces - is the creation of an effective management system that interacts directly with the user and external devices replacing functions (prostheses, wheelchairs, etc.). In this regard, this work is devoted to the study of the possibility of using physiological gestures from the daily life of a person to control the prosthesis with the safety of the forearm for at least one third. The leading approach to the study of this problem is the use of methods of statistical processing of experimental data, digital signal processing, machine learning algorithms and pattern recognition. This approach allows a comprehensive study of the electromyogram (EMG) of the forearm when making voluntary movements at different levels of the implementation of the myo-control system. The article presents the results of the EMG study recorded for 11 arbitrary movements from a group of subjects, describes the procedure for pre-processing the EMG and identifying characteristic features for signal recognition, discloses a method for classifying movements using an artificial neural network based on radial basic functions (RBF). Eight of the most suitable for classification movements were identified and ranked according to the classification accuracy: relaxation (like zero movement), hand opening, fist, hand flexion, hand supination, hand extension, hand pronation, pinch. The materials of the article are of practical value for building systems based on the human-machine interface, as well as for classification tasks in electrophysiology applications.